Wir bieten Radiologen detaillierte KI-basierte Volumetrie, das ist ein r\u00e4umliches Messverfahren. Genau genommen stellen wir hilfreiche Informationen f\u00fcr die \u00e4rztliche Diagnose bereit.<\/p>\n\n\n\n
Wir konzentrieren uns zun\u00e4chst auf Demenzen und Multiple Sklerose, beides Erkrankungen, bei denen Volumen-Ver\u00e4nderungen typisch sind.<\/p>\n\n\n\n
Die dokumentierten Volumina stehen in Bezug zu Geschlecht, Alter, Kopfumfang und anderen individuellen Patienten-Faktoren. Um diese Faktoren angemessen zu ber\u00fccksichtigen, braucht es Machine Learning bzw. selbstlernende Algorithmen \u2013 das Herzst\u00fcck von K\u00fcnstlicher Intelligenz. Indem wir einen Algorithmus mit Datens\u00e4tzen aus MRT-Aufnahmen informieren, lernt das System, die gemessenen Volumina mit entsprechenden Normalkollektiven zu vergleichen und zu bewerten. Im Laufe der Zeit, mit wachsenden Datens\u00e4tzen, werden die Ergebnisse immer noch pr\u00e4ziser und aussagekr\u00e4ftiger.<\/p>\n\n\n\n
Schon wenige Minuten nach der Untersuchung mit dem Tomographen erh\u00e4lt der Radiologe einen knappen Bericht, der auff\u00e4llige \u2013 d.h. vom Normal abweichende, genauer zu betrachtende \u2013 Stellen aufzeigt. Eine tabellarische und eine grafische Ansicht geben Auskunft \u00fcber die Gr\u00f6\u00dfe und Lage der detektierten Regionen.<\/p>\n\n\n\n
Wir werden unser Programm \u00fcber die Quantifizierung von Hirnatrophien hinaus weiterentwickeln und es bef\u00e4higen, dem Arzt Diagnosen vorzuschlagen. Dies ist sehr gut machbar f\u00fcr neurodegenerative Erkrankungen wie Morbus Alzheimer oder Multiple Sklerose. An diesem Ziel arbeiten wir gerade und wir halten es f\u00fcr realistisch, es 2020 erreicht zu haben. Den \u00c4rzten wird auf diese Weise viel Routinearbeit abgenommen werden. Sie sparen Zeit und k\u00f6nnen sich auf T\u00e4tigkeiten konzentrieren, die ihr Fachwissen, ihre Erfahrung, wirklich erfordern.<\/p>\n\n\n\n
In unserer aktuellen Anwendung sorgt UX daf\u00fcr, dass die Repr\u00e4sentationen der vielen komplexen Informationen gut visualisiert sind: \u00fcbersichtlich, n\u00fctzlich und \u00fcbrigens auch sch\u00f6n … Denn der Radiologe ist ein visueller Mensch \u2013 Bilder genau anzusehen, macht einen Gro\u00dfteil seiner Arbeit aus.<\/p>\n\n\n\n
Wir brauchen die Methoden-Palette der User Experience, um \u00fcber eine\u00a0angenehme\u00a0Bedienung hinaus auch die\u00a0korrekte\u00a0Bedienung zu garantieren.\u00a0Denn wenn in der Radiologie ein Bild falsch interpretiert wird, kann es zu einer falschen Diagnose und schlimmstenfalls zu einer falschen Behandlung f\u00fchren. Wir halten uns w\u00e4hrend der Entwicklung penibel an die Vorgaben\u00a0der\u00a0Usability-Norm (IEC 62366-1: 2015), die eine Usability in Bezug auf Sicherheit des User Interface garantieren soll. Darin werden zum Beispiel summative und heuristische Evaluationen gefordert, die nun mal von UX-Experten durchgef\u00fchrt werden m\u00fcssen \u2013 deren klassische Aufgabe die Analyse und Optimierung der Interaktionen zwischen Mensch und Maschine ist.<\/p>\n\n\n\n
Im Moment ist das Ergebnis unserer Anwendung ein Report, ein Output. In der n\u00e4chsten Entwicklungsstufe werden aber immer mehr Interaktionen des Radiologen mit dem lernenden System stattfinden. Die Diagnose-Vorschl\u00e4ge des Systems, wie etwa einer Frontotemporalen Demenz, werden dem Arzt nat\u00fcrlich nicht als Black Box angeboten.<\/p>\n\n\n\n
Genau. Stattdessen bietet das System dem Arzt seine Herleitung an. Die soll auf verschiedenen Ebenen, Tiefen, Granularit\u00e4ten nachvollziehbar sein.<\/p>\n\n\n\n
Genau. Und hier kommt es zur Interaktion mit dem System, die wir nach UX- bzw. DIN-Norm-Gesichtspunkten gestalten: Der Radiologe kann einzelne Vor-Entscheidungen, die zu dem gesamten Diagnose-Vorschlag gef\u00fchrt hatten, ver\u00e4ndern. Wenn die \u201eWeichen\u201c an einer fr\u00fcheren Stelle anders gestellt werden, ergibt sich gegebenenfalls auch ein neuer Diagnose-Vorschlag. Dies abzubilden im Sinne einer hervorragenden User Experience, darin sehe ich die gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr die n\u00e4chsten zwei Jahre.<\/p>\n\n\n\n