Hochschule Reutlingen
20.12.2023

Master Studierende erforschen Verbesserung der medizinischen Diagnose mittels KI

Studierende entwickeln im Jahresprojekt Lösung am Beispiel Erkrankung der Hornhaut des Auges, Arcus Senilis.

Überraschenderweise war der Ausgleich der unterschiedlichen Qualität der Augen-Fotos eines der größten Probleme bei der Umsetzung des Projekts.

„Unsere Vision ist es, die Krankheitserkennung zu revolutionieren, indem wir die Leistungsfähigkeit modernster KI und Augenbildgebungstechnologie nutzen. Wir streben danach, eine Welt zu schaffen, in der eine frühzeitige und genaue Diagnose von Augenerkrankungen durch den Einsatz von KI-gestützter Augenbildgebung leicht zugänglich ist.“

So beschreiben Alexandra Beil, Ferdinand Bubeck, Faleck Fofana und Johannes Lottbrein ihre Motivation für ihr Masterprojekt EDD (Eye Disease Detection) im Fachbereich Wirtschaftsinformatik. Ein Projekt, das auch zeigt, wie vielfältig und praxisorientiert die Masterprojekte im Master umgesetzt werden können. Denn das Masterprojekt der Wirtschaftsinformatik hat somit auch einen medizinischen Focus und entstand in Zusammenarbeit mit dem KI-Experten des Beratungsunternehmens CGI.  Betreut wurden die vier Studierenden von Prof. Dr. Martin Schmollinger.

Im Kern ging es in dem Projekt der Studierenden darum eine Erkrankung, die die Hornhaut des Auges betrifft, Arcus Senilis, mittels KI gestützter Methoden eindeutig zu erkennen. Bei der Erkrankung bildet sich weißer oder cremefarbener Ring an der Außenseite der Iris, der z.B. bei jungen Leuten ein Indikator für Stoffwechselstörungen sein kann.

In dem Masterprojekt sollte dabei die von den studierenden entwickelte KI die Krankheit zweifelfrei allein anhand von Fotos der Augen erkennen. Dabei nutzen die Studierenden ein Convolutional Neural Network (CNN), zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“. Dieses künstliche neuronales Netz ist ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens.

Da die Studierenden aus Datenschutzgründen nicht auf Patientendaten zurückgreifen konnten, nutzen sie für die Entwicklung und das Training der KI frei verfügbare Krankheitsbilder und ergänzten diese mit Bildern, die sie selbst in der Familie und im Bekanntenkreis erstellten. Insgesamt konnten sie so 120 Bilder von gesunden und 111 AS-betroffene Bilder für das CNN Training nutzen. Hierbei setzten die Studierenden nach einem Test verschiedener Systeme auf das Advanced CNN-Modell und erreichten so sehr gute Ergebnisse Dies ist ein sehr gutes Ergebnis hinsichtlich der Varianz der Eingabedaten und der unterschiedlichen Merkmale von Arcus Senilis.

Mit diesem Ergebnis ihres einjährigen Masterprojekts sind die Studierenden daher sehr zufrieden. Denn neben der Entwicklung der KI mussten sie auch etliche weitere Schwierigkeiten überwinden, wie den Ausgleich der unterschiedlichen Qualität der Fotos, da diese unter unterschiedlichen Bedingungen und Lichtverhältnissen entstanden waren. „Dass dieser Punkt rückblickend überraschenderweise die größte Herausforderung im Projekt war und nicht das Erstellen des KI-Modells hätten wir so nicht erwartet.“ so die Studierenden. “Insgesamt war das Projekt für uns aber eine tolle Möglichkeit, den Umgang und die Anwendung mit dem Trend-Thema KI anhand eines echten Projekts zu üben. Am Ende sind wir aber sehr stolz auf das sehr gute Projektergebnis und bedanken uns bei allen, die uns auf diesem Weg dahin begleitet haben.“

Zusammen mit weiteren Kooperationspartnern, etwa aus dem medizinischen Bereich, hat das von den Studierenden entwickelte EDD-Framework das Potenzial, eine Grundlage für die Erkennung anderer Augenerkrankungen zu sein. Dem selbst gesteckten Anspruch mit dem Master-Projekt der Wirtschaftsinformatik, eine Welt zu schaffen, in der eine frühzeitige und genaue Diagnose von Augenerkrankungen durch den Einsatz von KI-gestützter Augenbildgebung leicht zugänglich ist, sind die Studierenden damit sogar ein Stückchen nähergekommen.

 

 

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Master-Studiengang Wirtschaftsinformatik

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Abschlusspräsentation Projekt Eye Disease Detection