Dr. Arun Krishnan - Virtueller Assistent für Mediziner
Moderne bildgebende Systeme generieren bei jeder Untersuchung in kürzester Zeit Hunderte von Bildern, mit denen in jedem Teil des Körpers nach Auffälligkeiten gesucht werden kann. „Die Mediziner müssen diese Vielzahl an Bildern höchst aufmerksam analysieren und jedes noch so kleine Detail bemerken“, stellt Dr. Arun Krishnan, 43, fest. Um die Bilderflut zu sichten, steht ihnen jedoch nicht viel Zeit zur Verfügung. Der Arzt muss die Bilder erst nach allen auffälligen Strukturen durchsuchen und diese dann sorgfältig interpretieren. „Wir dürfen nicht vergessen, dass Befunde in den Bildern helfen können, zwischen gutartigen und bösartigen Veränderungen zu unterscheiden. Ein immens wichtiger Unterschied für den Patienten“, sagt Krishnan. „Ärzte wollen Hilfe. Bei vielen Gelegenheiten konnte ich beobachten, wie viel Arbeit sie in ihrem Klinikalltag bewältigen müssen, und fragte mich, wie wir diese Hilfe gestalten können.“
Seit 1995 arbeitet der aus Indien stammende Krishnan bei Siemens, zunächst bei Siemens Corporate Research in Princeton, USA. Er gehörte zu den Mitbegründern der CAD-Gruppe (Computer-Aided Detection, computergestützte Erkennung), einem internen Start-up-Unternehmen von Siemens Medical Solutions, welches 2002 in den USA gegründet wurde, um CAD-Produkte zu entwickeln. CAD-Systeme dienen als virtueller Assistent, indem sie die reichhaltigen Informationen in den medizinischen Aufnahmen nutzen, um nach verdächtigen Mustern zu suchen. Die Software wird von Wissenschaftlern entwickelt und basiert auf Technologien der künstlichen Intelligenz (artificial intelligence), wie Bildverarbeitung (image processing) und maschinelles Lernen (machine learning). Dazu analysieren die Wissenschaftler große Bilddatenbanken mitsamt den Interpretationen der radiologischen Befunde, um Computern das Verstehen von Bildern beizubringen.
Krishnan und sein Team, bestehend aus Wissenschaftlern und Software-Ingenieuren, haben mit weltweit anerkannten Ärzten zusammengearbeitet und zahlreiche CAD-Produkte entwickelt, die in vielen Krankenhäusern auf der ganzen Welt eingesetzt werden. So kann beispielsweise ein CAD-System zur Erkennung von Lungenrundherden Knoten von nur drei Millimeter Durchmesser bis hin zu 30 Millimeter Durchmesser erkennen. „Wenn der Arzt mit der Analyse der CT-Aufnahmen des Thorax (Brustkorb) fertig ist, kann er mit diesem Programm überprüfen, ob er etwas übersehen hat“, erklärt Krishnan. Außer Forschung und Entwicklung muss das Team auch ausführliche klinische Validierungsarbeiten durchführen, um den zusätzlichen Nutzen eines CAD-Systems zu zeigen. Siemens hat zum Beispiel eine der umfangreichsten Studien über den Einsatz des CAD-Systems zur Erkennung von Lungenrundherden in CT-Aufnahmen des Thorax durchgeführt. Diese Studie hat gezeigt, dass die Diagnosen aller teilnehmenden Ärzte durch die Hilfe des CAD-Systems signifikant präziser waren. Ähnliche Systeme hat die CAD-Gruppe für digitale Röntgenaufnahmen des Thorax, digitale Mammographie und virtuelle Darmspiegelung entwickelt.
Die nächste Generation von CAD-Lösungen, an denen Krishnan maßgeblich mitarbeitet, wird diese innovativen Technologien noch weiter in den diagnostischen Bereich bringen, indem CAD-Systeme entwickelt werden, die ein noch größeres Spektrum an Erkrankungen erkennen können. „Um das zu leisten, müssen wir Software entwickeln, die die gleichen Fragen beantworten kann, die sich der Arzt stellt“, erklärt Krishnan den Aufbau solcher Programme. Dafür benötigen die Wissenschaftler große Datenmengen aus Kliniken, um krankheitsspezifische Subpopulationen bilden zu können, welche dann verwendet werden, um dem CAD-System beizubringen, welche Bildmerkmale das Vorhandensein oder das Nichtvorhandensein einer Krankheit belegen. „Wir müssen enorme Mengen an klinischen Daten und radiologischen Berichten sichten und analysieren, um dann die geeigneten Bildmerkmale für unterschiedliche Krankheiten zu bestimmen“, erläutert Krishnan. Idealerweise schlägt das System dem Arzt eine Reihe von möglichen Diagnosen vor, die für den klinischen Fall relevant sein könnten. „Das System hat zu erahnen, welche Informationen der Arzt benötigt“, fügt Krishnan erklärend hinzu. „Selbst in der Zukunft wird die Diagnose des Arztes nicht durch CAD-Systeme ersetzbar sein“, relativiert Krishnan. Die Schwierigkeit bei der Entwicklung von computergestützten Diagnosesystemen ist es, die richtige Balance zu finden. „Wenn es bei jeder normalen Untersuchung Auffälligkeiten findet, nimmt der Arzt es nicht mehr ernst. Andererseits muss er sich darauf verlassen können, dass das System wichtige Fakten nicht ignoriert“, erklärt Krishnan. Zusammen mit seinem Team arbeitet er intensiv daran, dieses Problem zu lösen und den Ärzten zu helfen, die bestmögliche Behandlung zu finden.
Im Kollegenkreis von Krishnan finden sich mehrere Wissenschaftler, die für ihre Veröffentlichungen und Erfindungen ebenfalls Auszeichnungen gewonnen haben. Krishnan schätzt die von Erfindergeist geprägte Arbeitsatmosphäre sehr und ist stolz auf die Auszeichnung, die er zum Teil auch seinem Team zuschreibt: „Viele unserer Erfindungen sind im Team entstanden.“ Aus seinen Forschungen hat er bereits 59 Erfindungen gemeldet, woraus 52 Schutzrechtsfamilien und 21 Einzelpatente entstanden sind.