Künstliche Intelligenz zur Endometriose-Diagnose

Das Kantonsspital Baden testet mit der ETH Zürich eine KI-Software, die Endometriose schneller diagnostizieren soll.

, 21. November 2024 um 12:26

Enge Kooperation: Das Projektteam mit Vertretern von KSB, Scanvio Medical und ETH Zürich. Bild: zvg

Das Kantonsspital Baden testet zusammen mit der ETH Zürich und dem Start-up Scanvio Medical einen Algorithmus, mit dem sich Ultraschallaufnahmen der Gebärmutter automatisiert auswerten lassen.

Die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Software soll es Ärzten ermöglichen, Endometriose-Erkrankungen in Zukunft schneller zu diagnostizieren.

Um eine Endometriose zuverlässig zu erkennen, wird häufig eine Bauchspiegelung gemacht. Dieser laparoskopische Eingriff ist nicht nur belastend für die Patientinnen, sondern auch relativ kostenintensiv.

«Die Ultraschall-Bildgebung ist sehr komplex und schwer zu interpretieren. KI kann bei der Diagnosestellung unterstützen.» — Julia Vogt, Medical-Data-Science-Professorin an der ETH Zürich

Bei vielen Patientinnen liesse sich Endometriose auch mit Ultraschallaufnahmen diagnostizieren, ist Mark Ormos, Leiter des KSB-Endometriosezentrums, überzeugt: «Dies erfordert allerdings viel Know-how und Erfahrung, da die Endometriose-Herde leicht übersehen werden können.»

ETH-Spin-off

Hier kommt die im Mai 2024 gegründete Scanvio Medical ins Spiel, ein Spin-off der ETH Zürich. Gegründet vom KI-Experten Fabian Laumer und dem Gynäkologen Michael Bajka, arbeitet das Start-up eng mit der Medical-Data-Science-Gruppe der ETH Zürich zusammen und unterstützt Ärzte bei der Auswertung von Ultraschalldaten. Ziel ist es, Endometriose mittels KI zuverlässiger und schneller zu diagnostizieren.

«Die Ultraschall-Bildgebung ist sehr komplex und schwer zu interpretieren. KI kann bei der Diagnosestellung unterstützen», sagt Julia Vogt, Medical-Data-Science-Professorin an der ETH Zürich.

Die auf künstlicher Intelligenz basierende Software erkennt Pathologien auf den Ultraschallbildern der Gebärmutter, die für das menschliche Auge oft schwer oder gar nicht zu sehen sind.

Mit Hilfe von medizinischen Daten werde der Algorithmus nun weiter verfeinert und im klinischen Alltag im KSB auf seine Praxistauglichkeit getestet, schreibt das KSB in seiner Mitteilung.

An Endometriose leiden rund zehn Prozent aller Frauen im gebärfähigen Alter. Obwohl diese chronische Erkrankung relativ oft vorkommt, bleibt sie häufig unerkannt.
Denn sie verursacht Symptome, die ebenso gut auf andere Erkrankungen hindeuten könnten. Endometriose wird deshalb auch als «Chamäleon der Medizin» bezeichnet.
Bisweilen dauert es Jahre, bis sie als solche diagnostiziert wird. «Um eine Endometriose zu erkennen, braucht es viel Erfahrung», sagt Mark Ormos, Leiter des KSB-Endometriosezentrums. «Manchmal erkennt man Hinweise beim Tasten, im Ultraschall oder mithilfe anderer Bildgebungsverfahren.»

«Es handelt sich um ein Paradebeispiel für die Zusammenarbeit zwischen dem KSB und der ETH Zürich», sagt KSB-CEO Adrian Schmitter. «Indem wir den ETH-Forschenden Zugang zu unseren klinischen Daten ermöglichen und unsere Ärzte ihr medizinisches Know-how einbringen, können wir einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Medizin leisten.»

Die ETH Zürich belegt seit Sommer 2023 zwei Stockwerke im Partnerhaus II auf dem KSB-Gesundheitscampus in Baden-Dättwil. Ziel ist es, Innovationen im Gesundheitswesen, insbesondere in der Digitalisierung, gemeinsam voranzutreiben.

«Innovation darf aber kein Selbstzweck sein. Vielmehr soll sie dazu dienen, dass unsere Patientinnen und Patienten stets die bestmögliche Behandlung erfahren», sagt Schmitter.

Markteintritt 2025

Läuft alles nach Plan, ist für Scanvio Medical ein Markteintritt Ende 2025 denkbar. Wobei dann noch verschiedene Zertifizierungen anstehen, damit die Software in Medizingeräten eingesetzt werden darf. Für KI-Experte Laumer steht fest: «Unser Ziel ist es, dass Frauen künftig beim ersten gynäkologischen Untersuch eine verlässliche Diagnose erhalten.»

Ist es Endometriose? Ultraschall-Darstellung eines weiblichen Unterleibs. Bild: zvg

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