{"id":346685,"date":"2022-01-15T12:00:00","date_gmt":"2022-01-15T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?post_type=selected&amp;p=346685"},"modified":"2022-01-15T12:00:00","modified_gmt":"2022-01-15T11:00:00","slug":"neuer-algorithmus-klassifiziert-hautkrankheiten","status":"publish","type":"selected","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/selected\/neuer-algorithmus-klassifiziert-hautkrankheiten\/","title":{"rendered":"Neuer Algorithmus klassifiziert Hautkrankheiten"},"content":{"rendered":"\n<p>Weltweit leiden viele Menschen an Hautkrankheiten. F\u00fcr die Diagnose greifen \u00c4rztinnen und \u00c4rzte h\u00e4ufig auf mehrere Informationsquellen zur\u00fcck. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Fotos aus der Klinik, mikroskopische Bilder und Metadaten wie Alter und Geschlecht der Patientinnen und Patienten. Deep-Learning-Algorithmen k\u00f6nnen die Klassifizierung verschiedener Hautver\u00e4nderungen unterst\u00fctzen, indem sie alle Informationen zusammenf\u00fchren und auswerten. Es sind bereits mehrere solcher Algorithmen in der Entwicklung. Um diese Lernalgorithmen in der Klinik anwenden zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie jedoch weiter verbessert werden, um eine h\u00f6here Genauigkeit bei der Diagnose zu erreichen, so die Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen in einer <a href=\"https:\/\/www.tum.de\/en\/about-tum\/news\/press-releases\/details\/37139\">Pressemeldung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Neues Datenfusionsverfahren verbessert die Diagnosegenauigkeit<\/h3>\n\n\n\n<p>Ein Forschungsteam um&nbsp;<a href=\"https:\/\/ciip.in.tum.de\/people\/lasser.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">PD Dr. Tobias Lasser<\/a>&nbsp;vom&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.bioengineering.tum.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Munich Institute of Biomedical Engineering (MIBE)&nbsp;<\/a>der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen (TUM) hat nun einen neuen Lernalgorithmus &#8211; FusionM4Net &#8211; entwickelt, der eine h\u00f6here durchschnittliche Diagnosegenauigkeit aufweist als bisherige Algorithmen. Der Code f\u00fcr FusionM4Net ist frei verf\u00fcgbar (<a href=\"https:\/\/ciip.in.tum.de\/software.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/ciip.in.tum.de\/software.html<\/a>). Der neue Algorithmus verwendet einen sogenannten multimodalen, mehrstufigen Prozess zur Datenzusammenf\u00fchrung.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>&nbsp;\u201eMulti-modal\u201c &#8211; Mehrere Datenmodalit\u00e4ten: Der Lernalgorithmus integriert drei verschiedene Datentypen: In der Klinik aufgenommene Fotos, mikroskopische Bilder der verd\u00e4chtigen Hautl\u00e4sion und Metadaten der Patientinnen und Patienten.<\/li><li>&nbsp;\u201eMulti-label\u201c &#8211; Mehrere Hauterkrankungen: Die Forschenden trainierten den Algorithmus zur Unterscheidung f\u00fcnf verschiedener Kategorien von Hautver\u00e4nderungen.<\/li><li>&nbsp;\u201eMulti-stage\u201c &#8211; Mehrere Stufen:&nbsp; Der neue Algorithmus f\u00fcgt zun\u00e4chst die verf\u00fcgbaren Bilddaten und dann die Metadaten der Patientin oder des Patienten zusammen. Dieser zweistufige Prozess erm\u00f6glicht eine Gewichtung der Bilddaten und Metadaten beim Entscheidungsprozess des Algorithmus. Dadurch unterscheidet sich FusionM4Net deutlich von bisherigen Algorithmen auf diesem Gebiet, die alle Daten auf einmal zusammenf\u00fchren.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Um die Diagnosegenauigkeit eines Algorithmus zu bewerten, kann er mit der besten vorhandenen Klassifizierung f\u00fcr den verwendeten Datensatz verglichen werden, f\u00fcr die der Wert 100 Prozent angesetzt wird. Die durchschnittliche Diagnosegenauigkeit von FusionM4Net verbesserte sich durch den mehrstufigen Prozess auf 78,5 Prozent und \u00fcbertraf damit alle weiteren Algorithmen, mit denen er verglichen wurde.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Auf dem Weg zur klinischen Anwendung<\/h3>\n\n\n\n<p>Um die Reproduzierbarkeit zu gew\u00e4hrleisten, wurde zum Trainieren des Algorithmus ein \u00f6ffentlich zug\u00e4nglicher Datensatz verwendet. Datens\u00e4tze sind in der Dermatologie jedoch nicht \u00fcberall standardisiert. Je nach Klinik k\u00f6nnen unterschiedliche Arten von Bildern und Patienteninformationen vorliegen. Daher muss der Algorithmus f\u00fcr den tats\u00e4chlichen klinischen Einsatz mit den Daten umgehen k\u00f6nnen, die in der jeweiligen Klinik verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Gemeinsam mit der Klinik und Poliklinik f\u00fcr Dermatologie und Allergologie des Universit\u00e4tsklinikums der LMU M\u00fcnchen arbeitet das Forschungsteam intensiv daran, den Algorithmus f\u00fcr die zuk\u00fcnftige klinische Routine einsatzf\u00e4hig zu machen. Daf\u00fcr integriert das Team aktuell zahlreiche Datens\u00e4tze, die f\u00fcr diese Klinik standardisiert wurden.