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Künstliche Intelligenz zur Erkennung von Covid-19-Infizierungen mit KIPOLY und der MHH

Die Pandemie von COVID-19 hat verheerende Auswirkungen auf die Gesundheit und das Wohlergehen der Menschen. Ein effizientes Screening infizierter Patienten wäre ein entscheidender Schritt im Kampf gegen COVID-19, wobei die radiologische Bildgebung die Brustradiographie als einen der wichtigsten Screening-Ansätze verwendet.

Jüngste Ergebnisse haben gezeigt, dass Patienten Anomalien in der Brustradiographie aufweisen, die repräsentativ für COVID-19-Infizierte sind. Die Diagnose und der Behandlungsverlauf von Covid-19-Infizierten kann durch Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) deutlich verbessert werden. Dieser Mission hat sich Kipoly verschrieben.

Vor diesem Hintergrund entwickelt KIPOLY neuronale Netze, die auf den Nachweis von COVID-19-Fällen und anderen Lungenerkrankungen wie virale und bakterielle Infektionen auf Basis von Röntgenbildern der Brust zugeschnitten sind. Neben Daten aus Open-Source-Projekten sammelt KIPOLY insbesondere Daten aus Krankenhäusern, um eine valide Menge an Datensätzen (mindestens 1.000 Covid-19-Fälle und mehrere tausend NON-Covid-19-Fälle) für das Training von Modellen zu erhalten.

Als erstes konnte KIPOLY mit der MHH einen Kooperationsvertrag erfolgreich abschließen. Prof. Vogel-Claussen und Dr. Winther aus der Radiologie der MHH konnten für die Mitarbeit im KIPOLY-Team gewonnen werden. Von der IPAG Universität in Paris konnten Herr Prof. Hans-Jörg von Mettenheim als Experte für Künstliche Intelligenz und Frau Prof. Maria-Guiseppina Bruna als Spezialistin für Ethik und Nachhaltigkeit gewonnen werden.

Darüber hinaus soll ein nationales und internationales Netzwerk von medizinischen Kliniken gebildet werden, um einerseits die Datenbasis und den Datenaustausch und andererseits den Erfahrungsaustausch weiter skalieren zu können. Insbesondere weitere Krankenhäuser aus Niedersachsen sind herzlich eingeladen, sich unserer Initiative anzuschließen! Unser Ziel ist es, eine medizinisch bewährte Plattform zu entwickeln, die von medizinischen Fachkräften genutzt wird, um praktische Deep Learning-Lösungen zur Erkennung von COVID-19-Fällen zu nutzen und die Behandlung derjenigen zu beschleunigen, die sie am dringendsten Benötigen.

Hierzu entwickelt KIPOLY Detektions-Mark-up-Tools wie Heatmaps und Bounding-Boxen, damit Ärzte Röntgen- und CT-Scans effizienter bewerten und den Behandlungsfortschritt besser verfolgen zu können. Die Plattform soll von der Firma edicos in Hannover entwickelt nach ihrer Entwicklung für Krankenhäuser über eine Cloud-basierte Anwendung zugänglich gemacht werden. Auf dieser Basis kann eine hervorragende medizinische Unterstützung weltweit und speziell in Ländern oder Regionen mit einem unterentwickelten medizinischen Versorgungsniveau zur Verfügung gestellt werden.

Wir hoffen, dass unsere Bemühungen einen Grundstein für den Einsatz von KI in der medizinischen Diagnostik bilden können. Weitere Einzelheiten zu unserem Projekt sind auf unserer Website zu finden: www.kipoly.com/covid-19

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