KI.SH: Ein offenes Netzwerk für Künstliche Intelligenz in Schleswig-Holstein

Anwendungen und Technologien der Künstlichen Intelligenz finden immer mehr Einzug in unser Leben. Dadurch eröffnen sich auch für Unternehmen im Norden erhebliche wirtschaftliche Chancen. Um diese besser nutzen zu können, möchte KI.SH (Künstliche Intelligenz in Schleswig-Holstein) ein offenes Netzwerk bieten, das die Verbreitung von KI-Anwendungen und –Technologien im Land Schleswig-Holstein vorantreibt und den Zugang zu Wissenschaft und neuster Forschung erleichtert. Finden wir gemeinsam bei der KI.SH heraus, wie wir das volle Potenzial von KI für konkrete Herausforderungen nutzen können um praxisnah, gemeinsam maßgeschneiderte Lösungen zu finden.  

Fraunhofer MEVIS ist mit folgendem Beitrag vertreten:

Workshop
 
"Medizinische Bildanalyse mit Bildregistrierung und Foundation Models"

(Johannes Lotz, Daniel Budelmann, Sven Kuckertz, Stefan Heldmann)

Workshop 2.6, Block 2 | 13:30 – 14:15 Uhr
 

Das Team von Fraunhofer MEVIS aus Lübeck präsentiert verschiedene Anwendungen der Bildregistrierung und KI im Bereich der Histopathologie und Radiologie:  
 

1. Das KI-Navigationssystem für die Diagnostik in der Histopathologie ermöglicht Pathologinnen und Pathologen schneller zu befunden, indem relevante Bereiche nur einmal identifiziert werden müssen und später automatisch in weiteren Gewebe-Schnitten unmittelbar detektiert werden. Ein Software-Prototyp ist derzeit in der Entwicklung und kann im Rahmen einer Demo ausprobiert werden. 

2. HistokatFusion kombiniert verschiedene immun-histochemische Färbungen und generiert automatisch Ground-Truth für das Training von bildbasierter KI. Mühselige und teure manuelle Experten-Annotationen sind damit nicht mehr notwendig. Die Software ist in Form einer Web-Applikation (https://about.histo.app) im Rahmen einer Demo nutzbar. 

3. Effizientes 1-Klick Tumor-Follow-Up für die radiologische Diagnostik ermöglicht die einfache Erkennung von Veränderungen bei Metastasen und die automatische Visualisierung von Unterschieden in CT-Aufnahmen. Ein Prototyp auf Basis der MEVIS-Software-Platform Satori kann im Rahmen einer Demo ausprobiert werden. 

4. Foundation-Models sind vortrainierte Modelle, die sich leicht auf neue Fragestellungen anpassen lassen. Sie erlauben das interaktive Training von KI-Algorithmen mit wenigen Beispielen. Ein Open-Source Foundation Model für biomedizinische Bilder (https://github.com/FraunhoferMEVIS/MedicalMultitaskModeling) kann im Rahmen einer Demo getestet werden.