Im Zuge der Corona-Pandemie sind weltweit zahlreiche Medizin-Projekte entstanden, die COVID-19-Erkrankungen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Röntgenbildern erkennen sollen. Forscher des Laboratory for Processing Images, Signals and Computer Science (LAPISCO) und der Universidade de Fortaleza haben nun in einer Studie ein KI-Modell entwickelt, das eine Diagnosegenauigkeit von 95,6 bis 98,5 Prozent bei Röntgenaufnahmen des Brustkorbs erreichen kann.
Typische Corona-Symptome wie Atemnot oder Husten sind auf Röntgenbildern sichtbar. Der Einsatz von Röntgentechnik hat zudem den Vorteil, dass sie in jedem Krankenhaus verfügbar ist und bereits innerhalb weniger Minuten eine Aufnahme produziert werden kann. Somit liefern Röntgenbilder schnellere Ergebnisse als andere diagnostische Tests, die in vielen medizinischen Einrichtungen sonst eine längere Bearbeitungsdauer aufweisen. Das Forscherteam des LAPISCO und der Universidade de Fortaleza hat sich bereits in der Vergangenheit schon auf die Diagnose von Lungenerkrankungen mittels medizinischer Bildgebung fokussiert.
Um das KI-Modell auf die automatische Identifikation von COVID-19-Patienten zu trainieren, fehlte es jedoch an ausreichend Röntgenbildern. In der Studie verfügten die Forscher lediglich über jeweils 194 Aufnahmen von gesunden und Corona-infizierten Personen und mussten deshalb auf ein Modell zurückgreifen, das bereits einen großen Datensatz medizinischer Bilder der Lunge ausgewertet hat. Auf diese Weise konnten fehlende Daten ausgleichen werden.
Weitere Röntgen-Softwares zur Corona-Diagnostik wurden auch in Deutschland entwickelt, u. a. an der Technischen Universität München, an der Hochschule Heilbronn sowie am Medizinischen Versorgungszentrum Professor Uhlenbrock in Dortmund.