Künstliche Intelligenz erkennt Arthrose auf Röntgenbildern

Röntgenbilder für einen Befund auszuwerten, frisst in Krankenhäusern und Arztpraxen viel Zeit. Wenn es nach dem Wiener Start-up ImageBiopsy Lab geht, soll diese Aufgabe künftig Software mit künstlicher Intelligenz übernehmen. Diese analysiert Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparats hinsichtlich Auffälligkeiten und liefert dem behandelnden Arzt innerhalb Sekunden einen Diagnosevorschlag. Der Arzt entscheidet über die weitere Vorgangsweise.

"Arzt nicht ersetzen"

Die Software soll die Diagnose von Arthrose und anderen Gelenkserkrankungen auf der ganzen Welt revolutionieren. Sie weiß, wie ein gesundes Knie aussieht und schlägt Alarm, wenn eine Anomalie auf dem Bild zu sehen ist. Testweise ist die Software bereits in Österreich, aber auch in den USA im Einsatz. „Unser Programm soll den Arzt nicht ersetzen, sondern ihm oder ihr Arbeit abnehmen. Darüber hinaus wollen wir zur Objektivierung und Standardisierung von Befunden beitragen“, erklärt Start-up-Gründer Richard Ljuhar im futurezone-Interview.

„Da Ärzte auch Menschen sind, kann es passieren, dass sie das gleiche Bildmaterial in unterschiedlichen Situationen anders beurteilen. Die Software kommt bei der Analyse stets zum gleichen Schluss“, sagt Ljuhar. Als Datengrundlage für das Programm, das mithilfe von künstlicher Intelligenz entwickelt wurde, dient eine Bilddatenbank von über 150.000 Röntgenbildern. Für jede dieser Aufnahmen existiert eine eindeutige Diagnose, die von zumindest zwei Ärzten unabhängig voneinander getroffen wurde.

Hund und Katze vs. Knie

Dass ein Computerprogramm mithilfe künstlicher Intelligenz erlernen kann, ob auf einem Foto eine Katze oder ein Hund zu sehen ist, haben Google und andere Technologiekonzerne längst bewiesen. Röntgenbilder seien aber ein ungleich schwierigeres Unterfangen, gibt Ljuhar zu bedenken: „Bei Röntgenaufnahmen sind die Umrisse, aber auch die Kontrastbereiche viel weniger klar ausgeprägt als etwa bei klassischen Tierfotos. Das macht die automatisierte Erkennung und Analyse durch Software extrem schwierig.“

Dazu komme, dass ein Medizinprodukt naturgemäß völlig andere Anforderungen erfüllen müsse als ein harmloses Bilderkennungsprojekt von Google. Denn die richtige Diagnose von Krankheitsbildern habe weitreichende Konsequenzen für die zu behandelnden Menschen. Nach zehnjähriger Forschungsarbeit und umfangreichem Feedback durch Mediziner will das 2016 formal gegründete Start-up aber nun soweit sein. Die Software wurde in den USA zur Zulassung als Medizinprodukt angemeldet. Auch große Medizintechnik-Anbieter wie Philips Healthcare sind interessiert.

Künstliche Intelligenz unaufhaltsam

Für den österreichischen Radiologen Michael Gruber, der das System bereits in seiner Praxis testet, führt in der bildgestützten Diagnostik kein Weg an der künstlichen Intelligenz vorbei: "Natürlich macht auch der Computer den einen oder anderen Fehler. Deswegen wird es den Radiologen auch in Zukunft brauchen, um die Analyse zu überprüfen. Gleichzeitig kann der Computer etwa bei einer beginnenden Arthrose Knochenstrukturen so detailliert analysieren, wie es für das menschliche Auge einfach nicht möglich ist."

