MuKIDERM
Mathematik, KI und Medizin – vereint gegen Hautkrankheiten
Hier treffen mathematische Spitzenforschung und künstliche Intelligenz auf digitale Pathologie. Dadurch entstehen innovative Werkzeuge zur Unterstützung der klinischen Diagnostik – von der mathematischen Theorie bis zur praktischen Anwendung. Ein Projekt, das zeigt, wie Industriemathematik den medizinischen Fortschritt treibt.
Warum ist das wichtig?
Künstliche Intelligenz (KI) findet immer häufiger Anwendung in der Medizin – insbesondere in der Pathologie, also der mikroskopischen Untersuchung von Gewebeproben. In einigen Bereichen, etwa bei Brust- oder Prostatakrebs, unterstützen KI-Systeme bereits erfolgreich die Diagnose und helfen dabei, schneller und sicherer zu erkennen, ob eine Erkrankung vorliegt. Davon profitieren auch die Patientinnen und Patienten durch frühere und präzisere Behandlungsmöglichkeiten.
In der Dermatopathologie – also der Untersuchung von Hautgewebe – gibt es bislang jedoch noch keine vergleichbar ausgereifte und klinisch zugelassene Lösung. Das liegt vor allem daran, dass Hautproben wesentlich komplexer sind: Es reicht nicht aus, einfach zwischen „gesund“ und „krank“ zu unterscheiden. Stattdessen muss eine KI in der Lage sein, eine Vielzahl sehr unterschiedlicher Hauterkrankungen korrekt zu erkennen – von gutartigen Veränderungen bis hin zu verschiedenen Hautkrebsarten.
Erste Forschungsergebnisse zeigen vielversprechende Ansätze: Während ein amerikanisches Unternehmen eine KI zur Unterscheidung von vier Hauterkrankungen anbietet, hat das Bremer Unternehmen aisencia ein Modell entwickelt, das bereits über 60 verschiedene Erkrankungen in Hautproben erkennt – und dabei sogar die betroffenen Stellen im Gewebe präzise lokalisieren kann. Dieses Modell deckt bereits etwa 80 % der alltäglichen Fälle in der dermatologischen Pathologie ab und kann zudem Subtypen bestimmen sowie automatische Messungen durchführen.
Ziel des #MOIN-Projektes MuKIDERM (Multimodale KI-Verfahren zur Detektion und Klassifikation von Tumorentitäten in der Dematopathologie) ist es, diese Technologie weiterzuentwickeln und den nächsten großen Schritt hin zur klinischen Anwendung zu machen: eine KI-gestützte, multimodale Diagnostik, die nicht nur schneller, sondern auch zuverlässiger ist – zum Wohle der medizinischen Fachkräfte und der Patient*innen.
Die Projektpartner
Universität Bremen, Zentrum für Industriemathematik, AG Technomatheamtik
Die AG Technomathematik übernimmt im Projekt die Erforschung und Entwicklung innovativer und erklärbarer KI-Verfahren. Dabei wird auf langjährige KI-Erfahrung in der Arbeitsgruppe zurückgegriffen, um maßgeschneiderte Lösungen für multimodale Datenauswertungen im Pathologiebereich voranzubringen. Der zweite Schwerpunkt liegt darauf, die Entscheidungen der KI nachvollziehbar zu gestalten und hierfür neuartige Methoden der Visualisierung zu erforschen.
aisencia GmbH
Mit Hilfe ihres Know-Hows und des medizinischen Netzwerks stellt die aisencia GmbH das Bindeglied zwischen Anwender*innen und Wissenschaft in diesem Projekt her. Die von der AG Technomathematik entwickelten Methoden werden zusammen mit Patholog*innen bewertet. Das Feedback der klinischen Partner fließt wiederum in die weitere Erforschung und Entwicklung durch die AG Technomathematik.
