Verbund

Der Cognitive Radiologische Assistent (CoRA)

Befundungsplanung, Diagnose und Therapieentscheidung sind bei schwerwiegenden Krebserkrankungen für jeden Fall individuell vorzunehmen. Der Grund dafür liegt in der spezifischen Therapieanforderung für unterschiedliche Krebsarten und Patientengruppen. Oft müssen etliche Verdachtsdiagnosen eliminiert werden, bis mit der Therapie begonnen werden kann. Lückenhafte Befunde, fehlerhafte Testergebnisse oder Kommunikationsprobleme entlang der Versorgungskette können zu wochenlangen Verzögerungen, redundanten Untersuchungen und damit zu unnötigen Kosten führen.

Moderne Verfahren, die auf dem Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) basieren, könnten dem behandelnden Arzt assistieren und den Befundungs- und Therapieverlauf straffen. Medizinische Daten liegen zwar mittlerweile oft digital, aber dennoch größtenteils unstrukturiert vor. Damit sind sie für KI-basierte Analysemethoden unzulänglich.

Beim Projekt CoRA werden Ärzte bei der Befundung durch einen KI-basierten Algorithmus begleitet. Medizinische Befunddaten werden computergestützt erhoben und durch die „Cora Engine“ bereits im Augenblick ihrer Entstehung mit Kontextinformationen versehen. Dies erlaubt erstmals die Auswertung großer klinischer Datenmengen durch Maschinenlernverfahren.

Darauf aufbauend, wird CoRA drei Assistenzfunktionen bieten: In der Befundungsphase beurteilt sie fehlende klinische Befunde im Hinblick auf ihre potenziellen Beiträge zur Differenzialdiagnostik. In der Diagnosephase bewertet sie alle vorliegenden Befunde im Hinblick auf die Wahrscheinlichkeit einer gegebenen Erkrankung. In der Therapiephase berücksichtigt sie wahrscheinliche Behandlungsergebnisse und überwacht fortlaufend, ob der Therapieverlauf den zuvor getroffenen Annahmen entspricht.