Lungenfibrose: Künstliche Intelligenz verbessert Prognose

Ein Forschungsteam um Klinikdirektorin Britta Maurer vom Inselspital publiziert Resultate zur Bildanalyse von Lungenfibrose, ermittelt mit Künstlicher Intelligenz.

, 14. Oktober 2021, 09:09
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«Eines der spannendsten Themen, das derzeit bei interessierten Radiologen die Runde macht, ist Radiomics.» Der Satz ist auf der Website von Healthcare-in-europe zu lesen. Es gehe dabei irgendwie um Daten und Künstliche Intelligenz (KI). Soweit seien sich die meisten einig – die Details durchschauten allerdings nur wenige.
Die Professorin Britta Maurer vom Berner Universitätsspital gehört zu jenen, die die Details durchschauen dürfte. Die Klinikdirektorin und Chefärztin für Rheumatologie und Immunologie am Inselspital leitet ein Forschungsteam, welches mit der Radiomics-Analyse Risikoprofile als Grundlage für ein zukünftiges individualisiertes Patientenmanagement erstellt.

Erstmalige Anwendung bei Interstitiellen Lungenkrankheiten

Das Inselspital definiert Radiomics als eine «Bezeichnung für eine spezielle Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Interpretation von Bildmaterial.» Als Beispiel seien Computertomografien genannt. Das Forschungsteam um Britta Maurer wendet Radiomics erstmals bei Interstitiellen Lungenkrankheiten an, zu denen die systemische Sklerose gehört. Jene seltene Autoimmunerkrankung, bei der mehrere Organe betroffen sind.

Risikoprofile für die Überlebenswahrscheinlichkeit

Am Donnerstag publiziert das Forschungsteam der Universitäten Bern, Oslo und Zürich Resultate zur KI-getriebenen Bildanalyse von Lungenfibrose. Laut Communiqué konnten mittels Radiomics «zwei klar abgrenzbare Gruppen von Patientinnen und Patienten ermittelt werden.» Die Gruppen wiesen unterschiedliche klinische Merkmale und verschiedene, gut definierte Risikoprofile für die Überlebenswahrscheinlichkeit mit und ohne Fortschreiten der Interstitiellen Lungenkrankheiten aus.
Klinikdirektorin Britta Maurer sagt es so: «Dass mit CT-Bildanalysen spezifisch Vorgänge der Fibrosierung auf Gewebsebene korreliert werden können, stellt einen Durchbruch dar. Dieser gibt Anlass zur Hoffnung, eines Tages ganz auf der Basis nicht invasiver Bilder auf konkrete physiologische und pathophysiologische Prozesse schliessen zu können. Damit würden Gewebsentnahmen mit invasiven Eingriffen wegfallen.»
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