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bunt gemixxt

MELDUNGEN AUS ALLER WELT

Hautkrebsdiagnose Schlaflabor zu Hause

ÖSTERREICH. Dermatologen nutzen bereits künstliche ÖSTERREICH. Schlafstörungen sind weit verbreitet. In Schlaflaboren überwachen Ärztin-
Intelligenz (KI) zur Hautkrebsdiagnose. Allerdings können nen und Ärzte mittels Polysomnographie (PSG) eine Reihe von Körperfunktionen in der
die verwendeten Algorithmen bei der Entscheidungsfin- Nacht und teilen den Schlaf in verschiedene Schlafstadien ein. Dieses Verfahren ist jedoch
dung bislang noch nicht mit der Erfahrung von Ärztinnen personalintensiv und zeitaufwendig, und es gibt zu wenig Schlaflabore. Ein Forscherteam
und Ärzten mithalten. Forscherinnen und Forscher der aus Salzburg hat jetzt untersucht,
Universitätsklinik für Dermatologie der Medizinischen ob eine künstliche Intelligenz die
Universität Wien haben deshalb untersucht, ob sie mit ei- Klassifizierung der Schlafstadien
nem speziellen Lernmodell, dem sogenannten Verstär- vornehmen könnte. Die Patientin- Abb.: Adobestock / RioPatuca Images
kungslernen (RL, Reinforcement Learning), die Trefferquo- nen und Patienten wären dann in
te der KI erhöhen können. Beim RL lernt die KI zusätzlich der Lage, die Schlafdaten mit
zu den objektiven Kriterien, den bildbasierten Merkmalen, preiswerten Sensoren zu Hause zu
auch menschliche Kriterien: welche positiven und negati- erfassen. Mit einem frei verfügba-
ren Forschungsdatensatz gelang
es den Forscherinnen und For- SCHLAF: Algorithmen sollen Schlafstadien
schern, die drei Schlafstadien klassifizieren und so Schlaflabore entlasten.
Wachzustand, REM-Schlaf (Rapid Eye Movement) und nicht REM-Schlaf (NREM) mit drei
verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen zu bestimmen. Allerdings sind noch weiterge-
hende Arbeiten an den Algorithmen notwendig, bevor das Schlaflabor in den eigenen vier
Wänden Realität wird.< C SALZBURGRESEARCH.AT
Abb.: istock © Rudzhan Nagiev Kontrolle der Wundheilung

SINGAPUR. Forscherinnen und Forscher der National University of Singapore haben ein Ver-
fahren entwickelt, mit dem sie die Wundheilung exakt verfolgen können. Das System besteht
aus einem Sensorpflaster und einer künstlichen Intelligenz. Der Sensor hat die Form einer fünf-
ven Konsequenzen die klinischen Bewertungen aus Sicht blättrigen Blüte und enthält ein Fluidiksystem. Über eine Öffnung in der Mitte sammelt der
der Ärztinnen und Ärzte und aus Sicht der Patientinnen Sensor Wundflüssigkeit, die während der Wundheilung produziert wird, und verteilt sie
und Patienten haben. Der Algorithmus lernt nicht nur, ob gleichmäßig über fünf Probenka-
seine Diagnose richtig oder falsch war. Abhängig von den näle an die fünf Sensorbereiche.
Auswirkungen der Diagnose und der daraus resultierenden Jedes „Blütenblatt“ enthält einen
Entscheidung erhält die KI nach jeder Therapieempfehlung Abb.: ational University of Singepore kolorimetrischen Sensor – eine
eine bestimmte Anzahl von Plus- und Minuspunkten. Mit farbverändernde Chemikalie –
diesem Verfahren konnten die Wiener Dermatologinnen zur Bestimmung der folgenden
und Dermatologen die Trefferquote bei der Diagnose Haut- Indikatoren: Temperatur, pH-
krebs deutlich steigern. In einer Studie konnte mit RL die Wert, Trimethylamin, Harnsäure
Sensitivität für Melanome von 61,4 auf 79,5 Prozent und und Feuchtigkeit der Wunde. An-
für Basalzellkarzinome von 79,4 hand dieser ausgewählten Bio-
WIE auf 87,1 Prozent erhöht wer- marker lassen sich Wundentzün-
dungen, Infektionen und der Zu-
den. Insgesamt stieg die
GEFÄLLT IHNEN Erkennungsrate der WUNDHEILUNG: Kontrolle mit dem Smartphone stand der Wundumgebung effek-
X.PRESS? Dermatologen um gend Wundflüssigkeit angesammelt hat, schließt das Sensorpflaster den Nachweis der Bio-
tiv beurteilen. Wenn sich genü-
12 Prozent. Die Rate
marker innerhalb von 15 Minuten ab. Die Auswertung erfolgt nicht auf dem Sensorpflaster,
der optimalen Ent-
scheidungen für weshalb dieses keine eigene Energiequelle benötigt. Der behandelnde Arzt oder der Patient
Wir freuen uns über Ihre Meinung,
Ihre Verbesserungsvorschläge Management und fotografiert das Pflaster mit seinem Mobiltelefon ab und ein Algorithmus wertet das Bild aus.
und Ihre Anregungen: Therapie stieg von Im Labor konnte das Sensorpflaster heilende und nicht heilende chronische Wunden und Ver-
x.press@medatixx.de 57,4 auf 65,3 Prozent.< brennungen mit einer Genauigkeit von 97 Prozent unterscheiden. Das System lässt sich mit an-
C MEDUNIWIEN.AC.AT deren kolorimetrischen Sensoren auch an andere Wundtypen anpassen.< C NUS.EDU.SG

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