Projektbeschreibung
Das Projekt Intelligente Diagnostik ist ein Forschungsverbundprojekt der Innovationsallianz Baden-Württemberg, im Rahmen dessen ein neuartiges KI-basiertes Diagnosesystem mit einem multispektralen Messsystem zur Klassifizierung von Hautläsionen aufgebaut wurde. Das Projekt Intelligente Diagnostik ist in zwei Phasen unterteilt. Die Inhalte sowie Ergebnisse der ersten Projektphase können hier nachgelesen werden. In der zweiten Phase des Projekts wurde aufbauend auf den Ergebnissen der ersten Phase an einem verbesserten, das heißt insbesondere an einem miniaturisierten und kostengünstigen, Diagnose-System geforscht, mit dem in Kliniken und Hautpraxen robust, erklärbar und sicher maligne Hautläsionen automatisch auf Expertenniveau diagnostiziert werden können. Dies erfolgt durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) basierend auf einer multimodalen Datengrundlage. Die Weiterentwicklung des Systems zu einem kompakten, handgeführten Diagnose-System (KOMPASS-System genannt), soll langfristig auch Hausärzten ermöglichen ohne Anwesenheit eines Facharztes das Hautkrebs-Screening durchzuführen. Die dadurch erzielte Vergrößerung des Anwendungsbereichs soll die Breitenwirksamkeit des Diagnose-Systems weiter erhöhen.
Die Projektphase 2 von Intelligente Diagnostik basiert unmittelbar auf den Ergebnissen der ersten Projektphase, in der die Grundlagen für ein neues Verfahren zur Diagnose maligner Melanome entwickelt wurde. Die Weiterentwicklung des Einsatzszenarios ist in der nachfolgenden Abbildung visualisiert.
Der in der Abbildung dargestellte Ablauf einer Messung gestaltet sich wie folgt: Zunächst folgt nach der Datenerfassung mit dem lokalen Messsystem eine Aufbereitung der Rohdaten. Die aufbereiteten Dateien werden lokal gespeichert, um für lokale Trainings- und Prädiktionsvorgänge verwendet zu werden. Das Label wird jeweils durch den behandelnden Arzt bzw. bei kritischen Diagnoseentscheidungen nach einer histopathologischen Laboruntersuchung hinzugefügt. Anders als in der ersten Projektphase (links in der Abbildung) wird in der zweiten Phase von Intelligente Diagnostik (rechts in der Abbildung) auch das standortübergreifende Training auf einer verteilten Infrastruktur betrachtet. Der Kommunikation zwischen den lokalen und dem zentralen KI-Modell sowie der Fusion der KI-Modelle liegt der Ansatz des Federated Learnings zu Grunde. Dieser ermöglicht den datenschutzfreundlichen Austausch von erlernten Wissen, sodass Standorte von Erkenntnissen anderer Standorte profitieren können.
