BMBF-Forschungsprojekt 28.01.2019, 08:38 Uhr

Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Pathologie

Eine spezielle Softwareplattform zu entwickeln, mit der sich schnell und präzise entscheiden lässt, ob Gewebe Tumorzellen enthält oder nicht, das ist das Ziel eines neuen Forschungsprojekts an der Universitätsmedizin Mainz.
Forschungsprojekt an der Universitätsmedizin Mainz: Künstlicher Intelligenz für hocheffiziente Gewebeuntersuchung.
(Quelle: Universitätsmedizin Mainz)
Das BMBF fördert dieses Projekt mit knapp einer halben Millionen Euro über einen Zeitraum von zwei Jahren.
Gibt es Anhaltspunkte für tumorverdächtige Gewebeareale im Körper eines Patienten? Liegt ein Tumor vor oder nicht? Inwieweit weist das zu analysierende Gewebe relevante genetische Veränderungen auf? Mit welchen Therapieoptionen lässt sich ein identifizierter Tumor potentiell bekämpfen? Antworten auf diese und vergleichbare Fragen soll ein sogenanntes Clinical Decision Support System (CDSS) geben, das ein Team von Wissenschaftlern um Dr. Sebastian Försch vom Institut für Pathologie der Universitätsmedizin Mainz aktuell entwickelt. Bei dem CDSS handelt es sich um eine Softwareplattform, die Gewebeabschnitte analysieren soll. Dazu bedient sich die Software sogenannter Deep-Learning-Algorithmen, einer Form von selbstlernenden Programmen.
»Bei den verwendeten Algorithmen handelt es sich um sogenannte tiefe neuronale Netze, die in ihrem Aufbau und in ihrer Funktion biologischen Neuronenverbänden nachempfunden sind«, erklärt Dr. Sebastian Försch. »Damit ein solches Netzwerk tumorverdächtige von gesunden Gewebearealen unterscheiden kann, muss man es an möglichst vielen verschiedenen Beispielen trainieren. Wir sprechen hier von Millionen von Abbildungen, welche wir zusammengetragen haben«, fährt Försch fort. Das CDSS befindet sich demzufolge in einem fortwährenden Lernprozess. Währenddessen überprüft das Netzwerk permanent die Richtigkeit seiner Vorhersage. »Liegt das CDSS falsch, so korrigiert es sich selbst und versucht dann, zu einer besseren Vorhersage zu gelangen. Liegt es hingegen richtig, so steuert es auf die optimale Lösung zu«, so Försch.



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