Förderung für KI zur Detektion zerebraler Blutungen

Förderung für KI zur Detektion zerebraler Blutungen
Von links: Prof. Alexander Radbruch und Dr. Daniel Paech, beide Klinik für Neuroradiologie am UKB, und Prof. Alexander Effland, Institut für Angewandte Mathematik der Universität Bonn (©Universitätsklinikum Bonn / J.F. Saba)

Für die automatisierte Detektion von Hirnblutungen mittels Künstlicher Intelligenz haben die Klinik für Neuroradiologie am Uniklinikum Bonn und das Institut für Angewandte Mathematik der Universität Bonn eine Förderung von rund 160.000 EUR erhalten.

  • Datum:
    02.09.2021
  • Autor:
    E. Pfeifer (mh/ktg)
  • Quelle:
    Universitätsklinikum Bonn

„Der Vorteil der neuen Techniken ist, dass sie nicht müde werden und auch um drei Uhr nachts die gleiche Leistung bringen“, betont Dr. Daniel Paech, Oberarzt in der Klinik für Neuroradiologie am UKB, der das Projekt gemeinsam mit Prof. Alexander Effland, Institut für Angewandte Mathematik, und Prof. Alexander Radbruch, Direktor der Klinik für Neuroradiologie am UKB, leitet. Während der Arzt nach langen Arbeitstagen und insbesondere während der Nachtdienste Gefahr läuft, kleine Blutungen zu übersehen, passiere dies der künstlichen Intelligenz nicht.

„In Bonn haben wir den großen Vorteil, dass wir mit der starken Bonner Mathematik einen optimalen Partner für translationale Projekte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz haben“, freut Prof. Alexander Radbruch. Die Zusammenarbeit zwischen der Mathematik und Informatik sowie der Medizin sei für die großen Zukunftsprojekte der Medizin im Bereich der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz essentiell.

Dass sich die Radiologie durch die Einführung der künstlichen Intelligenz selbst abschaffe, glaubt Radbruch indes nicht. „Ich sehe die neuen Techniken als Werkzeuge, die uns helfen, unsere Patienten noch besser zu behandeln.“ Es wird weiterhin eines Radiologen bedürfen, der die Befunde bestätigt und rechtlich für die Richtigkeit einsteht, so Radbruch. „Am Ende wird die künstliche Intelligenz daher dem Radiologen helfen, noch effektiver zu arbeiten und dem/der PatientIn noch größere Sicherheit geben, dass er/sie die bestmögliche Behandlung erhält.“

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