Keine neurologische Krankheit tritt so oft auf wie der Schlaganfall, der laut Daten der Fondazione Veronesi allein in Italien jedes Jahr an die 200.000 Menschen trifft. Weltweit wie national ist er außerdem die häufigste Ursache für Behinderungen im Erwachsenenalter. Wird ein Schlaganfall nicht möglichst schnell diagnostiziert und behandelt, kann er zum Tod oder zu schweren Beeinträchtigungen führen, was wiederum enorme Kosten auf persönlicher, familiärer und sozialer Ebene mit sich bringt. Laut italienischem Gesundheitsministerium „kommt es nur bei 25% der Patient*innen, die einen Schlaganfall überleben, zu einer kompletten Heilung. 75% leiden dagegen unter unterschiedlichen Formen von Behinderungen; die Hälfte davon ist so schwer, dass ein selbstständiges Leben unmöglich ist”. Es gibt zwei Typen von Schlaganfällen: den ischämischen Schlaganfall, der durch den Verschluss eines Hirngefäßes entsteht, sowie den hämorrhagischen Schlaganfall, bei dem Blut in den Gehirnraum austritt. Unabdinglich für eine wirksame Behandlung ist eine möglichst schnelle Erkennung, um welchen Typus von Schlaganfall es sich handelt. Dies ist aktuell nur mit Computertomographen oder Hochfeld-Magnetresonanztomographen (MRT) möglich. Außerdem muss zur Auswertung der Aufnahmen und entsprechenden Diagnose jeweils ein Arzt vor Ort sein.

Das Projekt POS-T2 STROKE

Das Projekt POS-T2 STROKE wurde von einem Konsortium aus Universitäten sowie Sanitätsbetrieben und Krankenhäusern ins Leben gerufen und ist Teil des Piano Operativo Salute (POS) des italienischen Gesundheitsministeriums. Ziel ist die Entwicklung einer mobilen Technologie, die in Rettungswägen installiert werden kann und eine fortschrittliche Diagnostik erlaubt – mittels einer auf das Gehirn spezialisierten Niederfeld-Magnetresonanz, Techniken der künstlichen Intelligenz sowie der Unterstützung mit Werkzeugen der Telemedizin. Damit könnte eine Erstdiagnose auch ohne eine Ärztin oder einen Arzt vor Ort erfolgen, womit sich der Zeitraum zwischen Auftreten der Symptome und ihrer Behandlung verkürzen würde, was sich wiederum positiv auf die Heilungschancen der Betroffenen auswirkt. 

Die mobile Vorrichtung würde es den Erstversorgern ermöglichen, dank eines Gehirnscans zu bestimmen, ob es sich beim Schlaganfall um einen Gefäßverschluss oder eine Hirnblutung handelt. Die Bilder einer Niederfeld-Magnetresonanz haben zwar eine schlechtere Auflösung als ein Hochfeld-MRT; in Kombination mit Technologien der Künstlichen Intelligenz sollen sie jedoch eine ausreichend genaue Erstdiagnostik ermöglichen. Ein großer Vorteil solcher Geräte liegt in ihren weit geringeren Anschaffungskosten sowie ihrer mobilen Einsetzbarkeit, die es ermöglicht, schneller einzugreifen.

Was kann die unibz dazu beitragen? Ihre Expertise in Künstlicher Intelligenz und Imaging

An der unibz wird das Projekt von Prof. Enrico Franconi geleitet. Der Gründer und Leiter der Forschungsgruppe KRDB - Research Centre for Knowledge and Data  an der Fakultät für Informatik ist Experte für Künstliche Intelligenz und Wissensdarstellung. Gemeinsam mit seiner Forschungsgruppe und Kolleg*innen der Fakultät, die auf den Bereich des Image Processing (Bildanalyse) spezialisiert sind, wird Franconi an den Algorithmen arbeiten, die eine Diagnose durch Unterstützung der Künstlichen Intelligenz ermöglichen sollen. „In den ersten sechs Monaten des Projekts werden die Mediziner*innen, die in das Projekt eingebunden sind, Bilder von Schädel-MRT mit beiden Hirnschlag-Typen sammeln und auswerten”, erklärt der Professor der unibz. „Wir werden diese Bilder und die darin enthaltenen Informationen dann nutzen, um die neuronalen Netze für die Schlaganfallerkennung zu trainieren. Vereinfacht gesagt, sind wir für den Aufbau der EDV-Struktur dieser Einheiten verantwortlich.“ 

Im Rahmen von POS-T2 STROKE soll ein Prototyp für eine solch mobile Einheit (unità mobile dedicata - UMD) geschaffen werden. „Die Ergebnisse dieses Pilotprojekts können dann in einem weiteren Schritt von Unternehmen im Bereich Biomedizin zu marktfähigen Lösungen weiterentwickelt werden“, betont Enrico Franconi. Für die Fakultät für Informatik bringt dieses Projekt eine weitere Spezialisierung im Bereich E-Health, ein Forschungsgebiet, in dem bereits bisher viel Know-how aufgebaut worden ist.

(su)