Kanzlerin auf Digital-Gipfel: KI-Pioniere präsentieren Innovationen aus Deutschland

Künstliche Intelligenz (KI) wird zu einem wichtigen Bestandteil der Medizintechnik. Bei ihrem Rundgang über den Digital-Gipfel informierte sich Bundeskanzlerin Angela Merkel in Nürnberg über das KI-basierte 3D-Model des menschlichen Herzens. Entwickelt wurde der sogenannte digitale Zwilling von dem Erlanger Unternehmen Siemens Healthineers, das sich in der Plattform Lernende Systeme engagiert. Auch Karl-Heinz Streibich, Co-Vorsitzender der Plattform Lernende Systeme, ließ sich von dem Mitgliedsunternehmen die Anwendung erläutern.

Das individuelle digitale Abbild des menschlichen Herzens ermöglicht es, Krankheiten besser zu verstehen, ihre Entwicklung vorherzusagen und sogar verschiedene Interventionen zu testen. So kann das System beispielsweise einen Herzinfarkt bereits erkennen, bevor er auftritt. Bislang kam die digitale Simulation überwiegend in der Industrieproduktion oder im Bereich der Mobilität zum Einsatz. Nun ist es gelungen, das Verfahren auf das komplexe menschliche Herz zu übertragen.

Ob in der Früherkennung von Herzinfarkten und Krebserkrankungen oder bei der Auswertung großer Röntgen oder Ultraschall-Bilddaten – Künstliche Intelligenz kann in Zukunft die Gesundheitsversorgung wesentlich verbessern. Entscheidend sei es, das Vertrauen der Menschen in die Anwendungen zu gewinnen, damit die Gesellschaft von den Chancen der Lernenden Systeme profitieren kann, sagte Karl-Heinz Streibich beim gemeinsamen Mittagessen der Vorsitzenden der Gipfel-Plattformen mit der Bundeskanzlerin auf dem Digita-Gipfel. „Wir wollen ein Bewusstsein dafür schaffen, dass wir Künstliche Intelligenz wie jede neue Technologie gestalten können, dass wir selbst über ihre Chancen und Risiken Bilanz ziehen und entscheiden, wann wir KI einsetzen wollen und wann lieber nicht“, erklärte Streibich das Ziel der Plattform Lernende Systeme.

Hintergrund: Digitaler Zwilling in der Medizin

Der digitale Zwilling modelliert in einem ersten Schritt die Anatomie des Herzens mittels medizinischer Bilddaten. Mit Methoden des Marginal Space Deep Learning wird auf Basis tausender kuratierter Patientendaten eine Künstliche Intelligenz trainiert, um auf diese Weise binnen Sekunden ein anatomisches Modell zu berechnen. Dafür verbindet das zuvor trainierte System neue individuelle Patientendaten und erstellt ein personalisiertes digitales Herz.

In einem zweiten Schritt wird schließlich das Verfahren um eine elektrophysiologische und eine biomechanische Komponente erweitert. Mittels Methoden des Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen) werden individuelle Eigenschaften des Patientenherzens angepasst. Die elektrische Aktivität des Herzens sowie die Kontraktionsbewegungen können darauf aufbauend digital simuliert werden.

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Linda Treugut / Birgit Obermeier
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