Eine retrospektive Analyse von Magnetresonanztomographiedaten für die Brustkrebsvorsorge im Open Consortium for Decentralized Medical Artificial Intelligence (ODELIA)

Künstliche Intelligenz (KI) wird das Gesundheitswesen revolutionieren, da ihre diagnostische Leistung an die klinischer Experten heranreicht. Insbesondere bei der Krebsvorsorge könnte KI Patienten helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und medizinische Fehler zu reduzieren. Dies erfordert jedoch große Datensätze, deren Sammlung mit erheblichen praktischen, ethischen und rechtlichen Hindernissen konfrontiert ist. Diese Hindernisse könnten möglicherweise durch Schwarmlernen (SL) überwunden werden, bei dem die Partner gemeinsam KI-Modelle trainieren, ohne Daten auszutauschen. Der Zugang zur SL-Technologie ist jedoch derzeit begrenzt, da keine Studien SL in einem echten multinationalen Setup implementiert haben, keine frei verwendbare Implementierung von SL verfügbar ist, Forscher und Gesundheitsdienstleister keine Erfahrung mit dem Aufbau von SL-Netzwerken haben und politische Entscheidungsträger derzeit nichts über die breiteren Bereiche wissen Auswirkungen von SL.

ODELIA wird darauf abzielen, diese Probleme zu lösen: ODELIA wird ein Open-Source-Software-Framework für SL aufbauen, das ein Fließband für die optimierte Entwicklung von KI-Lösungen in einem vorklinischen Umfeld bereitstellt. Um als Blaupause für zukünftige SL-basierte KI-Systeme zu dienen, arbeiten ODELIA-Partner als Konsortium zusammen, um KI-Modelle für die Erkennung von Brustkrebs in der Magnetresonanztomographie (MRT) zu entwickeln. Die Größe der verteilten Datenbank von ODELIA wird beträchtlich sein, und die KI-Modelle von ODELIA könnten eine Leistung auf Expertenniveau für die Brustkrebsvorsorge erreichen.

Dadurch könnte ODELIA nicht nur eine nützliche medizinische Anwendung liefern, sondern Beweise liefern, um den klinischen Nutzen von SL in Bezug auf beschleunigte Entwicklung, gesteigerte Leistung und robuste Verallgemeinerbarkeit zusammenzufassen.

Um dies zu erreichen, werden die ODELIA-Partner retrospektive, anonymisierte Brust-MRT-Datensätze mit manuellen Ground-Truth-Labels für das Vorhandensein von Krebs sammeln und KI-Modelle konventionell und über SL trainieren. Die Leistungsfähigkeit dieser technischen Ansätze wird verglichen. Ziel der Studie ist es, die Methodik des Schwarmlernens und die Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen, die innerhalb von ODELIA entwickelt wurden, anhand retrospektiver Daten zu testen. Es wird keine Auswirkung auf die Behandlung von Patienten geben, da alle Auswertungen rückwirkend durchgeführt werden. Mit der Studie ist keine Patientenbehandlung oder Intervention verbunden.