Etablierung einer Plattform zur Entwicklung und Validierung von KI-Lösungen in der klinischen Routine (EVA-KI)
Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Förderschwerpunkt „Digitale Innovationen“
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Motivation
Die Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) wird von vielen Akteuren weltweit mit Erfolg vorangetrieben. Die einzelnen Schritte, die Algorithmen in ihrer Entscheidungsfindung oder Problemlösung nutzen, sind jedoch häufig nur schwer nachzuvollziehen. Bevor Systeme zur automatisierten Unterstützung der Diagnostik im Rahmen der Versorgung von Patientinnen und Patienten flächendeckend zum Einsatz kommen können, müssen verschiedene Grundlagen geschaffen werden. Zum einen muss die Datenbasis für die Entwicklung zukünftiger Algorithmen standardisiert werden, zum anderen müssen die Auswirkungen auf die Versorgung, die Arbeitsabläufe im Klinikalltag sowie auf die Kosten untersucht werden.
Ziele und Vorgehen
Ziel des EVA-KI Projekts ist die Etablierung einer Plattform zur Entwicklung und Validierung von KI-Lösungen im klinischen Alltag zur frühzeitigen Erkennung von Lungenembolien in der klinischen Routine. Diese soll den Anforderungen nach Standardisierung und Nachvollziehbarkeit gerecht wird. Das System dient dabei einerseits der Erhebung großer Mengen hochwertiger Daten. Andererseits soll es dazu genutzt werden, die Auswirkungen von KI-basierten Diagnosen auf das medizinische Personal und die betroffenen Patientinnen und Patienten zu untersuchen. Das System soll nachhaltig entwickelt werden, so dass zukünftig eine Ausweitung auf andere Krankheitsbilder und Anwendungsszenarien möglich ist.
Perspektiven für die Praxis
Im Rahmen des Projekts EVA-KI wird am Beispiel der Erkennung von Lungenembolien eine Plattform entwickelt, mit deren Hilfe KI-Lösungen entwickelt werden können. Bei erfolgreicher Projektabschluss kann damit eine Grundlage geschafften werden für den flächendeckenden Einsatz von KI in der effektiven Entscheidungsunterstützung im medizinischen Versorgungsalltag.
Ergebnisse
Das im Projekt EVA-KI entwickelte System dient einerseits der Erhebung großer Mengen hochwertiger Daten. Andererseits wird es dazu genutzt, die Auswirkungen von KI-basierten Diagnosen auf den Arbeitsalltag des medizinischen Personals und die Versorgung von betroffenen Patientinnen und Patienten zu untersuchen. Für die Entwicklung des neuronalen Netzwerks wurden insgesamt 2.000 Datensätze auf Basis von anonymisierten Computertomographien mit der Diagnose Lungenembolie genutzt. Die Algorithmen wurden kontinuierlich weiterentwickelt und eine erste Klassifikation zur Vereinheitlichung der Diagnose vorgenommen. In der Erprobungs- und Validierungsphase wurde der Algorithmus in Zusammenarbeit mit Radiologinnen und Radiologen erprobt. Die Nutzeranalyse zeigte, dass es für die Nutzenden insbesondere wichtig ist, dass die KI-Lösung nachvollziehbar ist. Denn das stärkt das Vertrauen in die Technik, was sich auch in einer verbesserten Leistung und einer gesteigerten Nutzungsintention widerspiegelt.
Verwertung
Das System wurde nachhaltig entwickelt, sodass zukünftig eine Ausweitung auf andere Krankheitsbilder und Anwendungsszenarien möglich ist. Damit wurde eine Grundlage für den flächendeckenden Einsatz von KI in der effektiven Entscheidungsunterstützung im medizinischen Versorgungsalltag geschaffen. Die entwickelte Software ist öffentlich zugänglich. In etwaigen Publikationen wird über die Projektergebnisse informiert. Für die Praxis kann ein stärkerer KI-Einbezug in die Prozesse dazu führen, dass mehr Zeit mit medizinischen Aufgaben verwendet werden kann und weniger Zeit für Verwaltung und Bürokratie aufgewendet werden muss.
Fakten zum Projekt
Projektleitung
Technische Universität Darmstadt
Dr. Anirban Mukhopadhyay
Karolinenplatz 5
64289 Darmstadt
Projektlaufzeit
01.10.2020 bis 31.12.2023
Projektbeteiligte
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Universitätsklinikum Köln
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Universitätsklinikum Essen
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Smart Reporting GmbH
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Georg-August-Universität Göttingen
Ansprechperson
Dr. Alexander Grundmann
DLR Projektträger
projekttraeger-bmg(at)dlr.de
Website
Weitere Informationen
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