Projekt „KI-SIGS”: Künstliche Intelligenz für die Medizintechnik

Wissenschaftler der Universität Bremen beteiligen sich mit zwei Teilprojekten am norddeutschen Innovationsnetzwerk „KI-Space“. Ziel ist es, die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Medizintechnik verstärkt zu nutzen. Eines dieser Bremer Projekte befasst isch mit der intelligenten Bildauswertung in der Augenheilkunde.

Künstliche Intelligenz bietet große Chancen für die Behandlung von Krankheiten, aber auch für die Entwicklung neuer Geschäftsfelder in der Gesundheitswirtschaft. Norddeutsche Kliniken, Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen haben sich daher im Projekt „KI-SIGS” zusammengeschlossen, um sich intensiv zu vernetzen und erste gemeinsame Projekte zu starten.
Das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen ist an zwei Teilprojekten des Vorhabens beteiligt, das den Aufbau eines dauerhaften Netzwerks unter dem Namen „KI-Space“ als übergeordnetes Ziel verfolgt. In den Bremer Teilprojekten geht es einerseits um die Behandlung von Augenkrankheiten und andererseits um die Unterstützung von Bewegungstherapien.

Intelligente Bildauswertung in der Augenheilkunde
Eine Gruppe der beteiligten TZI-Wissenschaftler untersucht die intelligente Bildauswertung in der Augenheilkunde. Die Arbeitsgruppe Mensch-Computer-Interaktion unter Leitung von Prof. Johannes Schöning unterstützt die Entwicklung einer KI-Plattform für die Versorgung von Patienten mit Erkrankungen wie der Altersbedingten Makuladegeneration (AMD). Durch KI-basierte Methoden der Bildanalyse und der automatisierten Bewertung von 3-D-Bilddaten soll eine wesentliche Therapieverbesserung bei AMD-Patienten erzielt werden. Bilder, die von ihnen zu Hause mit dem Smartphone aufgenommen werden, können dann zur automatischen Erkennung einer Verschlechterung des Augenzustandes genutzt werden, um den optimalen Behandlungszeitpunkt zu bestimmen und die Zahl der erforderlichen Arztbesuche zu reduzieren.

Das TZI-Team entwickelt eine App, die eine präzisere Positionierung des Smartphones vor dem Auge ermöglicht und damit zu einer besseren Qualität der Aufnahmen beiträgt. Entscheidend ist dabei eine einfache, intuitive und effiziente Handhabung des Prozesses durch die meist älteren Patienten.
„Mit unserer Arbeit wollen wir Probleme mit der Benutzererfahrung bei der Aufnahme von Smartphone-Bildern des Auges identifizieren”, erklärt Schöning. „Wir wollen herausfinden, wie man die Probleme löst, und eine benutzerfreundliche Anwendung erstellen, die eine einfache Erzeugung von Bildern ermöglicht, die für die Diagnose geeignet sind.”