Münster (mfm/nn) – Zellproben zählen, Hirnbilder auswerten, Daten sortieren: Was bisher viele Stunden konzentrierter „Handarbeit“ erforderte, erledigt bei Dr. Lukas Fisch ein trainiertes Computerprogramm. Für seine Doktorarbeit „Custom Neural Network Models for Efficient Medical Data Processing” erhielt er daher den mit 1.000 Euro dotierten Promotionspreis der Medizinischen Fakultät der Universität Münster. In seiner Studie zeigt der 30-jährige, wie künstliche neuronale Netze die Analyse von Zellproben und MRT-Bildern des Gehirns automatisieren. Die Methoden arbeiten schneller als bisherige Verfahren und liefern zugleich präzisere Ergebnisse. Damit könnten sie den Weg in den klinischen Alltag ebnen.

Künstliche neuronale Netze sind lernfähige Computerprogramme, die Muster in Daten erkennen. Das Ziel: Routinearbeit beschleunigen, ohne Genauigkeit zu verlieren. „Viele Auswertungen kosten viel Zeit, weil sie ‚von Hand‘ erfolgen“, erklärt Fisch. „Das lässt sich mit trainierten Modellen deutlich vereinfachen.“ Ein Schwerpunkt seiner Doktorarbeit ist die Durchflusszytometrie: Mit ihr werden Flüssigkeitsproben untersucht, um verschiedene Zelltypen zu erkennen. Bislang erfolgt das oft manuell und ist entsprechend aufwändig. Fisch entwickelte dafür ein neuronales Netz mit dem Namen „GateNet“. Nach einmaligem Training mit Expertendaten erkennt das Netz Zellen selbstständig. „GateNet war in 157 Proben aus 19 Datensätzen genauer als bisherige Modelle und hilft, die manuelle Auswertung schneller und präziser zu machen“, freut sich Fisch über seine Innovation.

Auch die Auswertung von MRT-Bildern des Gehirns wird durch KI-Methoden vereinfacht: Hier kommt es darauf an, Gewebe exakt zu unterscheiden und auszuwerten. Fisch nutzte dafür zwei weitere KI-Methoden, die er „deepbet“ und „deepmriprep“ nennt. Beide segmentieren – also zerlegen – die Bilder stabiler als bisherige Verfahren. Vor allem die Datenvorverarbeitung, bisher ein Engpass der Analyse, wurde dadurch um das 37-Fache beschleunigt. Das spart Zeit und macht große Studien überhaupt erst praktikabel.

Die Medizinische Fakultät der Universität Münster zeichnet mit ihrem Promotionspreis in jedem Semester besonders überzeugende Doktorarbeiten aus. Die Dotierung übernimmt der Emeriti-Verein der Fakultät, also der Zusammenschluss der dort vormals tätigen Lehrstuhlinhaber. Eine unabhängige Jury der Fakultät trifft die Auswahl der prämiierten Arbeit aus den besten Promotionen des vergangenen Semesters. Fisch freut sich sehr über die Anerkennung aus der Fachwelt für seine Ergebnisse, denn diese, so der Autor, „legen den Grundstein dafür, dass Künstliche Intelligenz praktisch im Klinikalltag einsetzbar wird. Die beschriebenen Methoden sind recheneffizient, laufen auf normalen Computern und sind frei zugänglich.“