Eine der fortschrittlichsten KI-basierten Bildanalyseplattformen für die Beurteilung von muskuloskelettalen (MSK) Erkrankungen wird in radiologischen und orthopädischen Abteilungen des Klinikums der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU-Klinikums) eingeführt. Das innovative Analysetool ist bereits in mehreren anderen medizinischen und akademischen Einrichtungen in der EU und den USA im klinischen Einsatz. Die KI-basierte Plattform ermöglicht eine standardisierte, effektive und präzise Beurteilung von chronischen muskuloskelettalen (MSK) Erkrankungen bei pädiatrischen und erwachsenen Patienten und bietet eine Reihe von Modulen, die für bestimmte Knochensysteme des Körpers wie Knie, Hüfte, Hand, Wirbelsäule und andere optimiert sind. Mehrere Abteilungen des LMU-Klinikums werden nun auf die KI zugreifen, um die Diagnose mit Fokus auf verschiedene Patientenpopulationen und auf gemeinsam mit ImageBiopsy Lab (IB Lab) definierte Aspekte zu optimieren.

Weltweit leiden mehr Menschen an Erkrankungen des Muskel-Skelett-Systems als an Erkrankungen des Kreislauf- oder Atmungssystems. Trotz der Hunderte Millionen Patienten scheinen die gängigen Diagnosemethoden im 20. Jahrhundert festzustecken. Die manuelle Interpretation von Röntgen- oder MRT-Bildern durch geschulte Experten ist immer noch die Norm. Diese subjektiven und zeitaufwändigen Methoden sind nicht standardisiert sind stark von den individuellen Kompetenzen abhängig. Die von IB Lab entwickelte KI-basierte MSK-Plattform bietet eine neuartige Möglichkeit, Bilddaten effizient in objektive, strukturierte Gesundheitsinformationen zu übersetzen. Der Bereich für Muskuloskelettale Bildgebung und die Klinik für Orthopädie, Physikalische Medizin und Rehabilitation am Klinikum der LMU reihen sich nun in eine wachsende Zahl medizinischer und akademischer Einrichtungen in Europa und den USA ein, die die KI einsetzen und ihren Einsatz im klinischen Umfeld validieren.

Millionen von Bildern und mehr

Die Plattform von IB Lab mit dem Namen IB Lab ZOO wird seit 2016 entwickelt und mit Millionen von Bildern von Knochen- und Gelenkanatomien trainiert bzw. validiert. "Wir haben Kooperationen mit führenden Experten mit exzellentem Fachwissen über spezifische Knochen- und Gelenkerkrankungen und deren Diagnose aufgebaut, die die Welt der Radiologie und Orthopädie miteinander verbinden", erklärt Dr. Richard Ljuhar, CEO und Mitbegründer von IB Lab. In der Tat haben das LMU-Klinikum und IB Lab jetzt einen mehrjährigen Kooperationsvertrag unterzeichnet, der dem LMU-Klinikum Zugang zu mehreren IB ZOO-Modulen für klinische und Forschungszwecke gewährt und IB Lab im Gegenzug Zugang zu führender Fachkompetenz, insbesondere für pädiatrische und orthopädische Innovationen. Außerdem werden beide Partner gemeinsame Forschungsprojekte durchführen, um die Software weiterzuentwickeln.

Dr. med. Paul Reidler, Leiter der muskuloskelettalen Bildgebung am Klinikum der LMU über die Kooperation: "Die Lösungen von IB Lab liefern hochpräzise und klinisch relevante Ergebnisse, die in der pädiatrischen und MSK-Radiologie einen echten Beitrag leisten. Wir sind begeistert, ihre KI-Tools zu nutzen, um Forschungsmöglichkeiten mit orthopädischen und pädiatrischen Kollegen zu erkunden und unsere etablierten Osteoporose-Versorgungspfade weiter zu optimieren." Dr. Felix Endres, orthopädischer Chirurg am LMU-Krankenhaus, fügt hinzu: "Die Nutzung standardisierter Bild- und Patientendatensätze kann nun mit den Radiomics-Daten von IB Lab angereichert werden, um neue, wichtige klinische Erkenntnisse zu gewinnen. Die Kombination aus exzellenter MSK-Radiologie, datengetriebener Orthopädie und den KI-Tools ist eine ideale Ergänzung, um wirkungsvolle Entdeckungen und Behandlungen zu ermöglichen."

Entdeckung und Versorgung

Für diesen speziellen Einsatz wird IB Lab seine Partnerschaft mit dem in München ansässigen KI-Integrator deepc GmbH ausbauen, einem starken technischen Partner für zukünftige Krankenhausnetzwerkintegrationen. Durch die deepcOS-Integration fügen sich alle Module des IB Lab ZOO nahtlos in bestehende bildgebende Arbeitsabläufe ein. Nach der Bildaufnahme prüft ein automatisierter Screening-Prozess die korrekten Bildparameter und die Positionierung. "Erst danach kommt die eigentliche Leistung unserer KI voll zum Tragen", erklärt Dr. Ljuhar. "Basierend auf Millionen von Datensätzen und Algorithmen des maschinellen Lernens extrahieren IB Lab-Module wie PANDA für die Beurteilung des Knochenalters oder FLAMINGO für die Erkennung und Quantifizierung Frakturen in der Wirbelsäule nun komplexe Informationen aus diesen Bildern. Dazu gehören Knochenlänge, Winkel, Gelenkkopfabdeckung und andere klinische Werte, die sofort bewertet werden.“ Je nach den benötigten Informationen können jedoch auch andere Endnutzer wie Versicherungen, Pharma- und Forschungsunternehmen oder digitale Gesundheitsdienste von solchen strukturierten (anonymisierten) Informationen profitieren.

IB Lab baut weltweite Kooperationen mit Klinikern und Wissenschaftlern auf, um die Entwicklung neuer Module wie FLAMINGO und SQUIRREL zur Beurteilung von Wirbelsäulenerkrankungen voranzutreiben. Gleichzeitig wird der Anwendungsbereich der bereits im klinischen Einsatz befindlichen Module kontinuierlich erweitert. Zu beidem, der Weiterentwicklung und dem klinischen Einsatz, wird die nun etablierte Zusammenarbeit mit dem renommierten Klinikum der LMU in den nächsten vier Jahren beitragen.