Goethe CVI

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.