Hautkrankheiten per Algorithmus klassifizieren

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Ein Forschungsteam der Technischen Universität München um PD Tobias Lascher hat einen Lernalgorithmus- FusionM4Net- entwickelt mit höherer Diagnosegenauigkeit

Dermatologen und Dermatologinnen greifen bei der Diagnose von Hautkrankheiten gerne auf mehrere Informationen zurück, wie Bilder der Hauterkrankung, mikroskopische Untersuchungen und auf die Metadaten der Erkrankten wie Alter und Geschlecht. Algorthmen, die die Daten zusammenführen, können sie dabei unterstützen.

Es sind bereits einige Deep-Learning-Algorithmen zur Klassifizierung von Hautkrankheiten in der Entwicklung, die allerdings noch einen hohen Verbesserungsbedarf haben.

FusionM4Net der TU München weist eine höhere Diagnosegenauigkeit auf als bisherige Algorithmen. Er verwendet ein multimodalen, merhstufigen Prozess zur Diagnosestellung.

Multi-Moda integriert in der Klinik aufgenommene Fotos, mikroskopische Bilder der Hautveränderungen und die Metadaten der Patienten.

Multi-Label wird von Forschenden auf die Unterschiedung von 5 Kategorien von Hauterkrankungen trainiert

Multi-Stage unterscheidet die Wichtigkeit der Daten und führt erst die Bilddtaten zusammen, erst später werden auch die Metadaten hinzugefügt

Durch den mehrstufigen Prozess konnte FusionM4Net die Diagnosegenauigkeit auf 78, 5% erhöhen und lag damit vor allen anderen Algorithmen.

Der Code für FusionM4Net ist frei verfügbar unter https://ciip.in.tum.de/software.html

Das Forschungsprojekt wird zum Teil vom Bundesgesundheitsministerium gefördert sowie mit einem Forschungsstipedium von dem China Scholarship Council.

Neurotechnologie: Verbindung von Mensch und Maschine

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Menschmaschine

Saarländische Wissenschaftler erforschen die Verschmelzung von Mensch und Maschine in Zukunft gemeinsam im CDNS (Center for Digital Neurotechnologie Saar). Dafür erhalten sie 2,7 Millionen Euro aus Mitteln der EU und des Saarlandes.

Damit Forscher komplexere physikalische Vorgänge im Körper des Menschen untersuchen und überwachen können, die der Krankheitsüberwachung und Prävention dienen könnten, sind Forschungen notwendig, die über das Ermitteln eines Herz-Kreislauf-Zusammenbruches über eine Smart-Watch hinausgehen sollen. Im CDNS sollen Forscher der Universität Saar, der htw Saar sowie des Zentrums für Mechantronik und Automatisierungstechnik zusammen an diesem Ziel arbeiten können.

Smart-Watches können bereits über Sensoren Puls, Atmung, die Lage der Uhr im Raum ermitteln sowie die Beschleunigung und über Algorithmen einen Notruf aussenden, falls z.B. das Herz stehenbleibt oder sich die Uhr über einen bestimmten Zeitraum mit seinem Träger am Boden befindet.

Die medizinische Falkultät der Universität Saar sowie die Falkultät für Ingenieurwissenschaften der htw Saar haben diese Entwicklung auf eine höhere, komplexere Stufe gebracht. Professor Daniel Strauss leitet die Grundlagenforschung der Mensch-Maschine-Interaktion. Geplant ist z.B. die neuromuskuläre Datenerfassung nach einer Knieoperation, um die Heilungsvorgänge besser zu verstehen und unter zu Hilfenahme von künstlicher Intelligenz Reha-Konzepte individuell auf den Patienten abstimmen zu können. „Empathische Inkubatoren“ sollen zusätzlich zur Rund-um-die Uhr-Überwachung die Gefühle von Neugeborenen überwachen und auf ihre Bedürfnisse eingehen können. Im OP soll das Operationsteam mit den technischen Daten unterstützt werden. Außerdem soll die Verschmelzung von Mensch und Maschine durch die Erhebung der biometrischen Daten in der Präventionsmedizin eingesetzt werden können.

Dieter Leonhard, der Präsident der htw Saar äußerte sich zu den neuen Entwicklungen folgendermaßen: „Innovative neurotechnologische Themen wie Hirn-Computer-Schnittstellen und empathische Maschinen sind meines Erachtens ein wesentliches Zukunftsthema, welches jedoch nur interdisziplinär bearbeitet werden kann. Durch die Verknüpfung wissenschaftlich hervorragend ausgewiesener Bereiche entwickeln wir mit dem Zentrum eine Struktur weiter, die einen hohen wissenschaftlichen Output und zugleich ein hohes Anwendungspotenzial erwarten lässt. Die internationale Sichtbarkeit ist schon jetzt gut, wie Delegationsbesuche aus dem Silicon Valley, Publikationen und Konferenzen zeigen.“

Das gab die Pressestelle der Universität des Saarlandes bekannt.