Künstliche Intelligenz unterstützt MS-Diagnostik
Den Nutzen eines von der Universität Basel entwickelten Algorithmus zur Erkennung von MS-Läsionen konnten wir in einer klinischen Studie nachweisen, den Zulassungsprozess abschliessen und können die Software nun in den klinischen Alltag integrieren.
2024-11-14, 15:22 Uhr
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Arbeitslast von Radiolog*innen und anderen beteiligten Fachpersonen im klinischen Alltag erheblich zu reduzieren. Damit diese Möglichkeit ausgeschöpft werden kann, ist neben der nahtlosen Integration einer KI-Lösung in den Arbeitsablauf auch die Einhaltung aller Vorgaben der Medical Device Regulation (MDR) von entscheidender Bedeutung.
In einer klinischen Studie zur automatischen Erkennung von Multiple Sklerose (MS)-Läsionen konnten wir eine Zeitersparnis von rund 40% bei der Analyse von Follow-up-Untersuchungen nachweisen. Dabei wurde der vom Department of Biomedical Engineering der Universität Basel entwickelte Algorithmus MS-MD-GRU eingesetzt. Dieser Algorithmus ermöglicht die vollautomatische Detektion und Markierung von Läsionen auf MRT-Bildern von MS-Patienten.
In einem weiteren Schritt wurde dieser MS-MD-GRU-Algorithmus für die In-house-Nutzung unter erleichterten Bedingungen zugelassen – mit Unterstützung des Departements für Klinische Forschung und gemäss der Medical Device Regulation (MDR).
Durch das Erreichen der beiden Meilensteine (klinische Evaluation und MDR-Zulassung) sind wir der nachhaltigen Umsetzung von Forschungsergebnissen in die klinische Praxis einen bedeutenden Schritt nähergekommen. Unsere Software wird nun schrittweise in den radiologischen Workflow integriert.
» zur entsprechenden «Declaration of Conformity»
KI-unterstützte MRT-Auswertung eines MS-Patienten