Am Kantonsspital Baden (KSB) wird eine neue Technik zur Diagnose der Gebärmuttererkrankung Endometriose unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. Das KSB spannt dabei laut einer Medienmitteilung mit der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) und der ETH-Ausgründung Scanvio Medical zusammen.
Getestet wird ein Algorithmus, mit dem sich Ultraschallaufnahmen der Gebärmutter automatisiert auswerten lassen. Die auf KI basierende Software soll es Ärzten ermöglichen, Endometriose-Erkrankungen in Zukunft schneller zu diagnostizieren, heisst es in der Mitteilung des KSB. Die Software erkennt Pathologien auf den Ultraschallbildern der Gebärmutter, die für das menschliche Auge oft schwer oder gar nicht zu sehen sind. Der neue Algorithmus soll im klinischen Alltag im KSB auf seine Praxistauglichkeit getestet werden. Das Projekt wird von der Schweizerischen Agentur für Innovationsförderung Innosuisse mit rund 660‘000 Franken unterstützt.
An Endometriose leiden rund 10 Prozent aller Frauen im gebärfähigen Alter. Obwohl diese chronische Erkrankung relativ oft vorkommt, bleibt sie häufig unerkannt, heisst es vom KSB. denn die Symptome ähneln denen anderer Erkrankungen. Oft dauere es Jahre, bis sie als solche diagnostiziert wird. Bei der Endometriose wachsen ausserhalb der Gebärmutter Zellen, die denen innerhalb des Organs ähneln.
Scanvio Medical ist im Mai 2024 gegründet worden. Das vom KI-Experten Fabian Laumer und dem Gynäkologen Michael Bajka mitgegründete Unternehmen, das mit der Medical-Data-Science-Gruppe der ETH zusammenarbeitet, unterstützt Ärztinnen und Ärzte bei der Interpretation der Ultraschalldaten, heisst es vom KSB. ce/gba
