Goethe CVI
Entwicklung und Validierung einer vollautomatisierten auf künstlicher Intelligenz beruhenden Software mit der alle Prozesse der Magnetresonanztomographie (MRT) automatisiert werden
Projektdetails
Goethe CVI Approaches ist einzigartig, da es alle Prozesse miteinander verknüpft, mit jahrzehntelanger klinischer Evidenz verbindet und dadurch eine bisher nicht erreichte Automatisierung ermöglicht. Dabei werden eigene validierte Bildgebungs- und Auswerteverfahren genutzt und alle Arbeitsschritte exakt aufeinander abgestimmt. So wird eine bisher nicht erreichte klinische Präzision mit extrem kurzen Messzeiten verbunden, die von vielen Zentren auch mit geringer Spezialisierung kostengünstig angeboten werden können. Bei allen Prozessen werden neueste machine learning Verfahren eingesetzt, um bisher von Menschen durchgeführte Arbeitsschritte und Spezialisierung automatisiert nachbauen und verbessern zu können. Ziel ist ein vollautomatisches System, dass die Magnetresonanztomographie des Herzens so vereinfacht, das es als Routineverfahren schon früh in der individuellen Abklärung von Patienten (oder auch gesundheitsbewussten Menschen) genutzt werden kann.
Herzuntersuchungen mit der Magnetresonanztomographie (Herz-MRT) nehmen eine wichtige Rolle bei der Beurteilung von Herzerkrankungen ein. Die Durchführung, Auswertung, Befundung und erforderliche Spezialisierung sind jedoch zu komplex, um sie flächendeckend oder profitabel durchzuführen. Mit Goethe-CVI® Approaches halbieren wir die Untersuchungszeiten und reduzieren die erforderliche Spezialisierung. Dadurch sinken die Kosten und Herz-MRT wird erstmals flächendeckend einsetzbar. Das fertige Produkt unterstützt radiologische Praxen, Diagnostikzentren und Krankenhäuser, aber auch Sportvereine, Screeningprogramme und Medikamentenstudien. Eine exakte Erfassung von Veränderungen des Herzens wird machbar und damit für breite Bevölkerungsschichten attraktiv. Ein derzeit aktuelles Beispiel ist die Untersuchung von Patienten mit Herzbeschwerden oder Leistungsminderung nach COVID-Erkrankung, die mit Goethe-CVI Approaches schnell, standardisiert und flächendeckend angeboten werden könnte.
Am Institut für experimentelle und translationale kardiovaskuläre Bildgebung an der Goethe Universität wird seit Jahren intensiv an der frühen Erkennung und Schweregradbestimmung von Herzerkrankungen mit der Magnetresonanztomographie geforscht. Dabei sind die derzeitigen Prozesse zu kompliziert, benötigen zu viele Nutzereingriffe und sind dadurch auch oft nicht gut reproduzierbar. Im Rahmen der Forschung standardisieren wir viele Prozesse, um optimale Qualität zu erreichen und die klinische Routine zu unterstützen. Deshalb haben wir uns aus klinischer Kardiologie, Bildgebung, machine learning und computer science zu einem Team zusammengeschlossen, um alle Prozesse von der Bildgebung über die Auswertung, bis zur Befundung zu automatisieren. Die enge Zusammenarbeit zwischen Computer Scientists und Klinikern schafft hier die erforderlichen Quantensprünge zur Realisierung dieses ambitionierten Projekts.
Showroom
Die Software deckt sämtliche Schritte von Vorverarbeitung neuer Scans, Annotierungen der Bilder, über Erzeugung von quantitativen Daten, bis hin zur Generierung automatischer Befunde und Export-Funktionalitäten in andere Systeme, ab. Damit wird die Befundungszeit von über 30 Minuten auf 3-4 Minuten reduziert, wobei sowohl die Reproduzierbarkeit als auch die Qualität durch automatisierte Bereitstellung und Nutzung der Daten verbessert wird. Die Ergebnisse sind maschinenlesbar, die browserbasierte Software kann problemlos in vorhandene Workflows eingebunden werden.
Die automatische Datenanalyse und Befunderstellung führt zu einer neuartigen Skalierbarkeit von Herz-MRT für die breite Anwendung in Früherkennung, Diagnostik und Verlaufskontrollen von Herzerkrankungen. Anbieter, Forscher und Patienten profitieren von einer erheblichen Kosten- und Zeitreduktion bei Verbesserung der Ergebnisse. Durch eine enge Kooperation des Spin-Offs mit der Universität wird eine starke Win-win-Situation geschaffen. So wird die Software universitär genutzt, um große Datenmengen zu analysieren und damit Medizin weiter zu personalisieren.
Ohne die Projektförderung wären wir auf externe Investoren angewiesen gewesen und hätten erheblich an Zeit verloren. So können wir nach MDR-Zertifizierung auf den Markt gehen und uns dann auf die nächsten Schritte der Automatisierung fokussieren.
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Gefördert durch
- Digitale Technologie
Künstliche Intelligenz (KI / AI)
- Anwendungsbereich
E-Health
- Eingesetzte digitale Verfahren, Technik, Software und Methoden
Magnetresonanztomographie Neural Network
- Landkreis, kreisfreie Stadt
Frankfurt am Main
- Förderprogramm
- Distr@l - Validierung (FL 4A)
- Fördersumme
- 636.179,00 €
- Förderzeitraum
- 1. Okt. 2021 - 30. Mär. 2024
- Status
- abgeschlossen
Antragsteller
Universitätsklinikum der Goethe Universität Frankfurt
Theodor-Stern-Kai 7
60590 Frankfurt am Main
Ansprechpartner
Herr Simon Bohlender
Universitätsklinikum der Goethe Universität Frankfurt
Theodor-Stern-Kai 7
60590 Frankfurt am Main