Künstliche Intelligenz soll Endometriose rascher diagnostizieren
Wissenschaft Allgemeine Innere Medizin Gynäkologie und Geburtshilfe

Künstliche Intelligenz soll Endometriose rascher diagnostizieren

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Maša Diethelm

Publiziert am 25.03.2024

Ein Team des ETH-Spin-offs dAIgnose hat einen Algorithmus entwickelt, mit dem sich Ultraschallaufnahmen der Gebärmutter automatisiert auswerten lassen. Die Forschenden damit die Diagnose von Endometriose mittels Ultraschall erleichtern, wie die ETH Zürich mitteilt.
Der KI-Experte Fabian Laumer und der Gynäkologe Michael Bajka sind die Gründer des ETH-Spin-offs dAIgnose. Der von ihnen entwickelte Algorithmus erkennt Pathologien auf den Ultraschallbildern der Gebärmutter, die für das menschliche Auge oft schwer oder gar nicht zu sehen sind. Dafür trainierte Fabian Laumer den Algorithmus mit Ultraschallbildern und Daten von Patientinnen. «Die Anzahl Schwangerschaften und Kaiserschnitte, das Alter oder die Zyklusphase - all das hat natürlich einen Einfluss auf das Aussehen der Gebärmutter», erklärt er.
Endometriose ist weit verbreitet: Weltweit leiden etwa zehn Prozent aller Frauen im gebärfähigen Alter daran, wie die ETH mitteilt. Im Schnitt dauere es acht bis zwölf Jahre bis die gutartigen Wucherungen der Gebärmutterschleimhaut im Bauchraum diagnostiziert würden. Für die betroffenen Frauen bedeute dies jahrelang vor und während der Monatsblutung starke Schmerzen ertragen zu müssen. Um Endometriose zuverlässig zu diagnostizieren, werde meistens eine Bauchspiegelung unter Vollnarkose durchgeführt, ein aufwendiger, belastender und kostenintensiver Eingriff.

Diagnose innerhalb eines Jahres

Aktuell zeigt der Algorithmus von Laumer und Bajka die Endometriose-Herde bereits durch farbige Markierungen bei 2D-Ultraschallaufnahmen an. Läuft die Entwicklungsarbeit wie gewünscht, hofft Fabian Laumer bis Ende des Jahres ein 3D-Modell der Gebärmutter zu generieren, auf dem alle Wucherungen und Verwachsungen deutlich markiert sind. So könnten Gynäkologinnen und Gynäkologen die Endometriose-Herde genau lokalisieren und die Schwere der Erkrankung besser einschätzen.
Läuft alles nach Plan, sei ein Markteintritt Ende 2025 denkbar, so die Forschenden. Für Fabian Laumer steht fest: «Mein Ziel ist es, dass Frauen künftig innerhalb eines Jahres eine verlässliche Diagnose erhalten».

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