Die medizinische Bildgebung spielt eine entscheidende Rolle in der Diagnostik und Forschung, da sie wichtige Einblicke in die inneren Strukturen des Körpers ermöglicht und bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten massgeblich unterstützt. In diesem Kontext hat das Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Zusammenarbeit mit dem Massachusetts General Hospital und der Harvard Medical School das innovative interaktive KI-Tool „ScribblePrompt“ entwickelt. Dieses Tool zielt darauf ab, die medizinische Bildsegmentierung durch seine Präzision und Effizienz grundlegend zu revolutionieren.
Das Tool ist in der Lage, anatomische Strukturen in verschiedenen medizinischen Scans effizient hervorzuheben und relevante Regionen sowie Anomalien zu identifizieren. Die Benutzer können grobe Bereiche eines biomedizinischen Bildes markieren, darauf klicken oder einen Begrenzungsrahmen verwenden, woraufhin das Tool die gesamte Struktur oder den Hintergrund gemäss den Benutzerwünschen hervorhebt. Darüber hinaus ermöglicht das Tool es auf der Grundlage des Feedbacks der Benutzer Korrekturen vorzunehmen, indem die Benutzer zusätzliche Eingaben machen oder unerwünschte Bereiche ausschliessen.
Eine der grössten Herausforderungen in der medizinischen Bildannotation besteht darin, dass Forscher und Kliniker eine Vielzahl von Bildern beschriften und so ihre bisherigen KI-Tools trainieren müssen, bevor diese genau segmentieren können. ScribblePrompt umgeht dieses Problem, indem es die Fähigkeit bietet, jedes jedes medizinische Bild schnell zu segmentieren, selbst wenn es vorher noch nie gesehen wurde. Das Forscherteam hat hierfür simuliert, wie Benutzer über 50'000 Scans beschriften würden. Dabei wurden Algorithmen eingesetzt, die das Zeichnen und Klicken von Menschen auf verschiedenen Bildern simulierten. Zusätzlich wurden Superpixel-Algorithmen eingesetzt, um Bildteile zu identifizieren, die bei herkömmlichen Anmerkungen möglicherweise übersehen werden, wodurch die Genauigkeit des Modells weiter gesteigert wurde.
Viele bestehende Methoden haben Schwierigkeiten, wenn Benutzer über Bilder zeichnen, da es komplex ist, solche Interaktionen im Training zu simulieren. Dadurch dass ScribblePrompt jedoch genau auf die Arten von Interaktionen trainiert wird, die Benutzer typischerweise mit Bildern haben, wird eine viel schnellere und genauere Annotation ermöglicht.
Einige Benutzerstudien bestätigten die Wirksamkeit des Tools. Die Zeit für die Annotation medizinischer Bilder konnte um 28% reduziert werden. Ausserdem zeigten Teilnehmer eine starke Präferenz für ScribblePrompt im Vergleich zu anderen Methoden, was auf die benutzerfreundlichen Handhabung des Tools hinweist.
Im Gesundheitsbereich kann ScribblePrompt erhebliche Vorteile mit sich bringen, insbesondere für Ärzte und medizinisches Personal, die häufig mit der zeitaufwendigen Aufgabe konfrontiert sind, anatomische Strukturen in medizinischen Bildern manuell zu kennzeichnen. Zusammenfassend ermöglicht der Einsatz solch fortschrittlicher KI-Tools medizinischen Fachkräften, komplexe Bilder schnell und präzise zu interpretieren. Dies kann zu besseren Diagnosen und einer verbesserten Patientenversorgung führen.
ScribblePrompt birgt somit ein grosses Potential für die Zukunft und unterstützt den wachsenden Trend der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im Gesundheitswesen. Durch die Kombination aus fortschrittlicher Technologie und benutzerfreundlicher Anwendung kann das Tool dazu beitragen, die Effizient und Genauigkeit in der medizinischen Bildannotation zu steigern und letztendlich die Patientenversorgung zu optimieren.
Referenzen
https://scribbleprompt.csail.mit.edu
https://news.mit.edu/2024/scribbleprompt-helping-doctors-annotate-medical-scans-0909
https://www.azorobotics.com/News.aspx?newsID=15308
