Forschungsprojekt „DEEP LIVER“ nutzt Deep Learning zur Diagnose und Bewertung von Risiken Künstliche Intelligenz zur Erforschung von chronischen Lebererkrankungen

Sowohl ungünstige Krankheitsverläufe bei häufigen Leberleiden als auch seltene Lebererkrankungen bei der Vielzahl von Patientinnen und Patienten herauszufiltern ist eine Aufgabe, die außerhalb spezialisierter hepatologischer Zentren kaum zu bewältigen ist. Das Forschungsprojekt „Deep Liver“ macht sich nun dafür die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zunutze: Die Methode des „Deep Learning“ kann aus großen Datenbeständen Muster und Modelle ableiten

Die Informationen, die das Lernen der „Maschine“ ermöglichen, stellen die Forscher*innen bereit. Den eigentlichen Lernprozess beeinflussen sie – im Unterschied zum „Machine Learning“ – nicht. Die Datenanalyse und das Ableiten von Prognosen oder Entscheidungen ist der Maschine selbst überlassen, die Entscheidungen ständig hinterfragt und die Entscheidungsregeln selbstständig optimiert.

Als technische Grundlage des Deep Learnings dienen künstliche neuronale Netze, die während des Lernvorgangs immer wieder neu verknüpft werden. Das Bundesministerium für Gesundheit (BMG) fördert über drei Jahre das Verbundprojekt „Diagnosestellung und Risikostratifizierung von Lebererkrankungen mittels Deep Learning anhand von klinischen Routinedaten – DEEP LIVER“ mit insgesamt 1,93 Millionen Euro. Projektleiter ist Prof. Dr. Tom Lüdde, Direktor der Klinik für Gastroenterologie, Hepatologie und Infektiologie, Universitätsklinikum Düsseldorf. Die drei weiteren Projektpartner sind die RWTH Aachen (Prof. Dr. Peter Boor, Dr. Jakob Kather), das Universitätsklinikum des Saarlandes, Homburg  (Prof. Dr. Frank Lammert) und die Medizinische Universität Wien (Prof. Dr. Michael Trauner).

Leberkrankheiten können lebensbedrohende Auswirkungen haben. Seltene Erkrankungen unterscheiden sich erheblich in Therapie und Nachsorge von häufigen Krankheitsbildern. Komplikationen bei häufigen Erkrankungen ziehen ebenfalls ernste Folgen nach sich. „Ziel des Projekts ist es, das individuelle Risiko eines Patienten oder einer Patientin mit einer chronischen Lebererkrankung zu ermitteln um sie angemessen therapieren zu können. Die Diagnose seltener Erkrankungen wird beschleunigt“, sagt Projektleiter Prof. Dr. Tom Lüdde. „Deep Learning ist in der Lage, Algorithmen und Muster aus den riesigen Datenmengen, mit denen wir das System füttern, selbsttätig zu entwickeln. In diesem Verbundprojekt arbeiten wir mit einem vielversprechenden Ansatz, der großes Potential hat, die Diagnostik und Therapie von Lebererkrankungen weiterzuentwickeln.“