Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWMLungenerkrankungen bilden eine sehr heterogene Gruppe von schwerwiegenden Krankheiten. Eine zielgerichtete und erfolgreiche Behandlung erfordert eine frühzeitige und präzise Diagnose der jeweils vorliegenden Erkrankung. Das Durchführen aufwändiger Untersuchungen und die Planung bestmöglicher individueller Therapien stellt im Klinikalltag aber eine große Herausforderung dar.
AI4Lungs: Lunge und Daten
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Optimale Behandlungspfade bei Lungenkrankheiten
Projekt »AI4Lungs«: KI-basierte personalisierte Behandlung von Atemwegserkrankungen anhand von multimodalen Daten
Individuelle multimodale Diagnostik und Therapie von Lungenkrankheiten
Im Projekt »AI4Lungs« entstehen in Kooperation mit internationalen Partnern aus Forschung, Entwicklung und Medizin digitale Werkzeuge, Methoden und Modelle für die optimale Auswahl von klinischen Behandlungspfaden für Lungenpatient:innen. Im ersten Schritt durchlaufen die Betroffenen eine innovative und breit gefächerte Diagnostik, deren multi-modale Daten anschließend automatisch analysiert werden. Ausgehend von den Analyseresultaten und gemeinsam mit den Patient:innen planen behandelnde Ärzt:innen deren weitere Therapie entlang der bestgeeigneten klinischen Behandlungspfade. Die Ergebnisse aus »AI4Lungs« ermöglichen zukünftig eine ressourceneffiziente und medizinisch optimierte Versorgung bei Lungenerkrankungen.
Verbesserte Versorgung mit modernen KI-Verfahren und digital assistierter Therapieplanung
Für eine profunde Diagnostik setzt »AI4Lungs« auf mehrere Untersuchungsmethoden wie medizinische Bildgebung, digitale Stethoskopie, Flüssigbiopsie und Molekularpathologie. Die Analyse der so erhobenen multi-modalen Daten erfordert den kombinierten Einsatz verschiedener Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), wie Ensemble Learning, entropie-basierten Lernverfahren, Computerlinquistik oder Deep Learning. Ausgehend von den erzielten Analyseresultaten wählt der behandelnde Arzt oder die Ärztin gemeinsam mit der erkrankten Person über ein Entscheidungsunterstützungssystem den fallspezifisch bestmöglichen Therapiepfad für die weitere Behandlung aus. In diesem System kommen Methoden der mehrkriteriellen und sequenziellen Entscheidungsfindung, der wissensbasierten Systeme und der Erklärbaren und Ethischen KI zum Einsatz. Wir arbeiten in »AI4Lungs« vor allem am Entscheidungsunterstützungssystem und dessen Zusammenspiel mit der KI-basierten Datenanalyse.
Konzept des Projekts »AI4Lungs«
Projektpartner
- Instituto de Engenhariade Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciencia
- Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU)
- Instituto de Investigacao e Inovacao em Saude da Universidade do Porto
- KPMG Somekh Chaikin Partnership
- EXUS Software Monoprosopi Etairia Periorismenis Evthinis
- Yonalink Ltd.
- Interdisciplinary Center Herzliya
- Academisch Medisch Centrum bij de Universiteit van Amsterdam
- Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho Epe
- Mor Research Applications Ltd.
- Oslo Universitetssykehus Hf.
- Funacio Privada Institut d’Investigacio Oncologica de Vall-Hebron
- Greek Ministry of Health
- Future Needs Management Consulting Ltd.
- Institute for Digital Transformation in Healthcare GmbH
- Time.Lex
- Universita Commerciale Luigi Bocconi
Förderung und Laufzeit
Das Projekt wird gefördert durch das Horizon Europe Framework Programme »Computational Models for New Patient Stratification Strategies« (Computermodelle für neue Strategien zur Stratifizierung von Patient:innen). Die Förderung läuft ab Januar 2024 und ist auf vier Jahre angelegt.