Motivation
Infolge der alternden Gesellschaft nehmen Hauterkrankungen in Deutschland und weltweit rasant zu. Gleichzeitig stellt der Fachärztemangel die Gesundheitsversorgung vor eine immer größere Herausforderung. Ohne die Entwicklung neuer Hilfswerkzeuge ist diese kaum zu meistern. Das Verbundvorhaben „ELBSTRAND“ geht dieses Problem an, indem es die Diagnose von Hautpilz-Erkrankungen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) vereinfachen will. Denn Pilzinfektionen der Haut zu diagnostizieren ist eine Standardaufgabe, bisher jedoch mühselig und zeitaufwendig. Pilze befinden sich als Kleinststrukturen im Hautgewebe. Sie müssen auf Glasobjektträgern unter dem Mikroskop erkannt und manuell von entzündlichen Hautkrankheiten unterschieden werden. Zwar erhält die digitale Befundung inzwischen breiten Einzug in die Gewebelehre, sie ist jedoch wenig verbreitet, weil die Technik mit den großen Unterschieden in den Gewebebildern bisher schlecht umgehen kann.
Ziele und Vorgehen
Dieses Problem will das Vorhaben ELBSTRAND mit dem Einsatz neuer Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) lösen. Mittels der Methode des selbstüberwachten, tiefgehenden Lernens soll der Prototyp einer Assistenzsoftware entwickelt werden, die Bilder von Hautgewebeproben auf Pilzinfektionen hin überprüft. Die Entwicklung soll dabei auf ersten Ergebnissen zur Erkennung von Nagelpilz aufbauen, welche bereits durch die wissenschaftliche Zusammenarbeit der Verbundpartner entstanden sind. Das angestrebte KI-Modell soll zudem auch anhand von Gewebebildern zweier assoziierter histologischer Labore trainiert und evaluiert werden, um eine breite Anwendbarkeit des Prototyps zu erreichen. Dazu soll der Software-Prototyp in den digitalen Arbeitsablauf dieser Labore integriert werden. Um den Prototyp zu validieren und ggf. zu optimieren, wird er auf die Parameter Zeitersparnis, Genauigkeit, Robustheit sowie intuitive Handhabbarkeit hin untersucht.
Innovationen und Perspektiven
Das Vorhaben ELBSTRAND wird dazu beitragen, Hautärztinnen und Hautärzte von repetitiven Standardaufgaben zu befreien und ihnen die notwendige Zeit für komplexere Fälle zu geben. Insgesamt wird die Integration von KI-Technologien in die medizinische Routine in Deutschland gefördert.