"Multiple Sklerose (MS) ist die häufigste Erkrankung des zentralen Nervensystems bei jungen Erwachsenen“, weiß Günther Grabner, Programmleiter für den Studienzweig Medizintechnik der FH Kärnten. In Österreich leben rund 13.500 Menschen mit MS. 350 bis 400 Neuerkrankungen gibt es laut der Österreichischen Multiple Sklerose Gesellschaft jährlich. „Dabei wird MS am häufigsten zwischen dem 20. und 40. Lebensjahr diagnostiziert“, sagt Grabner.

An der Fachhochschule Kärnten befassen sich Grabner und sein Team mit der Frage, wie künstliche Intelligenz in der Multiple-Sklerose-Forschung eingesetzt werden kann. Das Ziel des aktuellen Forschungsprojektes sei es, ein Modell zur Segmentierung von Entzündungsherden – sogenannten Läsionen – bei MS-Patienten unter Verwendung von Magnetresonanztomografie-Daten des Gehirns basierend auf künstlicher Intelligenz aufzubauen und zu evaluieren. „Die Verwendung von künstlicher Intelligenz kann die robuste und automatische Erkennung von Läsionen erleichtern und somit im Bereich der MS helfen, Entzündungsherde besser zu verstehen, zu charakterisieren und in weiterer Folge den Krankheitsverlauf zu prognostizieren“, sagt Grabner. Denn ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz – das Deep Learning – sei in der Lage, eine Vielzahl an neuronalen Netzen zu nutzen, um große Mengen an Daten zu analysieren und davon zu lernen. „Diese Modelle haben das Potenzial, einzigartige Merkmale und Muster aus hochdimensionalen Daten abzuleiten und zu klassifizieren“, erklärt Grabner. „Es wurde gezeigt, dass solche Modelle für die Bildanalyse mit menschlichen Experten mithalten beziehungsweise diese teilweise übertreffen können.“

An dem auf einige Jahre angelegten Forschungsprojekt sind unter anderem die Medizinische Universität Wien und das Zentrum für Advanced Imaging an der Universität von Queensland Brisbane beteiligt.