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22. 02. 2021
Verfasst von: Oliver J. Bott, Matthias Katzensteiner, Nina Schewe, Maximilian Zubke

Nierentransplantation – Abstoßung mittels KI frühzeitig erkennen

Prozesskette zur Beschreibung der Datenerfassung von Nierentransplantationspatienten © Hochschule Hannover
Das intelligente Datenbanksystem führt persönliche und medizinische Daten von Nierentransplantations-patienten zusammen, bereitet sie auf und unterstützt damit die ärztliche Behandlung und Genesung.

Transplantationen von Spendernieren sind riskante Eingriffe, da es nicht selten zu Abstoßungsreaktionen kommen kann. Damit Mediziner rechtzeitig eingreifen und den Verlust des Transplantats verhindern können, entwickelt die Hochschule Hannover ein intelligentes Datenbanksystem. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) und maschineller Lernverfahren soll es die Diagnostik unterstützen.

Verlust des Transplantats rechtzeitig verhindern

Schwerwiegende Nierenerkrankungen treten mit dem demografischen Wandel immer häufiger auf. Infolgedessen wächst auch die Zahl der Patientinnen und Patienten, die eine Nierentransplantation (NTx) benötigen. Gleichzeitig ist eine relative Verknappung verfügbarer Spenderorgane zu befürchten. Vor diesem Hintergrund wird es in Zukunft noch bedeutsamer, Abstoßungsreaktionen rechtzeitig zu erkennen und einen frühzeitigen Verlust des Transplantats durch Gegenmaßnahmen zu verhindern.

Intelligente Datenbank, maschinelles Lernen

Hierfür entwickeln Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Hochschule Hannover ein intelligentes Datenbanksystem. Dieses soll zeitkritische Diagnoseprozesse sowie die Analyse großer Datenmengen unterstützen. Konkret werden beispielsweise umfangreiche Befundtexte mithilfe künstlicher Intelligenz automatisiert aufbereitet. Das Verfahren soll es Ärztinnen und Ärzten ermöglichen, Schlüsselinformationen schneller zu erfassen.

Weiterhin verwendet das Forschungsteam maschinelle Lernverfahren, um in vorliegenden Falldaten Muster in Krankheitsverläufen zu entdecken. Darauf basierend lassen sich Vorhersagemodelle für zukünftige Patienten ableiten und Entscheidungsprozesse unterstützen. Als Voraussetzung hierfür entwickelt das Team ein semantisch interoperables Datenmodell: Dieses ermöglicht die Integration der verschiedenen Quell-Anwendungssysteme eines Krankenhauses und die Zusammenführung spezifischer Falldaten aus den Fachabteilungen.

Kooperationen mit Forschung und Wirtschaft

Das von der Hochschule Hannover verantwortete Projekt Screen-Reject ist eines von drei Teilprojekten in einem Forschungsverbund mit der Leibniz Universität Hannover sowie der Medizinischen Hochschule Hannover. Das entwickelte Datenbanksystem unterstützt hierbei die Entwicklung eines neuartigen Diagnostikums, das frühzeitig Abstoßungen bei NTx-Patienten feststellen soll. Das Projekt wird vom europäischen Fonds für regionale Entwicklung finanziert und endet im April 2021.

Die Hochschule Hannover führt als Hochschule für angewandte Wissenschaften und Mitglied im Zukunftslabor Gesundheit des Zentrums für digitale Innovation Niedersachsen, gefördert von der VolkswagenStiftung, Kooperationsprojekte insbesondere mit Unternehmen der Gesundheitswirtschaft durch.

Hier finden Sie weitere Informationen:

 

Gefördert durch:

Logo des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung in Niedersachsen
Prof. Dr.-Ing. Oliver J. Bott
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30539 Hannover
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