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INTERVIEW

Wissenschaftler der Uniklinik Ulm und der Technischen Hochschule Ulm wollen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Röntgenaufnahmen der Lunge schnell und zuverlässig diagnostizieren, ob eine Coronavirus-Infektion vorliegt oder nicht.

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Christine Langer im Gespräch mit Prof. Reinhold von Schwerin und Prof. Meinrad Beer

Prof. Meinrad Beer ist Chef-Radiologe an der Uniklinik Ulm, Prof. Reinhold von Schwerin ist Mathematiker; er forscht und lehrt zu künstlicher Intelligenz und zum maschinellen Lernen an der Technischen Hochschule Ulm.

Ein Patient mit Covid-19-Symptomen kommt zu Ihnen. Was machen Sie, wenn Ihr Programm funktioniert?

Prof. Meinrad Beer: Die Röntgenaufnahme der Lunge ist ein ganz wesentlicher Baustein, um abzuklären: erkrankt? Ja / Nein. Und: Sind die Veränderungen nach dem Röntgenbild typisch für Covid? Dazu führen wir Röntgenuntersuchungen durch.

Unsere Erfahrung war, dass wir Patienten, wenn sie denn erkrankt sind, möglichst frühzeitig isolieren müssen. Da kommt dem modernen digitalen mobilen Röntgen eine besondere Rolle zu. Der Charme einer Unterstützung durch künstliche Intelligenz wäre, sehr schnell zu erfahren: Liegen Erkrankungsveränderungen auf dem Röntgenbild vor? Und: Sind diese typisch oder eben nicht typisch für Covid-19? Das heißt, es wird wesentlich schneller gehen, hier eine Diagnose zu finden.

Was ist auf dem Röntgenbild typisch oder nicht typisch für Covid-19?

Prof. Meinrad Beer: Es sieht auf den ersten Blick sehr ähnlich aus wie andere Lungenentzündungen, auch Pneumonien genannt. Das kann ja durch Bakterien, Viren wie eben Corona bedingt sein. Jedoch hat sich mit den letzten Erfahrungen der Wochen und Monate gezeigt: Wir haben schon ein gewisses Muster. Das heißt:

  • Beide Seiten der Lunge sind betroffen.
  • Wir sehen sehr fleckförmige Veränderungen in der Lunge.
  • Die Entzündung geht nicht nur im Kernbereich der Lunge vor sich, sondern auch bis an die Ränder, also bis an den Rand des Brustkorbs.

Das sind drei ganz klassische Veränderungen, und danach fahnden wir.

Was sind die Vorteil des Verfahrens für den Patienten? Wird mehrmals geröngt?

Prof. Meinrad Beer: Um auf den letzten Teil einzugehen: Ja, das hängt natürlich von der Erkrankungsschwere ab. Aber gerade wenn Patientinnen und Patienten auf Intensivstation verlegt werden müssen, Gott sei Dank sind es ja nur wenige, bekommen die im Verlauf mehrere Röntgenaufnahmen. Auch das wird eine Aufgabe sein für die künstliche Intelligenz: die Veränderungen, das heißt, entweder Verbesserung des Befundes oder unglücklicherweise eine Verschlechterung, möglichst frühzeitig zu erkennen.

Die KI wird uns helfen, gerade wenn viele Patienten kommen, die Grundfragen zu beantworten: erkrankt? Ja / Nein. – Typisch für Covid? Ja / Nein. Es muss natürlich immer noch ein Arzt, eine Ärztin auf die Bilder sehen, denn bei einigen Patienten sind doch relevante andere Befunde wie zum Beispiel: Ein Knochen ist verändert. Oder wir haben einen Hinweis auf eine Tumorerkrankung. Und darauf ist natürlich eine KI erstmal nicht trainiert. Das heißt, die Bilder müssen dann in Ruhe noch mal betrachtet werden. Aber die erste Entscheidung, die rasche, geht natürlich schneller.

Per Röntgenbild geht es also schneller als mit einem normalen Coronavirus-Test, einem PCR-Test?

Prof. Meinrad Beer: Ja, die Bildgebung – sei es Computertomografie, dazu gibt es ja jetzt auch viele Arbeiten, und die Röntgenaufnahme – geht natürlich sehr schnell; innerhalb von Sekunden. Der Test braucht ja Stunden, bis das Ergebnis vorliegt.

Was kann der Computer besser und wie hilft er?

Prof. Reinhold von Schwerin: Der Computer ist erst mal dumm und kann nur Zahlen verarbeiten. Das heißt, der Computer kann das, was wir Menschen ihm beibringen, über den Lernprozess. Hier wird ein neuronales Netz eingesetzt für die Bilderkennung, wobei wir hier das Problem haben, dass verhältnismäßig wenige Beispiele vorhanden sind. Aber dafür gibt es eben Ansätze, wo man vortrainierte Netze verwenden kann, die schon gelernt haben, nach bestimmten Mustern in Bildern zu suchen. Und wir müssen dann im Prinzip nur noch dafür sorgen, dass die jetzt relevanten Muster dann auch erkannt werden. Das nennt sich Transfer Learning und ist eine sehr vielversprechende Herangehensweise.

Wie viele Bilder gibt es, mit denen Sie den Computer füttern können?

Prof. Reinhold von Schwerin: Es sind 1.700 Bilder, mit denen wir jetzt erst mal arbeiten werden.

Sind 1.700 Bilder ausreichend oder zu wenig?

Prof. Reinhold von Schwerin: Das ist deutlich zu wenig. Sie müssen sich vorstellen, dass diese trainierten Netze meistens auf mehreren Hunderttausend Bildern trainiert sind. Aber dafür ist ja dieser Ansatz des Transfer Learning geeignet, sodass man eben auch mit weniger Bildern auskommen kann, weil das Netz im Prinzip schon in der Lage ist, bestimmte Muster zu erkennen.

Der Computer vergleicht viele Bilder und gibt am Ende eine Einschätzung ab?

Prof. Reinhold von Schwerin: Am Ende muss er nicht mehr vergleichen, sondern da hat er im Prinzip ein Modell dafür, wie so eine Covid-19-Erkrankung aussehen könnte. Da würde dann nur noch ein neues Bild rein gegeben werden und auf Basis dieses Modells entschieden werden, ob es Covid-19 ist oder nicht.

Kann das den Arzt irgendwann ersetzen?

Prof. Reinhold von Schwerin: Ersetzen wird es den Arzt nie können. Das kann den Arzt nur unterstützen, ganz klar. Das Wichtige ist, dass man hier interdisziplinär zusammenarbeitet. Die ärztliche Expertise wird immer das Entscheidende sein. Es kann ja sein, dass dem Computer irgendwelche Details entgehen, die dem Arzt dann eben doch auffallen. Andererseits kann es natürlich sein, dass irgendwann, wenn der Arzt schon 24 Stunden Schicht geschoben hat, der Computer dann eher in der Lage ist, unabhängig zu sagen: Ich glaube, hier liegt was vor. Guck dir das noch mal genauer an.

Wann wird das System einsatzbereit sein?

Prof. Reinhold von Schwerin: Ja , einsatzbereit – das ist natürlich bei einem Forschungsprojekt immer so eine Sache. Aber eigentlich sind wir vom Zeitplan her guter Dinge, dass wir in den nächsten Monaten erste Ergebnisse haben werden, sodass wir genauer werden sagen können, ob es möglich ist, das Ganze in den Einsatz zu bringen. Aber wie gesagt, wir sind eigentlich ziemlich zuversichtlich nach den allerersten Ergebnissen, die wir haben.

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