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Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist eine disruptive Technologie, die die bisherigen Prozesse und Ansätze in vielen Wissenschaftsgebieten und den Anwendungen völlig verändert. War Sprachverstehen oder Bildinterpretation bis vor wenigen Jahren ein Feld, auf dem der Computer nicht effizient eingesetzt werden konnte, hat sich dieses Bild vollständig gewandelt. Ja, in manchen Gebieten, wie der Erkennung oder Segmentierung von Tumoren, haben diese Verfahren einen derartigen Reifegrad erzielt, dass sie teilweise besser sind als erfahrene Expert:innen.

Zunehmend stellen wir auch fest, dass große Fragestellungen in der Biomedizin mittlerweile mittels der KI praktisch als gelöst betrachtet werden. Als sehr bekanntes Beispiel dient hier die Vorhersage von Proteinstrukturen mit AlphaFold.  

Daher stellen die Verfahren der Künstlichen Intelligenz ein mächtiges Werkzeug dar, das vor allem die Forschung, aber auch die tägliche Praxis in einer Klinik erheblich beeinflussen wird. Dies beginnt mit den diagnostischen Fächern, bei denen Bilder viel schärfer als bisher rekonstruiert und genauer analysiert werden könne, was zu optimalen Diagnoseprozessen und zu prädiktiven und kausalen Aussagen hinsichtlich des Behandlungsergebnisses führt. Die Verfahren haben aber auch einen großen Einfluss auf die therapeutischen Strategien durch z. B. der Personalisierung der Medizin bei der Schätzung des individuellen Behandlungseffektes, der Optimierung von Interventionen oder der verbesserten Planung z. B. in der Strahlentherapie. Die Universitätsmedizin Mannheim fokussiert daher die vielfältigen Entwicklungen in diesem Bereich in Medical Systems Technology und ermöglicht damit den engen Austausch zwischen den verschiedenen Anwendungsgebieten. Typische Beispiele sind Projekte im Bereich Radiomics, Strahlentherapie, aber auch in der Digitalen Pathologie oder der Bioinformatik. Zudem sind die Anwendungsprojekte mit methodischen Projekten vernetzt, insbesondere mit Gruppen am IWR und dem DKFZ.

Nuclear medicine deals with radioactive sources and has therefore take special consideration with respect to radiation hygiene. In order to quickly check potential stains of radioactive material, we are developing a gamma camera based on coded aperture imaging (see fig 1 with the MURA coding).
Images are reconstructed via different strategies including Wiener Filter, MURA decoding filtering, Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) and our machine learning model CED-IN (see fig. 2).

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