KI-gestützte Herzanalyse im klinischen Umfeld anwenden
Herz-Kreislauf-Erkrankungen bilden nach wie vor die häufigste Todesursache weltweit, wobei die Echokardiografie bzw. der Herzultraschall als eines der am weitesten verbreiteten und kostengünstigsten nichtinvasiven Instrumente zur Diagnostik von Herzerkrankungen gilt. Ungeachtet ihrer Bedeutung ist der Zugang zu qualitativ hochwertiger Echokardiografie jedoch eingeschränkt, da mehrere große Herausforderungen bestehen. „Bei der traditionellen Herzultraschallanalyse ist eine hohe Abhängigkeit von Fachwissen zu verzeichnen und es ist viel manuelle Arbeit erforderlich“, erklärt Projektkoordinatorin Neringa Valantinė von Ligence(öffnet in neuem Fenster) in Litauen. „Die Kardiologinnen und Kardiologen verbringen oft den größten Teil der Untersuchungszeit damit, sich wiederholende Messungen durchzuführen und Berichte zu erstellen.“ Valantinė weist darauf hin, dass das Verfahren außerdem gegenüber Schwankungen und menschlichen Fehlern anfällig ist. Zudem stehen europaweit die Gesundheitssysteme unter dem wachsenden Druck durch eine alternde Bevölkerung, die steigenden Zahlen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und den Mangel an ausgebildeten medizinischen Fachkräften.
KI, Softwaretechnik und Kardiologie
Mit dem Projekt AI-driven cardiac ultrasound analysis(öffnet in neuem Fenster), das vom Europäischen Innovationsrat(öffnet in neuem Fenster) finanziert und von Ligence koordiniert wurde, wurde das Ziel verfolgt, diese Engpässe zu beseitigen. Dazu wurde an der Verbesserung der Geschwindigkeit, Konsistenz, Zugänglichkeit und Qualität der Herzultraschallanalyse gerabeitet. Dieses Vorhaben beinhaltete die Entwicklung und Verfeinerung fortgeschrittener neuronaler Netzwerkmodelle, mit denen komplexe Ultraschallbilddaten analysiert werden können. Außerdem wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um die Benutzungsfreundlichkeit, die Geschwindigkeit, die Interoperabilität und die Zuverlässigkeit der Softwareplattform zu verbessern, damit sie im klinischen Umfeld effektiv funktionieren kann. „Um unsere Ziele zu erreichen, haben wir Fachwissen aus den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwaretechnik, Kardiologie, klinische Praxis und regulatorische Angelegenheiten kombiniert“, erläutert Valantinė. „Wir haben eng mit Klinikfachkräften und Gesundheitseinrichtungen zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass die Technologie den tatsächlichen klinischen Bedürfnissen entspricht.“
Klinische Bewertung anhand von Echokardiografiedaten
Die Innovationen wurden durch eine kontinuierliche Leistungsvalidierung per KI sowie durch eine klinische Evaluierung anhand von Echokardiografiedaten aus der Praxis und durch kontinuierliches Feedback von Klinikfachkräften bewertet. „Ein wichtiges Ziel des Projekts bestand darin, einen vielfältigen und repräsentativen Datensatz zu erstellen, der ein robustes Funktionieren der KI für verschiedene Patientengruppen, klinische Umgebungen und Ultraschallbildgebungsverfahren unterstützt“, merkt Valantinė an. Die automatisierten Messungen und Berichtsfunktionen der Plattform wurden überdies anhand der klinischen Standardpraxis bewertet und mit den von erfahrenem Klinikpersonal durchgeführten Evaluierungen verglichen. Auf diese Weise konnten klinisch zuverlässige und konsistente Ergebnisse gewährleistet werden. „Wir haben uns parallel dazu auf die Nutzbarkeit der Technologie innerhalb klinischer Arbeitsabläufe sowie auf regulatorische Fragen konzentriert, um den sicheren Einsatz im Umfeld der Gesundheitsversorgung zu unterstützen“, fügt Valantinė hinzu. „Regulatorische Vorschriften in verschiedenen Märkten einzuhalten, bildete einen wichtigen Bestandteil des Projekts und war ein entscheidender Schritt auf dem Weg hin zu einer breiteren klinischen Anwendung der Technologie.“
Breitere klinische Anwendung und fortgesetzte Expansion
Eine der wichtigsten Lehren aus dem Projekt ist laut Valantinė, dass erfolgreiche KI-Lösungen im Gesundheitswesen auf die klinischen Gegebenheiten abgestimmt sein müssen. „Genauigkeit allein reicht nicht aus – die Systeme müssen sich gleichermaßen reibungslos in die Arbeitsabläufe des Krankenhauses einfügen, dem medizinischen Personal Zeit sparen und Vertrauen bei den Nutzerinnen und Nutzern schaffen“, erklärt sie. „Ein weiterer wichtiger Erfolg war die regulatorische Zertifizierung, die demonstriert, dass fortgeschrittene KI-Instrumente die strengen Anforderungen an Medizinprodukte erfüllen können.“ Zu den nächsten Schritten zählen die Arbeit an einer breiteren klinischen Akzeptanz sowie die kontinuierliche Erweiterung der Funktionen der Plattform. Bei Ligence wird außerdem daran gearbeitet, den Einsatz in Krankenhäusern und Gesundheitssystemen international auszuweiten, während gleichzeitig die Zusammenarbeit mit Klinikfachkräften fortgesetzt wird, um die Technologie auf der Grundlage der realen Nutzung zu verfeinern. „Die langfristige Vision besagt, dass die qualitativ hochwertige Herzultraschallanalyse für Patientinnen und Patienten sowie die Angehörigen der Gesundheitsberufe gleichermaßen zugänglicher, effizienter und einheitlicher werden soll“, berichtet Valantinė. „Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und die Unterstützung des Klinikpersonals mit KI-gesteuerten Analysen verfügen Technologien wie Ligence Heart(öffnet in neuem Fenster) über das Potenzial, Wartezeiten zu verkürzen, die Diagnostikqualität zu verbessern und eine frühere Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen Realität werden zu lassen. Dies könnte letztlich bessere Patientenergebnisse und nachhaltigere Gesundheitssysteme nach sich ziehen.“ „Der von N-Spire erarbeitete Mehrwert liegt im innovativen Ansatz zur Mikroorganismenkultivierung, bei dem landwirtschaftliche Rückstände über eine Produktionsplattform in hochwertige mikrobielle Produkte umgewandelt werden“, schließt Miles. „Durch die Kombination aus kontinuierlicher Vorwärmebehandlung und Feststofffermentation konnte im Zuge des Projekts eine stärker kreislauforientierte, kostengünstigere und potenziell kohlendioxidärmere Alternative zu konventionellen Düngemitteln und mikrobiellen Produktionssystemen aufgezeigt werden.“
