Automatic PredICtion of Edema after Stroke
Computergestütze automatische Prognose der Entwicklung eines malignen Hirnödems nach Mediainfarkt
Schlaganfallpatienten entwickeln in bis zu 10% aller Fälle eine extreme Hirnschwellung. Man spricht dann von einem „malignen Infarkt“, der aufgrund des Druckanstieges im Gehirn zu schwerwiegenden Folgeschäden führt und häufig tödlich verläuft. Die Schwellung des malignen Infarktes ist durch Medikamente kaum beeinflussbar und bedarf einer operativen Entlastung, die ihreseits risikobehaftet ist und deshalb häufig zu spät durchgeführt wird. Klinisch besteht somit die Herausforderung, schon frühzeitig diejenigen Patienten zu identifizieren, bei denen eine operative Therapie unerlässlich ist, um genau diese Patienten zeitnah zu operieren.
Ziel des Projektes ist es daher, mit Hilfe der Methode des „maschinellen Lernens“ computertomografische Aufnahmen (CT-Bilder) und klinische Daten von 1.500 Patienten zu analysieren und ein Modell zu entwickeln, das hilft, die Hirnschwellung frühzeitig zu erkennen und ihren Verlauf vorherzusagen. Zunächst identifizieren computer-basierte Algorithmen automatisch charakteristische Merkmale aus den CT-Bildern und den klinischen Daten (Lernphase). In einer anschließenden Validierungsphase wird das so entwickelte Modell an neuen Datensätzen überprüft. Mit dem Einsatz des maschinellen Lernens soll die Hirnschwellung besser verstanden und frühzeitig erkannt werden.
Das Projekt wird für drei Jahre mit ca. 1.1 Mio. EURO aus dem Innovationsfond des G-BA gefördert.
Im Erfolgsfall bekommen Schlaganfallzentren eine computer-assistierte Unterstützung für ihre Therapieentscheidung, die wiederum zu einer besseren Versorgung der Patienten führt.
Wir gehen davon aus, dass man die im Rahmen des Projekts entwickelte Methode auch auf andere medizinische Fragestellungen anwenden kann.
Projektleitung
Das Projekt APICES wird in einer Kooperation der Klinik für Neurologie des Universitätsklinikums Tübingen mit dem Fraunhofer- Institut für Digitale Medizin MEVIS, Bremen, durchgeführt.
Dr. med. Sven Poli ist stellv. ärztlicher Direktor der Neurologischen Klinik mit Schwerpunkt neurovaskuläre Erkrankungen am Universitätsklinikum Tübingen. Er ist Schlaganfallspezialist mit internationaler Reputation, zudem Notarzt und Intensivmediziner. Er leitet das Tübinger interdisziplinäre Studienzentrum für Neuro-Kardio-Vaskuläre Notfall- und Intensivmedizin und hat als Prüfer (Principal Investigator) bereits mehr als 61 internationale Phase I bis IV Schlaganfallstudien betreut; zudem hat er 16 Investigator Initiated Trials entworfen und als Leiter oder stellv. Leiter der klinischen Prüfung koordiniert, davon zwei europäische und drei deutsche multizentrische Phase II/III Studien. Im Projekt wird er dementsprechend die Projektleitung übernehmen und für die Gesamtkoordination und klinische Validierung verantwortlich sein. Dr. Poli hat 61 Originalarbeiten, sechs Übersichtsartikel sowie sechs sonstige Artikel in internationalen peer-review Journalen veröffentlicht und sechs Buchkapitel verfasst.
Dr.-Ing. Markus Wenzel arbeitet seit 2005 mit Machine-Learning- Methoden für medizinische Applikationen und hat mehr als 30 Konferenzbeiträge und wissenschaftliche Artikel zu diesem Thema publiziert. Dr. Wenzel promovierte mit einer Arbeit zur Entscheidungsunterstützung für Brustkrebstherapie. Er ist Mitglied der Fraunhofer- Forschungsgruppe “Kognitive Maschinen” und ist erfahrener Lektor in Akademie und Wissenschaft. Dr. Wenzel hat mehrere internationale Forschungsprojekte akquiriert und geleitet.
Dr. med. Susanne Diekmann arbeitet seit 2013 als medizinische Fachberaterin bei Fraunhofer MEVIS. Sie absolvierte die Facharztweiterbildung für das Fach Radiologie und Schwerpunktweiterbildung für Neuroradiologie an der Charité-Universitätsmedizin Berlin und beendete 2011 ein berufsbegleitendes Masterstudium zum MSc Neuroimaging for Research an der University of Edinburgh mit Auszeichnung. Frau Dr. Diekmann verfügt über eine breite Expertise im Bereich der Schlaganfalldiagnostik und hat mehr als 30 wissenschaftliche Artikel, Buchbeiträge sowie nationale und internationale Konferenzbeiträge publiziert.