Verbesserte Diagnose von Venenthrombosen durch Mensch-KI-Kooperation in der Ultraschalluntersuchung
Die Tiefe Beinvenenthrombose (TVT) ist eine gefährliche Volkskrankheit, die schwer zu diagnostizieren ist. Bis zu 93% aller Verdachtsfälle bestätigen sich nicht. Dies bindet Ressourcen des Gesundheitssystems, die für jene Patientinnen und Patienten benötigt werden, die tatsächlich an einer Thrombose leiden. Deswegen werden zuverlässige Diagnosen benötigt, um das Gesundheitssystem zu entlasten. Im besten Fall sollte eine Untersuchung vor Ort, z. B. in einem Pflegeheim, ohne einen Arztbesuch möglich sein.
Im Projekt wird der Forschungsansatz verfolgt, dem Pflegepersonal ein System der künstlichen Intelligenz (KI) zur Seite zu stellen, das in Echtzeit interaktive, nachvollziehbare Handlungsempfehlungen für die Führung einer Ultraschallsonde geben kann. Dabei werden Methoden des maschinellen Lernens mit Interaktionsdesignmethoden verknüpft. Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines KI-basierten Interaktionssystems, das auf die Herausforderungen komplexer klinischer Diagnoseverfahren ausgerichtet ist, um die Abhängigkeit der Ultraschalldiagnostik von Ärztinnen und Ärzten zu reduzieren.
Das neuartige Tandem aus Mensch und KI verspricht eine deutliche Verbesserung des derzeitigen diagnostischen Ablaufs und bietet somit direkten Nutzen für Patientinnen und Patienten. Als Ausblick besteht das Potential der Übertragung auf weitere Ultraschallanwendungen.