Motivation
Bereits heute sind Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Lage, beispielsweise MRT-Aufnahmen eines Gehirns oder mikroskopische Aufnahmen von Gewebeschnitten auszuwerten und einen Tumor bzw. Tumorzellen zu erkennen. Originalaufnahmen enthalten jedoch oft Störungen, z.B. weil sich ein Patient im MRT bewegt. Derartige Störungen werden in der Fachsprache als Bildartefakte bezeichnet und stellen eine große Herausforderung bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden in der Medizin dar. Ein Hauptproblem dabei ist, dass aus Datenschutzgründen häufig zu wenige Patientendaten vorhanden sind. Ein weiteres Problem ist, dass Vorhersagen von KI-Algorithmen für den Nutzer oft nicht interpretier- und nachvollziehbar sind. Diese Einschränkung in der Interpretierbarkeit kann ein Verständnis der zugrundeliegenden Prozesse verhindern sowie störende Einflüsse und Stichprobenverzerrungen verdecken, also zu ungültigen Ergebnissen führen.
Ziele und Vorgehen
Das Vorhaben SyReal geht diese Probleme an, indem realistische medizinische Bilddaten erzeugt werden, um die Entwicklung von KI-Anwendungen in der Medizin zu ermöglichen, die transparent, sicher und verlässlich sind. Hierbei werden verschiedene Bildartefakte in den künstlichen Daten abgebildet. Das Ziel ist es, dass diese Bildartefakte eliminiert, bestehende Bilder verändert oder neue Artefakte eingefügt werden können. Damit werden KI-Anwendungen weniger anfällig für Fehler.
Innovationen und Perspektiven
SyReal soll dabei unterstützen, dass in der Medizin anwendbare KI entwickelt und neue KI-gestützte Produkte validiert werden können. Damit entlastet das Projekt auch das deutsche Gesundheitssystem. Das Vorhaben ist darauf fokussiert, realistische Bilddaten im Bereich der Magnetresonanz und der Gewebeschnitte zu erzeugen. Die Ergebnisse sollen anderen Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zur Verfügung gestellt werden. Im Anschluss an das Projekt kann die Erzeugung auf weitere medizinische Bilddatentypen, wie z.B. Röntgenbilder, Computertomographie oder Ultraschall, ausgeweitet werden.