mAIdical

mAIdical - decision support systems

3 Studierende aus

IT | Wirtschaft | Medizin

(Fotos)

 

Sie wollen nichts geringeres als die Hautkrebs-Vorsorge revolutionieren.

 

A Brief History Of Mine – Die mAIdical-Story

Im späten Herbst 2018 verfolgen Pauline Polka und Christian Sünder ein Seminarprojekt am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik & Informationsmanagement der Goethe-Universität Frankfurt. Es geht um Künstliche Intelligenz – im Weitesten Sinne. Mit den Begriffen “Neuronale Netzwerke” und “Bildverstehen” tauchen sie in die Welt der modernen KI ein. Erfolge im erstellen der Algorithmen zur Bildklassifikation und das Lesen vieler Forschungspublikationen bringen Pauline, die Vorsitzende des Frankfurter Founders Clubs auf die zündende Idee.

Ach, das ist doch nur ein kleines Muttermal – Die Ausgangssituation

Ein Feuer bekämpft man am Besten, indem man es garnicht erst entstehen lässt. Alle Krankheiten sind durch Vorsorge und Früherkennung besser und schonender behandelbar. Die Notwendigkeit der Vorsorge ist dabei umso stärker, je schneller sich die Krankheit ausbreiten und entwickeln kann.
Bei Hautkrankheiten ist der Krankheitsfortschritt sehr häufig schon mit bloßem Auge sichtbar. Verfärbungen, Verhornungen und die Form der betroffenen Bereiche geben dabei wichtige Hinweise auf die zu Grunde liegende Krankheit. Bisher ist die focale Untersuchung bei Hautkrankheiten das gängige erste Vorgehen beim Hautarztbesuch. Der Facharzt kann nach der visuellen Untersuchung in Kombination mit der Erfahrung dann weitere Parameter mit Hilfe weiterer Messmethoden erheben und seine Diagnose eingrenzen.
ABER: Viele Menschen sind erst zu einem Arztbesuch bereit, wenn die Hautveränderung offenkundig Ungesund aussieht oder eine akute Beeinträchtigung im Alltag durch Juckreiz oder gar Schmerzen darstellt. Zu diesem Zeitpunkt ist es jedoch später als nötig! Und genau hier setzt mAIdical an.

Neuronen im Computer? – Was sagt die Technik?

Künstliche Intelligenz ist seit Jahrzehnten ein weltweites Forschungsthema in der IT. Dabei sind die Fortschritte bei lernenden Computersystemen nicht zuletzt durch Teslas “Autopilot” bekannt. Die das Bildverstehen durch Computer hat in den letzten 5 Jahren einen massiven Fortschritt erlangt. Grund dafür sind sogenannte Neural Networks. Der Funktion nimmt Besonders die Technik der Convolutional Neural Networks hat sich bei der Qualität der Bildklassifizierung einen Namen gemacht.
Qualität der Bilderklassifizierung mittels Convolutional Neural Networks weit fortgeschritten. Mittlerweile im Forschungskontext erfolgreich angewandt. Eigens angepasstes Netzwerk, vortrainiert mit open source Daten. Modernste K.I.-Technik liefert anhand tausender analysierter klassifizierter Bilddaten sehr gute Einschätzungen von neuem Bildmaterial.

Krankheitsvorsorge? Hold my beer. – Die Umsetzung

Wir nutzen für unseren Service ein angepasstes Neurales Netzwerk. Das Netzwerk füttern wir zunächst mit tausenden öffentlich verfügbaren Bildern von Hautkrankheitsbildern. So merkt sich das Netzwerk “Wie sieht eine Krankheit eigentlich aus?”. Ab einem bestimmten Grad kann es schließlich auch die Frage “Was für eine Krankheit ist das?” beantworten! Der Algorithmus arbeitet für das sogenannte Trainieren dabei viele Tage Training auf hochpotenten Grafikkarten. Fertig mit dem Training kann das Netzwerk dann Anfragen von Kunden bearbeiten, genauer: Die eingeschichten Bilder werden einer Qualitätskontroll und anschließend der Evaluation durch das adjustierte Netzwerk unterzogen.
Das Resultat steht schnell fest und wird simpel wahrnehmbar auf einer Farbskala angezeigt. Die Skala arbeitet dabei nach folgendem Schema:
Grün: “Laut Parametern keine akuter Bedarf einer Untersuchung nötig.” Rot: “Termin beim Facharzt nahegelegen.”
Dieser Termin kann dabei über unseren Service auch direkt vereinbart werden. Das Tolle dabei? Der Facharzttermin liegt noch in diesem Jahr! Nein, meist sogar noch in der laufenden Woche. Ein Segen, vor allem für Kassenpatienten. Dank Kooperationen mit Dermatologen und Spezialisten handeln wir im Vorfeld zeitnahe Termin-Slots aus, die wir im Anschluss an die Bildanalyse an unsere Kunden vermitteln.

Und was Hilft der Menschheit das ? – Der Use Case

Das Ganze ist schlussendlich bequem und vertraulich mit einfachen Mitteln und zu Hause durchführbar.
Ein Handy, ein Foto, Hochladen, fertig! Das hochtrainierte Netzwerk gibt auf das eingesendete Foto eine Bewertung einen Wert auf einer Farbskala zurück.

Aufmerksam geworden? Mehr erfahren? – Genau hier!

info@maidical.de