KI unterstützt bei Wunddiagnostik
Die im Projekt ZIEL Forschenden entwickelten ein System, das Fachpersonal mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Diagnostik von chronischen Wunden unterstützt und so eine gute Grundlage für den Heilungsprozess schafft. Die KI filtert Wundcharakteristika aus Wundbildern und Wundbeschreibungen heraus und unterstützt so bei Diagnose und Therapieauswahl.
Die Erkennung und Klassifikation chronischer Wunden liegt häufig in der Hand unterschiedlich qualifizierter Personen. Dazu gehören Pflegefachpersonen sowie Ärztinnen und Ärzte verschiedenster Fachrichtungen. Unerfahrene Kräfte und Personen, die nicht in der Wundversorgung qualifiziert sind, benötigen Hilfe bei der Erkennung von Wundmerkmalen – insbesondere bei seltenen Erkrankungen. Erweiterte Intelligenz, als Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz, kann hier sinnvoll eingesetzt werden.
Das Forschungsteam entwickelte ein System, das spezifische Wundeigenschaften, die für die Heilung von hoher Bedeutung sind, automatisch erkennt. Es zeigte sich, dass bereits mit relativ wenigen Bilddaten unterschiedlicher Qualität gute Klassifikationsergebnisse erzielt werden. Dass keine besonderen Anforderungen an die Qualität der Bilder gestellt werden, ist besonders relevant für die Praxis. Das Projektergebnis ist ein robustes und praxistaugliches Verfahren.
In Kombination mit den Bilderkennungsalgorithmen ist ein System für die Praxis entstanden, das standardisierte Daten zur Vorhersage der Wundheilung verarbeitet. Die Art, wie das Team die Wunddokumentation standardisiert hat, erlaubt deren Analyse zu Qualitätszwecken. Es gilt, das System um Therapiedaten zu ergänzen, um den Heilungsprozess über ein Therapiemonitoring begleiten zu können.