Studie Uni Ulm: Eine Frau und ein Mann sitzen an einem Schreibtisch vor Computer-Bildschirmen (Foto: SWR, Hannah Schulze)

Bundesweites Projekt zur Pandemiebekämpfung

Uniklinik Ulm: Wie Künstliche Intelligenz bei der Erforschung von Corona helfen soll

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Ob ein Covid-19-Patient ein Intensivbett brauchen wird oder eine künstliche Lunge – bei solchen Vorhersagen soll künftig Künstliche Intelligenz helfen. Die Uniklinik Ulm ist dabei Teil eines bundesweiten Forschungsprojektes.

Mit Hilfe von CT- oder Röntgenaufnahmen erstellt der Ulmer Radiologe, Professor Meinrad Beer, seit Beginn der Pandemie Diagnosen von Corona-Erkrankungen. Oft sind das 200 Bilder pro Patient. Hinzu kommen Blutwerte und meist noch eine klinische Vorgeschichte. Eine Menge Daten, wie der Leiter der Radiologie in Ulm zusammenfasst.

Covidverläufe - schnellere Diagnose durch KI

Bei der Auswertung solcher Daten soll künftig eine Künstliche Intelligenz (KI) dem medizinischen Personal unter die Arme greifen. Und nicht nur das: Sie soll damit schneller Diagnosen und auch Vorhersagen treffen können.

"Unmittelbar bei der Patientenaufnahme soll die KI vorhersagen können, ob es ein leichter Verlauf ist oder ob ein Intensivbett benötigt wird."

Die Entwicklung dieser Künstlichen Intelligenz findet im Rahmen des bundesweiten Forschungsprojektes Racoon (Radiological Cooperative Network) statt. 36 Universitätskliniken nehmen daran teil und füttern die KI mit Patientendaten aus ganz Deutschland, so Professor Meinrad Beer.

Vereinfacht dargestellt, kann man sich bei der KI ein Computerprogramm vorstellen, das neue Daten sehr schnell verarbeitet und gleichzeitig immer "intelligenter" wird. Ziel ist, eine Datengrundlage zur Erforschung von COVID-19 zu schaffen und Corona-Erkrankte besser versorgen zu können.

Ein Mann steht vor einem riesigen Screen, eine Frau sitzt vor dem Computer (Foto: SWR, Hannah Schulze)
Prof. Meinrad Beer und Martina Büttner von der Uniklinik Ulm beteiligen sich an der bundesweiten Corona-Forschung.

An dem Forschungsprojekt arbeiten rund zehn Expertinnen und Experten aus Ulm. Neben medizinischem Fachpersonal beteiligen sich auch Systembiologen und Informatiker der Universität und der Hochschule Ulm.

Forschung über schwere Corona-Verläufe in Ulm

Neben der Sammlung von Daten der Corona-Patienten, hat jede Uniklinik im Projekt RACOON eigene Schwerpunkte. Das Team in Ulm konzentriert sich vor allem auf schwere Verläufe. Die KI soll künftig so genau wie möglich vorhersagen können, ob ein Patient auf die Intensivstation muss oder sogar eine künstliche Lunge braucht.

"Für die Planbarkeit, gerade bei Pflegemangel, sind solche Vorhersagen eine große Hilfe."

Das Team konzentriert sich bei der Studie außerdem auf individuellen Körperwerte der Patienten und Patientinnen, beispielsweise die Menge an Muskulatur bezogen auf das Fettgewebe, so Beer. Die Ulmer Mediziner wollen herausfinden, ob diese Komponenten einen schweren Verlauf vorhersagen können.

KI-Einsatz bei Covidprognose mit Berücksichtigung des Datenschutzes

Es braucht eine Menge Daten, um die KI weiter zu entwickeln. Nach Aussage von IT-Experte Daniel Wolf spielt dabei der Datenschutz eine große Rolle. Deshalb werden in dem Fall Name und Geburtsdatum der Erkrankten automatisch bei der Verarbeitung gelöscht. Erst dann werden die Daten an das Forschungsnetzwerk übergeben, und erst dann dürfen die Informatiker damit arbeiten.

Wie aber können die jeweiligen CT- und Röntgenbilder später richtig zugeordnet werden? Die Informatiker arbeiten mit einem Codierungssystem. Damit sollen sich die jeweiligen klinischen Daten wie Blutwerte oder Behandlungsverlauf zum richtigen Patienten und zur entsprechenden zuordnen lassen.

Forschung und der Pandemie - ein Rennen gegen die Zeit

Die CT- und Röntgendatensammlung in Ulm sei nun abgeschlossen, sagt Martina Büttner, Leiterin des Projektes in Ulm. Ein Großteil der klinischen Daten sei eingepflegt. "Gerade sind wir damit beschäftigt, die Bilddaten auszuwerten und der KI zu sagen, was macht sie gut und wo muss man nacharbeiten.", so die Radiologin.

"Es ist eine Riesenchance, aber wir müssen schauen, dass wir das Projekt schnell implementieren, damit wir schnell auf diese Krise reagieren können."

Ende des Jahres muss ein Großteil der Projekte abgeschlossen sein, so Büttner. Sollte sich das Verfahren bewähren, könne man es in Zukunft auch für andere Krankheitsbilder nutzen.

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