Gemeinsam gegen den Schlaganfall: Marie-Sophie von Braun, Dr. Kristin Marie Starke, Prof. Dorothee Saur und Jun.-Prof. Cindy Richter ( v.l.n.r.) und ihr interdisziplinäres Team entwickeln eine KI-gestützte Entscheidungshilfe für die Akutbehandlung.
Bei einem Schlaganfall läuft die Zeit – je schneller die erforderlichen Maßnahmen durchgeführt werden, desto größer ist die Chance, dass die Betroffenen ohne bleibende Schäden gesund werden können. Ein interdisziplinäres Team um UKL-Neurologin Prof. Dorothee Saur hat ein KI-Modell entwickelt, das im Akutfall bei der Entscheidung für oder gegen eine invasive Therapie die behandelnden Ärzt:innen unterstützt.
Die Leipziger Eigenentwicklung wertet dazu Bilddaten und klinische Informationen aus und verknüpft diese zu einer patientenspezifischen Vorhersage. Das vielversprechende Projekt, dessen Ergebnisse gerade in der Zeitschrift Brain veröffentlicht wurden, erhält nun eine Förderung von 250.000 Euro, um in die klinische Anwendung überführt zu werden.
Wenn Patienten mit dem Verdacht auf einen Schlaganfall in eine Klinik kommen, beginnt ein Rennen gegen die Zeit. Innerhalb kurzer Zeit müssen die Diagnose gestellt und wichtige Entscheidungen gefällt werden: Liegt ein Gefäßverschluss im Gehirn vor? Welche Bereiche sind betroffen? Wie schwer ist die Schädigung und ist noch Hirngewebe zur retten? Und schließlich – welche Behandlung ist die beste?
Für zentrale Therapiemaßnahmen wie die Thrombektomie, eine minimalinvasive Gefäßeröffnung durch Bergung eines Blutgerinnsels, ist eine Behandlung in einem Schlaganfallzentrum erforderlich. Nicht alle Krankenhäuser verfügen über diese hochspezialisierten Einheiten. Da stellt sich dann oft auch die Frage – ist eine Verlegung nötig? „Diese Entscheidungen werden oft unter Zeitdruck vor Ort getroffen, von Kolleg:innen, die nicht in jedem Fall Schlaganfallspezialisten sind“, beschreibt Junior-Professorin Cindy Richter aus dem Institut für Neuroradiologie am Universitätsklinikum Leipzig (UKL) die Herausforderungen des klinischen Alltags. „Nicht jeder Schlaganfallpatient muss aber automatisch die Maximalbehandlung erhalten“, so die UKL-Neuroradiologin. Hier gelte es zu entscheiden, wer tatsächlich davon profitieren würde.
UNSER ZIEL BEI EINEM AKUTEN ISCHÄMISCHEN SCHLAGANFALL IST ES, WICHTIGE GEHIRNFUNKTIONEN SO WEIT WIE MÖGLICH ZU ERHALTEN. DAS NEUE MODELL HILFT UNS ZU ERKENNEN, WIE DIES IM JEWEILS KONKRETEN FALL AM BESTEN GELINGEN KANN.
PROFESSORIN DOROTHEE SAUR, STELLVERTRETENDE DIREKTORIN DER KLINIK FÜR NEUROLOGIE AM UKL
Um dafür eine verlässliche Basis zu schaffen, hat Professorin Dorothee Saur, stellvertretende Direktorin der Klinik für Neurologie am UKL, zusammen mit Partnern aus dem Institut für Neuroradiologie sowie dem Kompetenzzentrum für Künstliche Intelligenz ScaDS.AI Dresden / Leipzig an der Universität Leipzig ein sogenanntes Deep-Learning-Modell als klinische Entscheidungsunterstützung entwickelt.
Universitätsklinikum Leipzig
Medizin ist unsere Berufung – dieser Leitsatz prägt den Alltag in Leipzigs größtem Klinikum mit 1451 Betten. Mehr als 6.000 Mitarbeiter:innen arbeiten hier an der Versorgung von jährlich 400.000 stationären und ambulanten Patient:innen. Erkenntnisse der medizinischen Forschung fließen hier frühzeitig direkt in die Krankenversorgung. Der Campus an der Liebigstraße im Herzen der Stadt wird bestimmt von modernen Kliniken, Forschungszentren und Einrichtungen der studentischen Lehre und wächst und erneuert sich stetig. Als Träger der größten Berufsfachschule für medizinische Berufe in Sachsen bildet das UKL jährlich mehrere hundert Nachwuchskräfte in der Pflege und anderen Fachberufen aus. Am UKL lernen Studierende der Humanmedizin, Zahnmedizin, Pharmazie, der Hebammenkunde; absolvieren Angehörige aller medizinischen
Berufe Fort- und Weiterbildungen.
