ICL & CU-Forscher entwickeln einen AI-Algorithmus, der verschiedene Arten von Hirnverletzungen erkennt.

Forscher des Imperial College London (ICL) und der Cambridge University (CU) haben einen KI-Algorithmus entwickelt, der verschiedene Arten von Hirnverletzungen erkennt. Der Algorithmus, der klinisch getestet und für CT-Scans zugelassen wurde, kann mehrere Hirnläsionen segmentieren und unterscheiden. Daher könnten die Ergebnisse in groß angelegten Forschungsstudien von Nutzen sein, um zusätzliche personalisierte Therapien für Kopfverletzungen zu entwickeln. Die Universität Cambridge stellte jedoch fest, dass verschiedene Blutarten im oder um das Gehirn zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Daher werden Radiologen häufig Urteile fällen, um den für den Patienten am besten geeigneten Ansatz zu bestimmen. Das Tool, das auf über sechshundert verschiedenen CT-Scans trainiert wurde, zeigt Hirnläsionen verschiedener Typen und Größen. Professor David Menon, Medizinische Abteilung von Cambridge und Co-Senior-Autor, erklärte: „CT ist ein unglaublich wichtiges diagnostisches Instrument, wird aber selten quantitativ eingesetzt. Oft fehlen viele der in einem CT-Scan verfügbaren umfangreichen Informationen, und als Forscher wissen wir, dass Art, Volumen und Lage einer Läsion im Gehirn für die Patientenergebnisse wichtig sind. Wir hoffen, dass es uns dabei helfen wird, festzustellen, welche Läsionen größer werden und Fortschritte machen, und zu verstehen, warum sie fortschreiten, damit wir in Zukunft eine individuellere Behandlung für Patienten entwickeln können. “Dr. Virginia, Cambridge's Department of Medicine und Co-Erstautor, erklärte:„ Detaillierte Bewertung von Ein CT-Scan mit Anmerkungen kann Stunden dauern, insbesondere bei Patienten mit schwereren Verletzungen. Wir wollten ein Tool entwerfen und entwickeln, mit dem die verschiedenen Arten von Hirnläsionen automatisch identifiziert und quantifiziert werden können, damit wir es in der Forschung verwenden und seine mögliche Verwendung in einem Krankenhaus untersuchen können. “