Gründung und Zukunft
Die Forschungsfelder der Künstlichen Intelligenz sind ein Schwerpunkt der Sektion Biomedizinische Bildgebung (SBMI). Die Arbeiten werden vom Team des Intelligent Imaging Lab (i²LAB) der SBMI durchgeführt, meist in Kooperation mit nationalen und internationalen Partnern.
Als Bildgebungsdienstleister MOIN CC bietet unser Team, das sich auf kommerzielle Kooperationen konzentriert, Schlüsselkompetenzen zu innovativen diagnostischen und therapeutischen Verfahren für die Erkennung und Behandlung von onkologischen, entzündlichen, muskuloskelettalen und neurologischen Erkrankungen.
Unsere Forschung zu KI begann 2018 und heute ist das i²LAB ein anerkannter Akteur auf dem Gebiet der KI in der Medizin in Norddeutschland. Das Potenzial von KI ermöglicht eine effiziente Umsetzung von Grundlagenforschung in wertvolle klinische Anwendungen und fördert damit genau die Kernziele und Arbeitsbereiche des SBMI (siehe Hintergrund, Mission & Ziele).
Finanzierung und Großprojekte
Die von i²LAB koordinierten Verbundforschungsprojekte werden mit >3.700.000 € öffentlicher Mittel des BMBF und des BMWi gefördert, davon >1.250.000 € für i²LAB, sowie mit weiterer Unterstützung durch die CAU und ihre Medizinische Fakultät.
Zu den wichtigsten laufenden Projekten gehören
ARTEMIS mit KI-Anwendungen bei Osteoporose und Osteoarthritis
KI-RAD als Teil von KI-SIGS mit KI-Anwendungen in den Bereichen Schlaganfall und Skeletttrauma
RACOON mit KI-Anwendungen in COVID-19
SOFIA mit KI-Anwendungen für die Vorhersage von Knochenbrüchen
Forschungsgebiete
Das Team des i²LAB forscht an:
KI-Methoden, Entwicklung neuer KI-Modelle und Bildgebungsverfahren,
KI-Hardware, Aufbau eines leistungsfähigen Computer-Frameworks, in dessen Mittelpunkt die K9-Workstation steht
KI-Anwendungen zur Verbesserung der Diagnose und Prognose von schweren Erkrankungen wie Schlaganfall, Osteoporose und Arthrose sowie COVID-19
Über KI: Wahrnehmung von KI durch Ärzte und Patienten und Methoden zur Verbesserung ihrer Vertrauenswürdigkeit. Wir wollen dazu beitragen, die Akzeptanz auf der Grundlage einer transparenten Methodik, Entwicklung und Validierung zu verbessern.
Hintergrund
Die computergestützte quantitative Analyse biomedizinischer Bilder deckt Informationen auf, die für das menschliche Auge nicht erkennbar sind. Durch Kalibrierung werden die Graustufen des Bildes in interpretierbare Informationen über den pathophysiologischen Zustand von Zellen, Gewebe und Organen, d. h. den Gesundheitszustand des Menschen, umgewandelt.
Diese Verfahren können durch den Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz wesentlich verbessert und erleichtert werden. Im Intelligent Imaging Lab der Sektion Biomedizinische Bildgebung, dem i²LAB, arbeiten wir daran, dies zu verwirklichen.
Auftrag und Zielsetzung
Die Aufgabe des i²LAB ist es, wichtige medizinische Bedürfnisse zu lösen, indem die am besten geeignete Bildgebungstechnologie identifiziert wird, die mit leistungsstarken Methoden der künstlichen Intelligenz verarbeitet wird.
Unser Ziel ist die Entwicklung von Methoden
für die automatisierte, d.h. objektive, bedienerunabhängige Bildanalyse
mit höchster Genauigkeit und Präzision
möglichst nicht-invasiv und mit minimaler Gesundheitsgefährdung
Dies umfasst die theoretische Konzeption, die experimentelle Umsetzung, die präklinische Prüfung, die Umsetzung in die klinische Anwendung und die epidemiologische Bewertung.