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Greifswald nutzt KI zur frühzeitigen Erkennung chronischer Erkrankungen

Die Universitätsmedizin Greifswald entwickelt eine KI, die anhand von Netzhautfotos chronische Erkrankungen und individuelle Gesundheitsrisiken frühzeitig erkennen soll. Dies basiert auf der Analyse feiner Blutgefäße, die Hinweise auf verschiedene gesundheitliche Probleme liefern können.

Greifswald nutzt KI zur frühzeitigen Erkennung chronischer Erkrankungen
KI-generiert

Neue Technologie zur frühzeitigen Erkennung von Krankheiten

Die Netzhaut des Auges wird als „Fenster zum Körper“ bezeichnet, da sie nicht nur Informationen über die Augengesundheit liefert, sondern auch Hinweise auf mögliche Herz- oder Nierenprobleme geben kann. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) soll die Genauigkeit dieser Diagnosen verbessert werden.

Andreas Stahl, der Leiter der Augenklinik der Universitätsmedizin Greifswald, erklärt, dass KI in der Lage ist, anhand von Netzhautfotos das Geschlecht einer Person mit hoher Präzision zu bestimmen. Diese Erkenntnis hat viele Augenärzte überrascht, auch wenn der praktische Nutzen in diesem speziellen Fall begrenzt ist. Dennoch zeigt es das Potenzial der KI, das die Forscher in Greifswald nutzen möchten.

Projekt „Retinal Age“ zur Gesundheitsüberwachung

Im Rahmen des Projekts „Retinal Age“ wird eine KI entwickelt, die in der Lage ist, chronische Erkrankungen frühzeitig zu erkennen und individuelle Gesundheitsrisiken zu bewerten. Stahl betont, dass viele Erkrankungen, insbesondere solche des Kreislaufsystems, mit Veränderungen der Blutgefäße einhergehen, die sich auch in der Netzhaut zeigen. Diese Veränderungen können auf ernsthafte Gesundheitsrisiken wie Schlaganfälle oder Herzinfarkte hinweisen. Zudem gibt es Berichte, dass die steigenden Beiträge der Krankenkassen durch eine alternde Bevölkerung und Teilzeitarbeit beeinflusst werden.

Die Netzhaut bietet den Vorteil, dass sie die kleinsten Blutgefäße sichtbar macht, die bei anderen bildgebenden Verfahren wie MRTs oft nicht erfasst werden können. Netzhautfotos können zudem ohne großen Aufwand und oft ohne Erweiterung der Pupille aufgenommen werden.

Fortschritte in der Bildverarbeitungstechnologie

Stahl berichtet, dass Augenärzte zunehmend auch über Augenerkrankungen hinaus denken. Bei Auffälligkeiten raten sie Patienten manchmal, einen Kardiologen oder Nierenexperten aufzusuchen. Während einige Auffälligkeiten auch ohne KI erkannt werden können, ermöglicht die Technologie eine detailliertere Analyse. Bereits zugelassene KI-Algorithmen können Augenprobleme, die durch Diabetes verursacht werden, identifizieren. In einem anderen Kontext hat das FBI einen bemerkenswerten Kriminalfall gelöst, der zeigt, wie wichtig präzise Datenanalysen sind.

Lars Kaderali, ein Bioinformatiker aus Greifswald, hebt hervor, dass neuronale Netzwerke in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht haben, insbesondere in der Mustererkennung in Bildern.

Erweiterte Datenbasis durch neue gesetzliche Regelungen

Früher standen für das Training der KI hauptsächlich Daten aus der Langzeitgesundheitsstudie SHIP zur Verfügung, die etwa 3.000 bis 4.000 Netzhautfotos umfasste. Dank einer neuen Landesgesetzgebung können nun auch Routinedaten von Patienten verwendet werden. In der Augenklinik werden täglich 30 bis 40 Netzhautfotos aufgenommen, die für das KI-Training genutzt werden können.

Die Überarbeitung des Landeskrankenhausgesetzes in Mecklenburg-Vorpommern ermöglicht es, Patientendaten für das KI-Training zu verwenden, sofern die Patienten nicht widersprechen. Diese Regelung stellt sicher, dass die Nutzung der Daten kontrolliert und pseudonymisiert erfolgt.

Ethik und Datenschutz im Fokus

Das Projekt „Retinal Age“ musste von einer Datenschutz- und Ethikkommission genehmigt werden. Kaderali erklärt, dass die Daten nur verwendet werden dürfen, wenn die Patienten nicht aktiv widersprechen. Eine unabhängige Treuhandstelle verwaltet die Schlüssel zur Zusammenführung der pseudonymisierten Daten, um die Anonymität der Patienten zu gewährleisten.

Stahl und Kaderali sind optimistisch, dass die KI in den kommenden Jahren so zuverlässig sein wird, dass eine praktische Anwendung in der Gesundheitsversorgung möglich wird, vorausgesetzt, die regulatorischen Hürden werden überwunden.

Weitere KI-Projekte in Greifswald

Das Projekt „Retinal Age“ ist nicht das einzige KI-Initiative an der Universitätsmedizin Greifswald. Weitere Projekte zielen darauf ab, den Bedarf an Blutspenden oder Notaufnahmen vorherzusagen und die Krebstherapie zu verbessern. Ein gemeinsames KI-Projekt mit der Universitätsmedizin Rostock konzentriert sich auf die frühzeitige Erkennung von Sepsis, einer häufigen und oft vermeidbaren Todesursache in deutschen Krankenhäusern. Zudem wird untersucht, wie amerikanische Online-Daten den Blick in die eigene Familiengeschichte öffnen können.

Die Hoffnung besteht, dass KI in der Medizin als Lebensretter fungieren kann, indem sie frühzeitig auf kritische Gesundheitszustände hinweist.

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Bildquelle: ai-generated-gemini

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