IKE-B Team auf dem Healthcare Hackathon in Berlin 2024
14.06.2024Gemeinsam mit Kollegen der Hochschule Neu-Ulm (HNU) nahmen Dr. Johannes Allgaier, Carsten Vogel und Moritz Dinser (letzterer ist sowohl in Würzburg als auch Neu-Ulm affiliiert) am vom Bundesministerium für Gesundheit unterstützten Healthcare Hackathon in Berlin teil. Das Team widmete sich der Fragestellung "Wie lassen sich pathologische Bilddaten für das Training von Künstlicher Intelligenz (KI) nutzen?". Untenstehend findet sich die Fragestellung nochmals technischer im Detail [1]. Ziel war es, eine Pipeline zu entwickeln, die die Vorverarbeitung dieser Bilddaten vereinfacht. Eine erste Version der Pipeline wurde vom Team auf dem Hackathon entwickelt und vorgestellt. Solche Unterstützungsmaßnahmen gewinnen für KI-Anwendungen in der Medizin zunehmend an Bedeutung. Das IKE-B freut sich über die erfolgreiche Teilnahme.
Impressionen:
[1] Datenschatz Pathologie – Bilddaten der Routingediagnostik für Machine Learning und Computer Vision nutzbar machen
In der modernen Pathologie ist die effiziente und präzise Analyse von histopathologischen Bildern, sogenannten Whole-Slide-Images (WSI), eine zentrale Voraussetzung für Diagnostik und Forschung. Um dies zu gewährleisten, sind zahlreiche Vorverarbeitungsschritte wie Qualitätskontrolle und Farbnormalisierung sowie die Integration in aktuelle ML-Frameworks notwendig. Ebenso wichtig sind Arbeitsschritte wie das Deployment und die Kontrolle der Ein- und Ausgaben der trainierten Modelle. Auch die Nutzung dieser Daten in Computer Vision-Projekten, die über das maschinelle Lernen hinausgehen, soll ermöglicht werden. Eine automatisierte, modulare Pipeline soll eine effizientere, leichter zugängliche und standardisierte Arbeit mit WSI-Daten ermöglichen. Sie soll gleichermaßen von Medizinern und IT-Experten in den Bereichen Maschinelles Lernen und Computer Vision genutzt werden können. Neben der Zeitersparnis stehen die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und eine schnellere Übertragung der Ergebnisse an andere Standorte im Vordergrund.
