Projekt DeepEye: Mit KI vor Altersblindheit schützen

Kooperationspartner: pacemaker.ai und Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital

Das DeepEye Projekt revolutioniert die Augenheilkunde: Es ermöglicht, die im Alter häufig auftretende und mit Medikamenten behandelbare feuchte altersabhängige Makuladegeneration (AMD) mit hoher Präzision von dem nicht-behandlungsbedürftigen Stadium der frühen und intermediären AMD zu unterscheiden und zuverlässige Behandlungsentscheidungen zu empfehlen. So werden Augenärzte entlastet, Fehlentscheidungen minimiert und die notwendigerweise langandauernde Therapie wird durch Entscheidungshilfen deutlich unterstützt. Dadurch profitieren Augenärzte und Patienten stark von diesem Projekt. Hinter dem Erfolg steckt der Einsatz Künstlicher Intelligenz.

Erfahre auf dieser Seite mehr über die Innovation aus dem Münsterland.

pacemaker.ai (ehemals Westphalia DataLab GmbH), Münster

Das pacemaker.ai (ehemals Westphalia DataLab) aus Münster ist ein auf Data Science spezialisiertes Softwareentwicklungs- und Consultingunternehmen mit tiefgreifender Expertise in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Neben eigenen Software-as-a-Service (SaaS)-Produktlösungen, wie z. B. eine voll-automatisierte Forecasting Lösung für den zukünftigen Produktabsatz zur Reduktion von Bestands- und Personalkosten, bietet das WDL Data Science und KI Consulting für Unternehmen aller Branchen an. Hierbei bedient das WDL unterschiedlichste Use Cases, von der Analyse von Kundenfeedback bis hin zur Vorhersage von Maschinenausfällen, Fragestellungen im Bereich Predictive Quality oder sogar der vorausschauenden Behandlung von Augenerkrankungen in der Medizin. Aus Daten-Projekten werden beim WDL so Datenprodukte.  

Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital, Münster

Im Augenzentrum am St. Franziskus arbeiten über 30 spezialisierte Ärztinnen und Ärzte an der Behandlung verschiedenster Augenerkrankungen. Darunter sind international anerkannte Forscher und Forscherinnen, die kontinuierlich die Methoden der Augenheilkunde weiterentwickeln.

Herausforderung: Altersabhängige Augenerkrankung

Die feuchte Form der altersabhängigen Makuladegeneration (AMD) ist eine im Alter häufig auftretende Augenerkrankung mit weltweit über 25 Millionen Erkrankten. Durch sie wird das Sehvermögen der Betroffenen stark beeinträchtigt. Das Augenzentrum am St. Franziskus-Hospital Münster gilt als eine renommierte Anlaufstelle für AMD-Erkrankte und sucht stetig nach Möglichkeiten, die Diagnose- und Behandlungsverfahren zu verbessern. Unterstützt von dem Biotech- und Pharmaunternehmen Novartis untersuchte das Westphalia DataLab, wie sich mittels Deep Learning (Künstlicher Intelligenz) eine behandlungsbedürftige feuchte AMD-Erkrankung erkennen und eine Therapienotwendigkeit vorhersagen lässt.

Lösungsansatz: Nutzung Künstlicher Intelligenz

Das Logo von DeepEye
© DeepEye

Mithilfe Künstlicher Intelligenz erstellte das Westphalia DataLab verschiedene Modelle rund um die Diagnose und Behandlung einer AMD. Genutzt wurde dabei das sogenannte Convolutional Neural Networks – eine Art von Neuronalen Netzen mit häufiger Verwendung in der Bilderkennung. Um die Neuronalen Netze anzulernen, griff das Forschungsteam auf die Dokumentation unbehandelter und behandelter Fälle zurück. Hierdurch wurden Algorithmen entwickelt, die mit sehr hoher Genauigkeit eine behandlungsbedürftige feuchte AMD von den noch nicht behandlungsbedürftigen Vorstadien differenzieren können.

Sie konnten zudem auch während der oft Jahre andauernden vier-wöchentlichen Betreuung zwischen einem zu kontrollierenden stabilisierten Befund und einer erneuten Krankheitsaktivität mit wiederholter Behandlungsbedürftigkeit unterscheiden.

Erfolg: Einzigartiger Ansatz

Mit dem erfolgreich durchgeführten Proof of Concept wurde unter Beweis gestellt, dass Deep-Learning-Algorithmen nutzenstiftend im Rahmen der Diagnostik und Therapieentscheidung der feuchten AMD eingesetzt werden können. Das DeepEye-Projekt dient als augenärztlicher Entscheidungshilfe-Algorithmus zur individuellen Behandlungsempfehlung. Ein im Moment einzigartiger Ansatz zur Entscheidungsassistenz für Augenärzte, ob eine individuelle AMD behandelt oder wiederbehandelt werden muss oder nicht.

Eingesetzt als Diagnoseassistenz haben die entwickelten Modelle das Potenzial, ärztliches Fachpersonal im klinischen Alltag zu entlasten, die Qualität der Therapie durch Entscheidungshilfen für den Augenarzt in der Fläche zu verbessern und Fehlentscheidungen zu minimieren. Letztendlich wird so die bestmögliche individuelle Therapie für den Patienten unterstützt und die Möglichkeit geschaffen, individuell das bestmögliche Sehvermögen zu erhalten.

Enabling Networks Innovation Stories

Als regionale Verbundinitiative unterstützt Enabling Networks Münsterland Unternehmen und Hochschulen im Münsterland dabei, Innovationen zu entwickeln, sie umzusetzen und die richtigen Partner für das Vorhaben zu finden. Um zu zeigen, wie innovativ und gleichzeitig kooperativ das Münsterland auch jetzt schon ist, ist das Projekt zudem auf die Suche nach innovativen Kooperationsprojekten aus der Region gegangen. Die Ergebnisse sind auf dieser Seite dargestellt. Das Projekt Enabling Networks Münsterland wird im Rahmen des EFRE-Aufrufs „Regio.NRW“ von der Europäischen Union und dem Wirtschaftsministerium NRW gefördert.

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