Diese im Leipziger Team um die Informatikerin Marie-Sophie von Braun entwickelte künstliche Intelligenz kann sowohl das Ausmaß des zu erwartenden Gewebeschadens als auch den klinischen Behandlungserfolg einer Thrombektomie mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Dazu wertet die KI die Computertomographie-Bilddaten aus der Diagnostik aus und verknüpft diese mit klinischen Informationen. „Auf diese Weise erhalten wir eine patientenspezifische Einschätzung, welche Schäden zu erwarten sind und ob diese mit einer Intervention verhindert werden können“, erklärt Prof. Saur. „Unser Ziel bei einem akuten ischämischen Schlaganfall ist es, wichtige Gehirnfunktionen so weit wie möglich zu erhalten. Das neue Modell hilft uns zu erkennen, wie dies im jeweils konkreten Fall am besten gelingen kann.“
Das Modell wurde mit ca. 400 Fällen aus dem UKL trainiert und in zwei unabhängigen Datensätzen aus den Unikliniken Leipzig und Dresden getestet. Die Ergebnisse wurden jetzt in der Fachzeitschrift Brain veröffentlicht. Sie sind so überzeugend, dass das Projekt nun seitens der Sächsischen Aufbaubank 250.000 Euro für die Weiterentwicklung zur klinischen Umsetzung erhalten hat. „Als Informatikerin begeistert es mich, wenn aus technisch anspruchsvollen Algorithmen reale Lösungen entstehen. Gerade die enge Zusammenarbeit mit der Medizin zeigt, wie viel gesellschaftlicher Nutzen in interdisziplinärer Forschung steckt“, unterstreicht Marie-Sophie von Braun vom ScaDS.AI Dresden / Leipzig.
„Unsere nächsten Schritte werden eine Validierung unserer Ergebnisse anhand weiterer Daten sein, mit dem Ziel, die von uns entwickelte Anwendung zu lizensieren und anderen spezialisierten Teams für den klinischen Einsatz verfügbar zu machen“, erklärt Prof. Saur. Die Leipziger gehören zu den internationalen Vorreitern in diesem Feld. Am Ende des Projektes soll eine Software stehen, die auch auf mobilen Endgeräten allen Akteuren bei der Schlaganfallversorgung Hilfestellungen für eine schnelle und sichere Entscheidung liefert. „Unsere Hoffnung ist, dass wir mittels KI in der Schlaganfallmedizin die Prozesse beschleunigen und gleichzeitig eine personalisierte Medizin ermöglichen, indem individuelle Konstellationen und potenzielle Behandlungsergebnisse genauer eingeschätzt werden können“, skizziert Dorothee Saur ihre Vision. In drei bis fünf Jahren könnte es soweit sein.
Zu den wichtigsten Partnern:
In dem Projekt arbeiten Neurologen und Neuroradiologen vom UKL mit Informatikern des ScaDS.AI Dresden / Leipzig, Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence Dresden / Leipzig (Universität Leipzig), zusammen.
Das ScaDS.AI Dresden / Leipzig ist ein Kompetenzzentrum für Data Science, Künstliche Intelligenz und Big Data mit Standorten in Dresden und Leipzig. Es ist eines der fünf neuen KI-Zentren in Deutschland, die im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie vom Freistaat Sachsen gefördert werden. Das Zentrum ist als dauerhafte Forschungseinrichtung an beiden Standorten etabliert und eng mit den örtlichen Universitäten – der Technischen Universität Dresden (TUD) und der Universität Leipzig – verbunden.
Originalpublikation
Die Publikation ist unter dem Titel „Prediction of tissue and clinical thrombectomy outcome in acute ischaemic stroke using deep learning“ von Braun et al. in der Fachzeitschrift Brain online veröffentlicht.
UKL
Neue Abteilung für Medizinische KI und Translation gegründet
Am Universitätsklinikum Leipzig (UKL) wurde eine neue Abteilung für Medizinische KI und Translation (MedKIT) etabliert. Das zum Medizininformatikzentrum gehörende Team widmet sich der Implementierung von klinischen KI-Anwendungen im Praxisbetrieb. Vorrangiges Ziel von MedKIT ist es, wissenschaftlich fundierte KI-Lösungen für die Patientenversorgung zu finden und zum Einsatz zu bringen. Ausgangspunkt dafür ist das AMPEL-Projekt, mit dem am UKL bereits seit Jahren eine erfolgreiche Echtzeit-Unterstützung im stationären Alltag eingeführt wurde.
Das aktuell fünfköpfige Team soll in den kommenden Monaten zum einen aktuell laufenden KI-Initiativen am UKL erfassen und bündeln, und zum anderen sich als zentraler Ansprechpartner für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Patientenversorgung etablieren. „Wir verstehen unsere Aufgabe so, dass wir für die Fragestellungen unserer Kollegen in den Kliniken die jeweils geeigneten wissenschaftlich fundierten KI-Lösungen finden, prüfen und zum Einsatz bringen“, erklärt Prof. Toralf Kirsten, Leiter des Medizininformatikzentrums, die Zielsetzung. „Für mich steht das K in MedKIT eindeutig für Kooperation. Wir müssen weg vom Inseldenken und uns einen KI-Kontinent schaffen, an dem sich jeder beteiligen kann.“
UKL