Das gelte auch für die Auswertung von computertomografischen Aufnahmen, um etwa Tumorzellen im Gewebe aufzuspüren. "Durch derartige Software können wir Diagnosen und Prognosen stellen, die es in der Form bisher einfach nicht gab", erklärt Gruber. Bei Arthrose etwa könne man noch vor Auftreten der Erkrankung im Gelenk prognostizieren, ob ein Patient in den kommenden Jahren davon betroffen sein werde. "Die Therapie kann folglich viel früher und gezielter erfolgen", sagt Gruber.

Aktuell befinde sich vieles beim Thema künstliche Intelligenz in der Medizin noch im experimentellen Zustand. Als eine der größten Hürden ortet der Radiologe aktuell aber weniger die Zuverlässigkeit des Computers, sondern die Einbindung der technischen Hilfsmittel in den Praxis-Alltag. "Wenn der Arzt für die Computerauswertung länger braucht als für den eigenen Befund, dann bringt so ein System wenig Erleichterung. Je schneller und unkomplizierter derartige Software implementiert werden kann, desto rascher werden sich solche Technologien auch durchsetzen", ist Gruber überzeugt.

USA als Hauptmarkt

Während Europa ebenfalls im Fokus des Wiener Start-ups bleibt, liegt das Hauptaugenmerk von ImageBiopsy Lab in den USA. „Dort ist das Erstellen von Befunden mithilfe von Software viel weiter fortgeschritten als bei uns. Während Ärzte bei uns neuen Technologien oftmals skeptisch gegenüber stehen, wollen sich Mediziner in den USA durch den Einsatz von Software auch rechtlich absichern. Auch die Produktivität, die durch technische Hilfsmittel gesteigert werden kann, ist dort viel stärker ein Thema als bei uns“, sagt Ljuhar.

Aber auch hierzulande sei vielen, oftmals auch jüngeren Ärzten bewusst, dass in der modernen Medizin kein Weg an derartigen Werkzeugen vorbeiführe. „Wenn manuelle Prozesse wie die Analyse von Röntgenbildern automatisiert werden können, bleibt dem Arzt in Wahrheit mehr Zeit, um sich gezielt mit dem Patienten und möglichen Behandlungsmethoden auseinanderzusetzen“, ist Ljuhar überzeugt. An der FH Wiener Neustadt ist die Software im Studiengang Radiologietechnologie seit kurzem sogar Teil der Ausbildung.

„Derartige Bildanalysen kommen aktuell etwa bereits bei Mammografien zum Einsatz. Im Bereich der Orthopädie gab es so etwas bisher aber nicht. Da sind wir marktführend, was die technologische Umsetzung betrifft. Jetzt gilt es diesen zwei- bis dreijährigen Vorsprung auch auf Vertriebsbasis auszunützen und einen großen Partner wie eben Philips Healthcare oder Siemens zu gewinnen“, erklärt Ljuhar.

Weitere Diagnosewerkzeuge

Damit die schnelle globale Expansion klappt und neben dem Programm zur Erkennung von Kniearthrose auch weitere Diagnosefelder im Bereich Hand, Hüfte und Wirbelsäule umgesetzt werden können, ist das Start-up auf weitere Investoren angewiesen. Nach einer Förderung durch die aws sowie einer erfolgreichen Finanzierungsrunde im siebenstelligen Bereich gegen Ende des Vorjahres, sieht das Start-up zumindest für den Markteintritt in den USA die Weichen gestellt. In mehreren Spitälern wird die Software dort bereits getestet.

Neue übermächtige Konkurrenten wie Google oder Apple, die zuletzt viel in den Gesundheitsbereich investierten, fürchtet der Start-up-Gründer nicht. „Die großen Unternehmen tun sich die mühsame und zeitaufwändige Entwicklung solcher Algorithmen im Normalfall nicht an. Die beobachten eher, wie sich so ein Start-up schlägt und kaufen diese Expertise auf, wenn sich das Ganze bewährt hat. Unser primäres Ziel ist das zum jetzigen Zeitpunkt nicht. Für die Zukunft ist aber vieles vorstellbar“, sagt Ljuhar.

Dieser Artikel entstand im Rahmen einer Kooperation zwischen futurezone und aws (austria wirtschaftsservice).