FH St. Pölten

KI in der Medizin: Unboxing the Blackbox

Künstliche Intelligenz (KI) macht komplexe Entscheidungen für KlinikerInnen nachvollziehbar und transparent.

Das Potential, das KI zur Unterstützung der Entscheidungsfindung auf der Grundlage großer Mengen historischer Daten bietet, wurde bereits in der Medizin erkannt. Heute hilft KI ÄrztInnen bei der Befundung von bildgebenden Verfahren wie Röntgen oder MRT-Bildern, um beispielsweise strukturelle Veränderungen im Kniegelenk bei ArthrosepatientInnen zu erkennen. Trotz der Vorteile, die diese komplexen Verfahren bieten, teilen sie eine wesentliche Einschränkung, nämlich einen undurchschaubaren „Blackbox“ Charakter. Das bedeutet, dass in der klinischen Praxis oft nicht nachvollziehbar ist, wie eine komplexe KI zu einer bestimmten Entscheidung kommt. Gerade diese Nachvollziehbarkeit würde aber wesentlich dazu beitragen, das Vertrauen in diese Methoden zu erhöhen.

Ein Projekt der FH St. Pölten widmete sich diesem grundlegenden Problem und zeigte anhand eines praxisnahen Beispiels aus der klinischen 3D Ganganalyse, im Speziellen für PatientInnen mit infantiler Cerebralparese, wie man KI erklärbar machen kann und wie ÄrztInnen diese Information für ihre Entscheidungsfindung nutzen können. Infantile Cerebralparese ist eine der häufigsten Bewegungsstörung bei Kindern und wird bei ca. einem von 500 lebend geborenen Kindern diagnostiziert. Für diese Zielgruppe spielt die klinische 3D Ganganalyse eine wesentliche Rolle, um eine gezielte Planung therapeutischer oder operativer Eingriffe zu ermöglichen. Die von der FH St. Pölten entwickelten Algorithmen lassen sich mit geringen Anpassungen auf andere Patientengruppen sowie Daten aus unterschiedlichen Laboren und Spitälern anwenden. Hierfür arbeitete man eng mit einem klinischen Partner, dem Orthopädischen Spital Speising (OSS) und dessen klinischen 3D Ganganalyselabor zusammen. Das Ganganalyselabor des OSS sieht über 1.000 PatientInnen pro Jahr und ist eines der führenden Spitäler im Bereich der Orthopädie und Neuroorthopädie auf nationaler und internationaler Ebene. Der in diesem Projekt entwickelte Prototyp wurde in enger Abstimmung mit dem OSS entwickelt und anhand historischer Daten des OSS getestet und evaluiert.

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