Die Schmerzen, die Patientinnen jeden Monat haben, sind schier unerträglich. Endometriose – eine krankhafte Wucherung der Gebärmutterschleimhaut, verursacht aufgrund der Geschlechtshormone Zyklus eine lokale Entzündungsreaktion.
Rund zehn Prozent aller Frauen im gebärfähigen Alter leiden an Endometriose. Andere Symptome sind Schmerzen beim Geschlechtsverkehr, Blut im Urin, Bauchschmerzen unabhängig vom Zeitpunkt der Regelblutung oder ein aufgeblähtes Gefühl während der Menstruation.
Das Problem der Krankheit: Die Endometriose-Herde werden beim Ultraschall mit blossem Auge selten erkannt. Deshalb erfolgt die Diagnose heutzutage meist über eine Bauchspiegelung unter Vollnarkose. Dieses Unterfangen ist nicht nur sehr belastend für die meisten Patientinnen, sondern auch extrem kostspielig. Zudem erhalten die meisten Frauen im Schnitt erst nach acht bis zwölf Jahren Leiden die Diagnose, wie die ETH schreibt.
KI erkennt auf Ultraschall die Endometriose-Herde
Dies möchte das ETH-Spin-off dAIgnose unter der Leitung von KI-Experte Fabian Laumer und dem Gynäkologen Michael Bajka ändern. Die künstliche Intelligenz (KI) soll den Ärztinnen und Ärzten unter die Arme greifen. Ein Algorithmus soll während der ersten Untersuchung beim Ultraschall die Daten schneller und zuverlässiger interpretieren. Somit sollen die Endometriose-Herde meist schon bei der ersten Untersuchung diagnostiziert werden können.
Um den Algorithmus zu sensibilisieren, trainierte Laumer die KI mit Ultraschallbildern von betroffenen Patientinnen. Dabei betont er: «Die Anzahl Schwangerschaften und Kaiserschnitte, das Alter oder die Zyklusphase – all das hat natürlich einen Einfluss auf das Aussehen der Gebärmutter.» Momentan zeigt der Algorithmus die betroffenen Stellen farbig auf dem 2D-Bild an. Bis Ende des Jahres wollen die beiden Forscher jedoch ein ganzes 3D-Modell der Gebärmutter inklusive betroffener Stellen kreieren. Somit könnten die Endometriose-Herde genau lokalisiert werden.
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