Was passiert denn in diesem Labor?
Im Labor für Medizinische Informatik ist die informationstechnische Zukunft rund um Anwendungen im Gesundheitssektor zuhause. Einen Schwerpunkt des Labors stellt die medizinische Bildverarbeitung dar, wobei neben klassischen Methoden der Bildverarbeitung hier auch Deep Learning zum Einsatz kommt. Dabei handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, das Wissen mit Hilfe von Verfahren der Künstlichen Intelligenz verarbeitet. Ziel ist die computerassistierte Diagnose und Entscheidungsunterstützung in Radiologie und Pathologie.
Ein spannendes Feld ist auch die erweiterte und virtuelle Realität (VR): Unter Einsatz einer VR-Brille werden virtuelle Anwendungen untersucht und entwickelt. Außerdem werden im Labor für Medizinische Informatik unterschiedliche E-Health-Apps entwickelt, auch unter Einbeziehung von externen smarten Sensoren.
Prof. Dr. Sascha Seifert
Laborleitung
„Im Labor für Medizinische Informatik bearbeiten wir ein absolut spannendes Gebiet, das uns alle angeht. Hier haben junge Ingenieurinnen und Ingenieure die Chance, Bedeutendes für die Versorgung von Patienten und die Medizin der Zukunft zu tun. Ein Aha-Erlebnis ist für viele, dass die Informatik, die sie bisher für abstrakt gehalten haben, dabei hilft, ganz reale Probleme zu lösen.“
Max Barchet
Laboringenieur
„Ich unterstütze die Studierenden durch Kick-off-Termine, einen Einführungstag, Code Reviews und regelmäßige Projektbesprechungen. Es ist schön zu sehen, dass viele Studierende bereits nach wenigen Semestern dazu in der Lage sind, komplexe Anwendungen zu entwickeln. Wenn Sie Spaß am Programmieren haben, dann sind Sie hier richtig!“
Im Labor für Medizinische Informatik lernen Studierende verschiedene Methoden der Informationstechnologie kennen, die in vielfältigen medizinischen Bereichen angewendet werden können.
Sie beschäftigen sich mit digitaler Bildverarbeitung und werten Mikroskopie-Bilder mit Deep-Learning-Technologien aus. Außerdem entwickeln sie Apps zur Förderung und Erhaltung der Gesundheit; so sind hier schon eine Android-App zur Untersuchung der Qualität der Händedesinfektion oder eine Erste-Hilfe-App entstanden.
„Wir haben in unserer Projektarbeit ein neuronales Netz darauf trainiert, auf Fotos zu erkennen, ob die darauf abgebildeten Bienen Blütenpollen mitführen oder nicht. Die Ergebnisse wurden ausgewertet und anschließend evaluiert, ob sich das entwickelte Neuronale Netz für eine medizinische Fragestellung eignet. Was für ein tolles Gefühl, als das Modell am Schluss wirklich richtige Prognosen geliefert hat!“
„Welche Eigenschaft bei der Anwendung des sogenannten Deep Learning gefragt ist? Definitiv Geduld. Das Trainieren der Neuronalen Netze mit Datensätzen nimmt einige Zeit in Anspruch. Und dann kann es sein, dass nach langem Warten die Ergebnisse nicht so sind, wie erhofft. In diesem Fall müssen einige Parameter angepasst werden, bevor das Netz erneut trainiert wird. Das so entstandene Neuronale Netz haben wir dann auf Lungenbilder mit und ohne Entzündung übertragen, getestet und bewertet.“
„Während unserer Projektarbeit im Labor für Medizinische Informatik habe ich gemerkt, was Teamarbeit ausmacht: eine gute Arbeitsteilung planen, das Zeitmanagement im Auge behalten und sich immer gut untereinander abstimmen. Denn im Team bringt jeder andere Fähigkeiten mit – und diese Fähigkeiten alle zu nutzen, bringt die ganze Gruppe weiter.“
In vielen Bereichen der Medizin ist der Einsatz spezieller IT-Systeme (beispielsweise in Form von Krankenhausinformationssystemen) schon seit Jahren unverzichtbar.
Deep-Learning-Konzepte können beispielsweise in der Krankheitsdiagnose unterstützend eingesetzt werden. In anderen Bereichen, beispielsweise in der Telemedizin, gibt es für die Medizinische Informatik große Chancen - der rasante Fortschritt in Forschung und Entwicklung sorgt dafür, dass diese Potenziale gehoben werden.
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