KI hilft bei der Diagnose von Covid-19 auf CT-Bildern

InterVision CT Bild erkennt Covid-19 -Quelle: Linkedin/ Intervision

Künstliche Intelligenz hilft aktuell bei der Diagnose von Covid-19 auf CT-Bildern. Im Epizentrum des Coronavirus in Wuhan China verwendet ein Ärzteteam des Zhongnan-Krankenhauses eine GPU-beschleunigte KI-Software, um die visuellen Anzeichen des Coronavirus auf Computertomografien zu erkennen. Die Software kann typische Anzeichen einer durch Covid-19 verursachten Lungenentzündung erfassen. 

Die Erfassung medizinischer Daten ist für chinesische Wisenschaftler aus datenschutzrechtlichen Gründen wesentlich einfacher als für ihre europäischen oder US-amerikanischen Kollegen. Diesen Umstand hat sich das Startup Infervision aus Beijing zu Nutze gemacht und mehr als eine Million CT-Scans aus chinesischen Krankenhäusern gesammelt, mit denen es Algorithmen für das maschinelle Lernen (ML)  trainiert.

Infervision CT Scan erkennt Covid-19
Infervision’s “InferRead™ CT Pneumonia” Softwarelösung unterstützt derzeit 34 Krankenhäuser in China bei der Erkennung von Covid-19. Quelle: Infervision/LinkedIn.

Für den ML-Lernprozess wurden mehr als 2.000 CT-Bilder von den ersten Covid-19 Patienten in China verwendet

Nach Beginn des Ausbruchs hat Infervision seine bestehenden ML Modelle schnell verfeinert, um die Coronavirus-Lungenentzündung genauer unter die Lupe zu nehmen. Die Schulung des Machine Learning Modells wurde auf NVIDIA V100-GPUs durchgeführt, das sind Prozessoren, die zur Beschleunigung von KI, für die Datenwissenschaft und Grafikleistungen entwickelt wurden. Die Schulung von Algorithmen für das maschinelle Lernen erfordert große Mengen an Beispieldaten, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Für den Lernprozess wurden mehr als 2.000 CT-Bilder von einigen der ersten Covid-19 Patienten in China verwendet.

„In den USA, insbesondere bei großen akademischen Krankenhäusern, muss man viele Prozesse durchlaufen und es kann sehr lange dauern, bis man auf die Daten zugreifen kann“, sagt Yufeng Deng, Chefwissenschaftler von Infervision

Künstliche Intelligenz schaltet in der Forschung den Turbo zu

Einer der größten Vorteile der KI-Systeme ist ihre Geschwindigkeit, Ärzte können im Gegensatz zu konventionellen Methoden schnell die besten Behandlungsoptionen bestimmen. Die neu eingeführte Infervision-Lösung „InferRead™ CT Pneumonia“ zur schnellen Erkennung des Coronavirus hilft dem medizinischen Personal derzeit an vorderster Front in mehr als 34 Krankenhäusern in ganz China und wurde bereits zur Untersuchung von mehr als 32.000 Fällen des Coronavirus verwendet. Aktuell wird die Software auch von Kliniken in Europa und den Vereinigten Staaten evaluiert. Vor dem Covid-19 Ausbruch wurde die Software hauptsächlich zur Erkennung von Krebs in Lungen-CTs eingesetzt.

Frankreich in Europa als Vorreiter?

Auch Europäische Länder bemühen sich, einen leichteren Zugang zu medizinischen Daten zu ermöglichen, um ihre eigenen KI-Initiativen zu fördern. Die im vergangenen Jahr angekündigte KI-Strategie des französischen Präsidenten Emmanuel Macron beinhaltet die Zusage, Daten aus dem universalen Gesundheitssystem Frankreichs für die KI-Forschung zur Verfügung zu stellen. Auch Chinas Regierung hat die Gesundheitsversorgung und die künstliche Intelligenz zu einer ihrer Prioritäten erklärt. Die Unterstützung der Entwicklung medizinischer Anwendungen der Technologie ist Teil einer nationalen KI-Strategie, die bereits 2017 beschlossen wurde.

Das Gute in der Maschine. AI for Good.

Das Aufspüren von verborgenen Erkenntnissen in Milliarden von Datenpunkten kann ganze Branchen verändern. Von der personalisierten Krebstherapie bis hin zur Vorhersage des nächsten großen Erdbebens oder Tsunamis oder eben auch, um das Coronavirus weltweit in den Griff zu bekommen.

KI-Maschinen handeln hierbei viel schneller als der Mensch, sie sind selbstlos, ermüden nicht und bekommen keine Angst. Und im Unterschied zu ihren biologischen Partnern und Konkurrenten, sind sie innerhalb eines kurzen Zeitraums stark skalierbar.

Bildquelle: Infervision/LinkedIn

 

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