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Universitätsklinikum Bonn EU-Projekt: KI-Agenten zur Behandlung von Hirntumoren

Von Nicola Hauptmann 2 min Lesedauer

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Die komplexe Befundung und Behandlung von Hirntumoren hängt derzeit in hohem Maße von der jeweiligen Fachkompetenz ab; die Ergebnisse sind uneinheitlich. Ein neues EU-Projekt – EUcanAI – will das ändern und entwickelt ein modulares, agentenbasiertes KI-System.

Prof. Dr. med. Philipp Vollmuth, Else-Kröner Professor für Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung an der Universität Bonn und Sektionsleiter für Computational Radiology & Clinical AI an der Klinik für Neuroradiologie am UKB, entwickelt für EUcanAI mit seinem Team Foundation Modelle für die medizinische Bildgebung. (Bild: Tobias Schwerdt)
Prof. Dr. med. Philipp Vollmuth, Else-Kröner Professor für Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung an der Universität Bonn und Sektionsleiter für Computational Radiology & Clinical AI an der Klinik für Neuroradiologie am UKB, entwickelt für EUcanAI mit seinem Team Foundation Modelle für die medizinische Bildgebung.
(Bild: Tobias Schwerdt)

Im Projekt EUcanAI arbeiten Partner aus mehreren EU-Ländern und Südkorea an einem KI-basierten System, das bei Diagnose und Therapie von Hirntumoren unterstützt. Projektkoordinator Professor Dr. Dr. med. Felix Sahm (Medizinische Fakultät Heidelberg der Universität Heidelberg und Ärztlicher Direktor der Abteilung Neuropathologie des Universitätsklinikums Heidelberg) erklärt, warum es dieser KI-Unterstützung bedarf: Die Arbeitsabläufe in der Versorgung von Patientinnen und Patienten mit Hirntumoren sowie die Befundung seien sehr komplex und in hohem Maß von individueller Fachkompetenz abhängig. „Insbesondere außerhalb der hoch spezialisierten Zentren kann es schnell zu uneinheitlichen Ergebnissen kommen – was eine spätere Behandlung verzögern kann“, so Prof. Sahm.

Das Projekt EUcanAI entwickelt nun KI-Systeme für die einzelnen Behandlungsschritte: Patientengespräch, Diagnostik und Therapieplanung, die modular aufeinander aufbauen und miteinander interagieren sollen. So soll etwa ein System im Patientengespräch (mit Einverständnis der Patienten) auch selbst Fragen stellen und Untersuchungen vorschlagen, ein zweites Modell MRT-Aufnahmen und Gewebeschnitte beurteilen und ein drittes soll während oder kurz nach einer Tumoroperation optimale Therapieoptionen vorschlagen. Die finale Entscheidung über einzelne Behandlungsschritte bleibt dabei immer beim Menschen.

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