Die manuelle Begutachtung eines Wirbelsäulen-MRTs erfordert eine enorme Konzentration und kann sehr zeitintensiv sein. Auch können unauffällige Veränderungen beispielsweise in einem Frühstadium oder an einer ungünstigen Position leicht übersehen werden.
Am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie der Universitätsmedizin Rostock arbeitet Dr. Felix Streckenbach gemeinsam mit der Firma PlanetAI an einem Tool zur automatisierten Analyse der Wirbelsäule, um beispielsweise Bandscheibenprobleme oder Spinalkanalstenosen effizient frühzeitig erkennen und behandeln zu können.
Mit KI-basierten Algorithmen wurden zunächst bestehende MRT-Datensätze aus einer großen populationsbasierten Kohortenstudie untersucht, um anatomische Normwerte als künftige Referenz zu ermitteln. (Streckenbach F, Leifert G, Beyer T, Mesanovic A, Wäscher H, Cantré D, Langner S, Weber MA, Lindner T. Application of a Deep Learning Approach to Analyze Large-Scale MRI Data of the Spine. Healthcare (Basel). 2022 Oct 26;10(11):2132. doi: 10.3390/healthcare10112132. PMID: 36360473; PMCID: PMC9690542.).
Ein darauf basierendes KI-Tool soll zukünftig eine Analyse von aktuellen MRT-Bildern der Wirbelsäule vornehmen, diese mit Normwerten vergleichen und dem medizinischen Fachpersonal, unterstützt durch eine interaktive graphische Darstellung, entscheidende Informationen über mögliche Abweichungen liefern.
Dies kann im medizinischen Alltag sowohl Zeit sparen, als auch eine wichtige Hilfestellung für Diagnose und Therapieplanung ermöglichen.
Da die Software sich derzeit in der Entwicklung befindet, finden Sie im Folgenden eine beispielhafte Darstellung. Klicken Sie zunächst auf open und anschließend auf Scan.
Wenn Sie dann mit der Maus über die markierten Bereiche fahren, werden Ihnen Details zum Vergleich mit der untersuchten Kohorte und bei bedenklichen Abweichungen eine Warnung angezeigt.