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201eDer k\u00fcnftige routinem\u00e4\u00dfige klinische Einsatz von Algorithmen mit hoher Diagnosegenauigkeit k\u00f6nnte dabei helfen, dass seltene Krankheiten auch von weniger erfahrenen \u00c4rztinnen und \u00c4rzten erkannt werden. Entscheidungen, die durch Stress oder \u00dcberm\u00fcdung beeintr\u00e4chtigt sind, k\u00f6nnten dadurch zudem reduziert werden\u201c, sagt PD Dr. Tobias Lasser. So k\u00f6nnten Lernalgorithmen dazu beitragen, das Niveau der medizinischen Versorgung insgesamt zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em><strong>Auch interessant: <\/strong><\/em><a href=\"https:\/\/innovationorigins.com\/de\/start-up-of-the-day-ki-basierte-app-zur-selbstkontrolle-der-hautgesundheit\/\">Start-up of the Day: Ki-basierte App zur Selbstkontrolle der Hautgesundheit<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2084,"featured_media":346690,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":""},"categories":[36846],"tags":[97909,131383,131386,126324,125578],"location":[24328],"internal_archives":[],"class_list":["post-346685","selected","type-selected","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-gesundheit-de","tag-algorithmen-de","tag-diagnose-de","tag-hautkrankheiten-de","tag-machine-learning-de","tag-technischen-universitaet-muenchen-de","location-deutschland"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"featured_img":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/fLJxkckm-dermatologist-gc90bc25e9_1280-1.png","coauthors":[],"author_meta":{"author_link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/author\/mauro-mereu\/","display_name":"Mauro Mereu"},"relative_dates":{"created":"Posted 4 years ago","modified":"Updated 4 years ago"},"absolute_dates":{"created":"Posted on January 15, 2022","modified":"Updated on January 15, 2022"},"absolute_dates_time":{"created":"Posted on January 15, 2022 12:00 pm","modified":"Updated on January 15, 2022 12:00 pm"},"featured_img_caption":"\u00a9 Pixabay","tax_additional":{"category":{"linked":["<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/category\/gesundheit-de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Gesundheit<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">Gesundheit<\/span>"],"slug":"category","name":"Categories"},"post_tag":{"linked":["<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/tag\/algorithmen-de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Algorithmen<\/a>","<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/tag\/diagnose-de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">diagnose<\/a>","<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/tag\/hautkrankheiten-de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Hautkrankheiten<\/a>","<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/tag\/machine-learning-de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">machine learning<\/a>","<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/tag\/technischen-universitaet-muenchen-de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">Algorithmen<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">diagnose<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Hautkrankheiten<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">machine learning<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen<\/span>"],"slug":"post_tag","name":"Tags"},"language":{"linked":["<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">DE<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">DE<\/span>"],"slug":"language","name":"Tags"},"post_translations":{"linked":["<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/?taxonomy=post_translations&#038;term=pll_61e1a5e08ab69\" class=\"advgb-post-tax-term\">pll_61e1a5e08ab69<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">pll_61e1a5e08ab69<\/span>"],"slug":"post_translations","name":""},"location":{"linked":["<a href=\"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/location\/deutschland\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Deutschland<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">Deutschland<\/span>"],"slug":"location","name":"Locations"},"internal_archives":{"linked":[],"unlinked":[],"slug":"internal_archives","name":"Internal Archives"}},"series_order":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/selected\/346685","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/selected"}],"about":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/types\/selected"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2084"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/media\/346690"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=346685"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=346685"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=346685"},{"taxonomy":"location","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/location?post=346685"},{"taxonomy":"internal_archives","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/internal_archives?post=346685"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}