Künstliche Intelligenz

Deep Learning verbessert Diagnosegenauigkeit

18. Januar 2022, 9:03 Uhr | TU München
PD Dr. Tobias Lasser (links) und Dr. Krammer arbeiten an dem neuen Algorithmus FusionM4Net zur Klassifizierung von Hautkrankheiten.
PD Dr. Tobias Lasser (links) und Dr. Krammer arbeiten an dem neuen Algorithmus FusionM4Net zur Klassifizierung von Hautkrankheiten.
© LMU Klinikum München

Neuer Algorithmus klassifiziert Hautkrankheiten

Weltweit leiden viele Menschen an Hautkrankheiten. Für die Diagnose greifen Ärztinnen und Ärzte häufig auf mehrere Informationsquellen zurück. Dazu gehören beispielsweise Fotos aus der Klinik, mikroskopische Bilder und Metadaten wie Alter und Geschlecht der Patientinnen und Patienten. Deep-Learning-Algorithmen können die Klassifizierung verschiedener Hautveränderungen unterstützen, indem sie alle Informationen zusammenführen und auswerten. Es sind bereits mehrere solcher Algorithmen in der Entwicklung. Um diese Lernalgorithmen in der Klinik anwenden zu können, müssen sie jedoch weiter verbessert werden, um eine höhere Genauigkeit bei der Diagnose zu erreichen.

Ein Forschungsteam um PD Dr. Tobias Lasser vom Munich Institute of Biomedical Engineering (MIBE) der Technischen Universität München (TUM) hat nun einen neuen Lernalgorithmus - FusionM4Net - entwickelt, der eine höhere durchschnittliche Diagnosegenauigkeit aufweist als bisherige Algorithmen. Der Code für FusionM4Net ist frei verfügbar (https://ciip.in.tum.de/software.html). Der neue Algorithmus verwendet einen sogenannten multimodalen, mehrstufigen Prozess zur Datenzusammenführung.

Auf dem Weg zur klinischen Anwendung

Um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten, wurde zum Trainieren des Algorithmus ein öffentlich zugänglicher Datensatz verwendet. Datensätze sind in der Dermatologie jedoch nicht überall standardisiert. Je nach Klinik können unterschiedliche Arten von Bildern und Patienteninformationen vorliegen. Daher muss der Algorithmus für den tatsächlichen klinischen Einsatz mit den Daten umgehen können, die in der jeweiligen Klinik verfügbar sind.

Gemeinsam mit der Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Allergologie des Universitätsklinikums der LMU München arbeitet das Forschungsteam intensiv daran, den Algorithmus für die zukünftige klinische Routine einsatzfähig zu machen. Dafür integriert das Team aktuell zahlreiche Datensätze, die für diese Klinik standardisiert wurden.

»Der künftige routinemäßige klinische Einsatz von Algorithmen mit hoher Diagnosegenauigkeit könnte dabei helfen, dass seltene Krankheiten auch von weniger erfahrenen Ärztinnen und Ärzten erkannt werden. Entscheidungen, die durch Stress oder Übermüdung beeinträchtigt sind, könnten dadurch zudem reduziert werden«, sagt Lasser. So könnten Lernalgorithmen dazu beitragen, das Niveau der medizinischen Versorgung insgesamt zu verbessern. (me)


Verwandte Artikel

Technische Universität München, Technische Universität München Lehrstuhl für Biomedizinische Physik Physik-Department (E17)