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06.02.2017 | Kardiologie | Nachrichten

Kardiale Bildgebung

Künstliche Intelligenz aus der Cloud analysiert Kardio-MRT

Autor:
Philipp Grätzel

Behörden in Europa und den USA haben eine Cloud-basierte Software zugelassen, die bei Kardio-MRT-Datensätzen mit Hilfe von Supercomputern die Herzfunktion automatisch ermittelt. Dabei soll sie dank künstlicher Intelligenz auch noch mitlernen.

Für die Analyse der Herzfunktion im Kardio-MRT führen Kardiologen eine Ventrikelsegmentierung durch. Sie zeichnen am Bildschirm die Konturen der Herzwände bzw. Herzkammern in verschiedenen Schnittebenen ein. Daraus berechnet die jeweilige Befundungssoftware dann die Kammervolumina oder die Auswurfleistung. Diese Analytik wurde über die Jahre immer weiter optimiert, aber sie kostet auch heute noch Zeit und erfordert einige Erfahrung seitens des befundenden Kardiologen.

Hier setzt die Software Cardio DL an, die von dem kalifornischen Startup Arterys entwickelt wurde und deren klinischer Einsatz nach einer CE-Zertifizierung in Europa Ende 2016 jetzt auch von der FDA in den USA genehmigt wurde. Die Software nutzt für die Kardio-MRT-Analytik einen neuartigen Ansatz. Sie wird nicht vor Ort auf dem Befundungsarbeitsplatz installiert. Stattdessen übermittelt der Kardiologe den MRT-Datensatz ohne patientenidentifizierende Daten an ein Supercomputer-Netzwerk des Unternehmens. Es handelt sich also um eine so genannte Cloud-Anwendung.

Software übernimmt Ventrikelsegmentierung

Die Software übernimmt für den Kardiologen die Ventrikelsegmentierung und schickt die entsprechenden Bilddatensätze nebst Auswertung zurück. Der Kardiologe hat dann die Möglichkeit, die eingezeichneten Konturen zu korrigieren, wenn er das möchte. Er muss sich also nicht mit dem Vorschlag des Systems abfinden. Das Ganze soll Herstellerangaben zufolge dank Cloud-Technologie nur 10 bis 15 Sekunden dauern, ist also um Größenordnungen schneller als die manuelle oder teilautomatisierte Segmentierung vieler gängiger Kardio-MRT-Systeme.

Technisch liegt der neuen Software, die im ersten Schritt in GE-Systeme implementiert wird, die aber prinzipiell mit MRT-Datensätzen aller Hersteller kompatibel sein soll, ein neuronales Netzwerk zugrunde, das über Deep-Learning-Algorithmen verfügt. Diese Algorithmen ähneln denen, die Google für eine Software genutzt hat, die vor anderthalb Jahren den Go-Weltmeister geschlagen hatte.

System soll von Nutzern lernen

Die Software wurde vorab mit mehreren tausend von Kardiologen ausgewerteten Kardio-MRT-Datensätzen „gefüttert“ und daran trainiert. Laut Herstellerangaben hat das System aus diesen Datensätzen rund zehn Millionen „Auswertungsregeln“ extrahiert, die jetzt auf jeden neuen, unbekannten Datensatz angewendet werden können. Künftig soll das System außerdem von seinen Nutzern lernen, beispielsweise wenn diese die Konturen manuell ändern. So soll die Analysequalität immer besser werden.

Literatur