Forschung | In Zusammenarbeit mit sechs Universitäten, Spitälern und Unternehmen
HES-SO Valais-Wallis koordiniert europäisches 5-Millionen-Projekt
Das Institut für Wirtschaftsinformatik der HES-SO Valais-Wallis wurde mit der Koordination eines europäischen Projekts beauftragt, das sich mit der Verarbeitung grosser medizinischer Datenmengen befasst. Das Gesamtbudget des Vorhabens beträgt 5 Millionen Franken, davon wird 1 Million Franken ins Wallis fliessen.
Ziel des vierjährigen Projekts «EXA MODE» sei die Entwicklung neuer IT-Prototypen für die Big-Data-Verarbeitung von medizinischen Daten, informiert die HES-SO Valais-Wallis in einer Mitteilung. Dabei sollen grosse Mengen histopathologischer Bilder von Gewebeproben aus Biopsien, die bei Krebserkrankungen oder anderen Pathologien entnommen werden, analysiert werden. Die mikroskopisch erzeugten Bilder werden in einer Datenbank mit mehreren Millionen Bildern mit 100'000 x 100’000 Pixel zusammengefasst.
Die Digitalisierung der Histopathologie sei für zahlreiche Spitäler Neuland. Die Herausforderung bestehe darin, so schreibt die HES-SO Valais-Wallis weiter, enorm grosse Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, um dadurch die medizinische Diagnose zu vereinfachen. Die dazu verwendete IT-Infrastruktur müsse hochskalierbar und erweiterbar sein und werde mit automatischen Lernprogrammen ausgestattet, welche individuell angepasst und in den klinischen Betrieb der Spitäler integriert werden könne.
Noch präzisere Analysen, welche Algorithmen der künstlichen Intelligenz nutzen, würden es den Ärzten schliesslich ermöglichen, Pathologien gezielter zu beschreiben und die Behandlungen entsprechend zu optimieren. Diese Algorithmen würden zudem die Analyse der Bilder beschleunigen. Intelligente Tools wie «Deep Learning» könnten jedoch nur effizient sein, wenn sie auf grosse Datenmengen zurückgreifen könnten.
Die Zurverfügungstellung dieser Datenmengen ist eines der Ziele des 5-Millionen-Projekts. Die Zusammenarbeit zwischen Spitälern, Universitäten und Unternehmen soll eine gute Integration dieser Tools in den klinischen Workflow und die Relevanz der Produkte für den aufstrebenden Markt gewährleisten.
pd / pan
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