L├Ądt

Echtzeit-Analyse von COVID-19-Befunden

Essener Studie zeigt digitale Wege in der Patientenbehandlung

Forschende der Medizinischen Fakult├Ąt der Universit├Ąt Duisburg-Essen (UDE) haben mit einer Studie den Grundstein f├╝r eine effizientere Erhebung, B├╝ndelung und Analyse von weltweit erfassten Krankendaten gelegt, die mittels Computertomographien (CT) des Brustkorbs entstehen. Auch das Potenzial von K├╝nstlicher Intelligenz (KI) wird beleuchtet. Der standardisierte Ansatz gewinnt vor allem durch die anhaltende COVID-19-Pandemie an Bedeutung. Die Studie ist im Nature Partner Journal Digital Medicine publiziert.*

Als Teil eines europ├Ąischen Forschungsteams erarbeiteten die Essener ein Erfolg versprechendes Konzept, mit dem CT-Befunde standortunabh├Ąngig, auf hohem qualitativen Niveau und strukturierter als bisher digital erhoben und ausgewertet werden k├Ânnen. Im Fokus standen Computertomographien der Lunge von Menschen, die an COVID-19 erkrankt waren oder unter dem dringenden Verdacht einer Sars-CoV-2-Infektion standen. Ausgew├Ąhlt wurde diese Form eines bildgebenden Verfahrens, weil sie sich bei der Diagnostik und ├ťberwachung dieser gef├Ąhrlichen Viruskrankheit als sehr hilfreich erwiesen hat.

ÔÇ×Durch die von uns entwickelte systematische, computergest├╝tzte und kontextgef├╝hrte elektronische Datenerfassung werden erstmals Echtzeit-Analysen von weltweit entstandenen Krankendaten m├ÂglichÔÇť, sagt Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek vom Institut f├╝r K├╝nstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universit├Ątsklinikums Essen (UK Essen). Erfasst werden die Daten ├╝ber die Plattform mint LesionTM der Softwarefirma Mint Medical aus Heidelberg.** Die Befunddaten werden ├╝ber diesen Weg nicht nur von Menschen ausgewertet, sondern auch von Computer-Algorithmen: ÔÇ×Die so erhobenen Gesundheitsdaten stellen eine exzellente Grundlage f├╝r k├╝nftige Forschung im Bereich der K├╝nstlichen Intelligenz dar.ÔÇť

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