LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue KI-Technologie zur Vorhersage von Röntgenbildern könnte die Behandlung von Millionen Arthrosepatienten revolutionieren. Forscher der Universität Surrey haben ein System entwickelt, das zukünftige Röntgenbilder des Knies visualisieren und das Krankheitsrisiko bewerten kann. Diese Innovation verspricht, die personalisierte Patientenversorgung erheblich zu verbessern.
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Die Universität Surrey hat eine bahnbrechende KI-Technologie entwickelt, die in der Lage ist, zukünftige Röntgenbilder von Knien zu visualisieren und das Risiko von Arthrose zu bewerten. Diese Entwicklung könnte die Behandlung von über 500 Millionen Menschen weltweit, die an dieser degenerativen Gelenkerkrankung leiden, maßgeblich verbessern. Die Forscher betonen, dass diese Technologie es Ärzten ermöglicht, Hochrisikopatienten früher zu identifizieren und deren Behandlung individuell anzupassen.
Das System basiert auf maschinellem Lernen und wurde mit fast 50.000 Röntgenbildern von etwa 5.000 Patienten trainiert. Dies stellt eines der größten Datensätze für Arthrose weltweit dar. Die KI übertrifft vergleichbare Werkzeuge, da sie neunmal schneller und kompakter ist. Diese Effizienz könnte die Art und Weise, wie Arthrose diagnostiziert und behandelt wird, grundlegend verändern.
Osteoarthritis ist die Hauptursache für Behinderungen bei älteren Erwachsenen. Die Fähigkeit, den Krankheitsverlauf vorherzusagen, könnte nicht nur die Lebensqualität der Patienten verbessern, sondern auch die Gesundheitskosten senken. Die Forscher der Universität Surrey sehen in dieser Technologie das Potenzial, auch auf andere chronische Erkrankungen angewendet zu werden, wie etwa die Vorhersage von Lungenschäden bei Rauchern oder die Verfolgung von Herzkrankheiten.
Die Universität plant, Partnerschaften zu suchen, um diese Technologie in reale klinische Umgebungen zu bringen. Dies könnte den Weg für ähnliche Werkzeuge in der Medizin ebnen, die es Ärzten ermöglichen, frühzeitig zu handeln und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. Die Integration solcher Technologien in die medizinische Praxis könnte einen bedeutenden Fortschritt in der personalisierten Medizin darstellen.
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