LĂ€dt

Echtzeit-Analyse von COVID-19-Befunden

Essener Studie zeigt digitale Wege in der Patientenbehandlung

Forschende der Medizinischen FakultĂ€t der UniversitĂ€t Duisburg-Essen (UDE) haben mit einer Studie den Grundstein fĂŒr eine effizientere Erhebung, BĂŒndelung und Analyse von weltweit erfassten Krankendaten gelegt, die mittels Computertomographien (CT) des Brustkorbs entstehen. Auch das Potenzial von KĂŒnstlicher 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 europĂ€ischen Forschungsteams erarbeiteten die Essener ein Erfolg versprechendes Konzept, mit dem CT-Befunde standortunabhĂ€ngig, auf hohem qualitativen Niveau und strukturierter als bisher digital erhoben und ausgewertet werden können. 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. AusgewĂ€hlt wurde diese Form eines bildgebenden Verfahrens, weil sie sich bei der Diagnostik und Überwachung dieser gefĂ€hrlichen Viruskrankheit als sehr hilfreich erwiesen hat.

„Durch die von uns entwickelte systematische, computergestĂŒtzte und kontextgefĂŒhrte elektronische Datenerfassung werden erstmals Echtzeit-Analysen von weltweit entstandenen Krankendaten möglich“, sagt Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek vom Institut fĂŒr KĂŒnstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des UniversitĂ€tsklinikums Essen (UK Essen). Erfasst werden die Daten ĂŒber die Plattform mint LesionTM der Softwarefirma Mint Medical aus Heidelberg.** Die Befunddaten werden ĂŒber diesen Weg nicht nur von Menschen ausgewertet, sondern auch von Computer-Algorithmen: „Die so erhobenen Gesundheitsdaten stellen eine exzellente Grundlage fĂŒr kĂŒnftige Forschung im Bereich der KĂŒnstlichen Intelligenz dar.“

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