Die Hochschule für Wirtschaft (HEG) der HES-SO Valais-Wallis ist an einem europäischen Projekt beteiligt, dessen Ziel der Aufbau der grössten histopathologischen Bilddatenbank der Welt ist. Umfangreiche Daten, die zur Erkennung von Krebskrankheiten und zur Planung von Behandlungen dienen sollen, werden für das Training der künstlichen Intelligenz (KI) benutzt, um die Ärzte bei ihren Diagnosen zu unterstützen.

Die Pathologie ist der Grundstein für die Behandlung zahlreicher Krankheiten wie Krebs oder Autoimmunerkrankungen. Dazu werden Gewebeproben mikroskopisch untersucht. Aber die Auswertung dieser histopathologischen Bilder erfolgt grösstenteils noch manuell durch qualifizierte Pathologen. Das Team um Henning Müller des Instituts Wirtschaftsinformatik der HES-SO Valais-Wallis arbeitet seit mehreren Jahren an der Entwicklung einer künstlichen Intelligenz, um die Ärzte bei ihren Diagnosen zu unterstützen.

Seit dieser Woche beteiligt es sich ausserdem am europäischen Projekt BIGPICTURE, dessen Ziel die Zusammenlegung der histopathologischen Bilder von rund 50 Partnern, hauptsächlich Spitäler, Forschungszentren und Pharmaunternehmen wie Roche und Novartis, ist. Das mit einem Budget von 70 Mio. Euro dotierte H2020-Projekt, wovon 350'000 Euro an das Team aus Siders gehen, dauert sechs Jahre und kann einen entscheidenden Einfluss auf die Früherkennung von Krebs und die Behandlungsplanung haben.

Big Data zur Verbesserung der künstlichen Intelligenz
Die digitale Pathologie hat eine kleine Revolution ausgelöst: Neu können Bilder dank digitaler Objektträger nicht nur geteilt und Befunde aus der Ferne erstellt, sondern auch bearbeitet und durch künstliche Intelligenz analysiert werden. Pathologen verfügen so über leistungsstarke Hilfsmittel, um Krankheiten zu untersuchen und Behandlungen zu planen. Für die Entwicklung robuster KI-Anwendungen sind jedoch sehr grosse Datenmengen notwendig, die nicht nur gespeichert, sondern auch vertraulich behandelt werden müssen.

Aus diesem Grund soll im Rahmen des Projekts BIGPICTURE eine europäische Plattform aufgebaut werden, die ethisch und DSGV-konform (Datenschutz-Grundverordnung) ist und Big Data mit KI-Algorithmen verbindet. Henning Müller und sein Team haben sich auf Algorithmen für die Bildanalyse spezialisiert, um nützliche Hilfsmittel für die Forschenden zu schaffen. «Die Bilder sind enorm gross und die für unsere Forschung relevanten Bereiche winzig. Zudem stammen sie aus verschiedenen Quellen und enthalten oft Anmerkungen der Pathologen. Die KI muss all diese heterogenen Daten berücksichtigen können, um Informationen bereitzustellen, die für die Forschenden wirklich nützlich sind», so Müller.

Quelle: Mitteilung HES-SO Valais-Wallis