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Thursday, 25. February 2021 - 17:37
Henning Müller ist zwar Spezialist für Medizininformatik und künstliche Intelligenz, aber er schätzt auch Dinge, die ohne Algorithmen funktionieren. Der Beweis dafür ist der gute alte Globus auf seinem Schreibtisch im Techno-Pôle de Sierre.
Er fasst es an und legt den Finger auf die Vereinigten Staaten. Dies ist kein Zufall. Denn der Leiter der e-Health Unit am Institut für Forschung in Management-Informationstechnologie der HES-SO Valais-Wallis hat im Laufe seiner Karriere viele Verbindungen mit dem Land von Uncle Sam geknüpft. So sehr, dass sein Forscherteam seit April 2020 gemeinsam mit dem American College of Radiology (ACR) an der Entwicklung einer Plattform für künstliche Intelligenz arbeitet, die die Patientenversorgung und -überwachung erleichtern soll.
Künstliche Intelligenz demokratisieren
"Diese Plattform mobilisiert dank Algorithmen eine große Menge an Daten, um sowohl die Diagnose einer Krankheit als auch die medizinische Entscheidungsfindung zu verbessern", sagt Henning Müller.
Aber das Hauptmerkmal dieses Tools, das vor zwei Jahren vom ACR geschaffen wurde, liegt woanders. "Die Idee ist, die künstliche Intelligenz unter den Radiologen zu demokratisieren", sagt Müller. So ermöglicht die Plattform den Radiologen in einem Krankenhaus, ihre eigenen Algorithmusmodelle zu erstellen, indem sie Daten von ihren Patienten sammeln und diese dann auf ihre klinischen Bedürfnisse hin testen. "Diese Modelle klinischer Situationen, die anonymisiert sind, um die Identität der Patienten zu schützen, können dann mit anderen Institutionen geteilt werden. Das ultimative Ziel ist es, eine riesige Bibliothek von Modellen zu entwickeln, die auf medizinischen Daten basieren."
Verbessern des Verständnisses von Algorithmen
Die Plattform wird derzeit in mehr als einem Dutzend Einrichtungen in den Vereinigten Staaten getestet. Das Team von Professor Müller ist seinerseits durch den Vertrag mit dem amerikanischen Verband dafür verantwortlich, dieses Tool weiterzuentwickeln und die "Interpretierbarkeit" der Algorithmen zu verbessern. Mit anderen Worten: Die Forscher im Wallis müssen den Entscheidungsprozess lesbarer und verständlicher machen.
"Wie kommt ein Algorithmus zu dem Schluss, dass ein Patient einen Tumor im Stadium 3 hat? Warum wird eine Behandlung gegenüber einer anderen empfohlen? Das sind alles Fragen, die sich Radiologen stellen und auf die wir Antworten geben müssen", sagt Müller. Er weist darauf hin, dass sein Team auf das Fachwissen eines ehemaligen RCF-Forschers zurückgreifen kann, der im Rahmen dieses Vertrags mit der HES-SO Valais-Wallis in Sierre arbeitet.
Noch keine Krankenhausstudien in der Schweiz
Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz im Bereich der medizinischen Bildgebung ist seit fast einem Jahrzehnt im Gange. Trotz dieses Rückblicks und jahrelanger Forschung räumt Henning Müller ein, dass noch nicht alle Algorithmen perfekt sind. "Aber das Vertrauen in diese Technologien wächst. Nicht umsonst wurde diese Plattform von Radiologen, für Radiologen entwickelt."
Er erinnert daran, dass in jedem Fall die Erfahrung und Expertise des Facharztes Vorrang vor Algorithmen hat. "Diese Werkzeuge sind eine wertvolle Hilfe bei der Entscheidungsfindung."
Obwohl die Plattform bereits an den Universitäten Genf und Lausanne vorgestellt wurde, ist sie noch nicht in Schweizer Krankenhäusern integriert. Henning Müller ist jedoch guter Hoffnung, dass dies eines Tages der Fall sein wird.