Medizin und Quantencomputing

Mai 2022  I  Praxis

Von Dominik Diehl

Krankheitstypische Veränderungen auf CT-Bildern automatisch erkennen und quantifizieren. Das ist eines der Angebote von Smart Reporting. Im Rahmen eines gemeinsamen Forschungsprojektes mit dem PlanQK Konsortium evaluiert das Münchner HealthTech-Unternehmen nun seine KI-gestützte COVID-19 Befundung für schnellere radiologische Diagnosen. Ein erster Anwendungsfall zur COVID-19 Detektion soll Mitte Mai im Rahmen des „PlanQK Industry Day für Medicine & Machine Learning“ präsentiert werden.

Für die COVID19 Detektion setzt Smart Reporting nach eigenen Angaben bislang auf Algorithmen von Drittanbietern, die mit der eigenen COVID-19-Befundvorlage verknüpft werden. Das kombinierte System mache die Analyse von Lungen-CT-Bildern möglich und übertrage die vom Algorithmus festgestellten Ergebnisse direkt in einen strukturierten Befund. Dieser könne dann vom Nutzer erweitert, verändert und exportiert werden, erklärt das Unternehmen.

Quantentechnologie könnte KI-gestützte COVID-19 Diagnose beschleunigen 

Die konventionelle KI-gestützte Analyse eines CT-Datensatzes der Lunge von COVID-19-Patienten dauere derzeit etwa zehn Minuten, teilt das Unternehmen mit. Für eine Echtzeitdiagnose im klinischen Alltag sei das derzeitige System zu langsam. Die Quantentechnologie besitze das Potential, die Diagnosestellung erheblich zu beschleunigen, sind die Münchner überzeugt. Valide Ergebnisse soll der PlanQK Anwendungsfall „QKI zur assistierten COVID-19 Befundung und Entscheidungsunterstützung“ liefern. Dafür sei der Einsatz von Quantencomputing zur Analyse von radiologischen Befunddaten bei Aufnahmen der Lunge und der umliegenden Organe in Bezug auf die Diagnose von Covid-19 vorgesehen. Durch den Einsatz von Quantentechnologie werde zudem eine effiziente und standardisierte Befundung erleichtert, erläutert das Unternehmen. Dies sei gerade in Hinblick auf eine pandemische oder endemische Lage ein großer Vorteil für Radiologinnen und Radiologen.