Projekt DeepEye: Mit KI gegen Altersblindheit

Projekt DeepEye: Mit KI gegen Altersblindheit

Herausforderung

Die altersbedingte Makuladegeneration (AMD) ist eine im Alter häufig auftretende Augenerkrankung mit weltweit über 25 Mio. Erkrankten, die das Sehvermögen der Betroffenen stark beeinträchtigt. Das Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital Münster gilt als eine renommierte Anlaufstelle für AMD-Erkrankte und sucht stetig nach Möglichkeiten, um die eingesetzten Diagnose- und Behandlungsverfahren zu verbessern. Unterstützt von dem Biotech- und Pharmaunternehmen Novartis wurde im Rahmen eines Proof of Concepts untersucht, wie gut die AMD-Erkrankung mittels Deep Learning erkannt und der Behandlungserfolg prognostiziert werden kann. 

Ansatz

Mithilfe sogenannter Convolutional Neural Networks – einer Art von Neuronalen Netzen mit häufiger Verwendung in der Bilderkennung – wurden verschiedene Modelle rund um die Diagnose und Behandlung einer AMD erstellt. Für das Anlernen der Neuronalen Netze wurde auf die Dokumentation der über die Jahre behandelten Fälle zurückgegriffen. Diese beinhaltet neben den OCT-Untersuchungen der Netzhaut samt Metadaten auch Information aus weiteren Untersuchungen, Medikamentenverordnungen und Patientenstammdaten, wie zum Beispiel Alter und Geschlecht.

Ergebnis

Die trainierten Modelle können die verschiedenen AMD-Fälle mit einer Genauigkeit von bis zu 90% prognostizieren. Eingesetzt als Diagnoseassistenz haben die entwickelten Modelle das Potential, ärztliches Fachpersonal im klinischen Alltag zu entlasten, bei der Wahl einer geeigneten Behandlung zu unterstützen und so Fehlentscheidungen zu minimieren. 

„Im Projektverbund mit dem Westphalia DataLab und Novartis haben wir über einen KI-Ansatz für die prädiktive Behandlungsbedürftigkeit von Augennetzhaut Patienten die wissenschaftliche Genauigkeit in einem Quantensprung um 26% steigern können.“ - Prof. Dr. Pauleikhoff, Leitender Arzt, Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital

KI-Diagnoseassistenz zur AMD-Behandlung

Unser DeepEye Projekt sorgt für eine Revolution der Augenheilkunde. Mit DeepEye wird AMD mit einer hohen Präzision diagnostiziert, zuverlässige Behandlungsschemata werden vorausgesagt, Augenärzte werden entlastet, Fehlentscheidungen werden minimiert. Klarer Gewinner: Der Patient!

Use Case
Bilderkennung Augenerkrankung
Branche
Medizin
Projektlaufzeit
6 Monate
Datengrundlage
OCT-Scans, Behandlungsdaten, Patientenstammdaten
Tools
R, Python, Keras, MongoDB, GPU
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