Anhand von
Röntgenbildern der Lunge lassen sich durch den Einsatz geeigneter
KI-Methoden Aussagen über das Vorliegen einer Corona-Schädigung machen,
wie erste Versuche mittels Convolutional Neural Networks an der THU
zeigen.
Covid-19 geht in schweren Fällen mit einer starken Schädigung der Lunge einher. Röntgenbilder geben dann Aufschluss über das Vorliegen dieser Symptomatik. Die Auswertung der Bilder obliegt den Medizinern, die oftmals ohnehin an der Kapazitätsgrenze arbeiten. Hier können Ansätze der Künstlichen Intelligenz, speziell Deep Learning, helfen, indem diese eine erste Einschätzung über das Vorliegen der Symptomatik liefern.
Das zeigten in einem ersten Ansatz die KI-Experten der Technischen Hochschule Ulm, in dem mit frei verfügbaren Bildern von gesunden und erkrankten Lungen eine Corona-Erkennung mit vielversprechender Genauigkeit erzielt wurde.
Im Semesterprojekt des Studiengangs Wirtschaftsinformatik soll das Modell nun weiter verbessert werden sowie weitere Ideen erarbeitet werden, mit deren Hilfe ein Beitrag zur Unterstützung des medizinischen Fachpersonals geleistet werden kann.
Kontakt:
Prof. Marianne von Schwerin
Prof. Reinhold von Schwerin
Teil 1 der Serie "Technik gegen das Coronavirus": Die gläserne Lunge
Teil 3 der Serie "Technik gegen das Coronavirus": Wiederverwendbare Atemmasken
Teil 4 der Serie "Technik gegen das Coronavirus": Atemschutzmasken für Kinder
Teil 5 der Serie "Technik gegen das Coronavirus": Gesichtsschilder aus der 3D-Drucker
Teil 6 der Serie "Technik gegen das Coronavirus": Mit Röntgen und Künstlicher Intelligenz zur Diagnose
Teil 7 der Serie "Technik gegen das Coronavirus": Effektive Desinfektionstechniken
