Förderkennzeichen: | 01EW2211 |
Fördersumme: | 300.000 EUR |
Förderzeitraum: | 2022 - 2025 |
Projektleitung: | Prof. Dr. Daniel Rückert |
Adresse: |
Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München, Institut für Künstliche Intelligenz und Informatik in der Medizin Ismaninger Str. 22 81675 München |
Die frühzeitige Erkennung von Entwicklungsstörungen des Nervensystems und ihren Auswirkungen ist von großer Wichtigkeit. Entwicklungsstörungen des Nervensystems betreffen etwa 10 % der Kinder und können zu neurologischen Behinderungen und den damit verbundenen Belastungen führen. Oft sind diese Entwicklungsstörungen mit einer abnormalen, kortikalen Entwicklung assoziiert. Zwei Drittel der Fälle von abnormaler, kortikaler Entwicklung können bereits vor der Geburt erkannt werden, aber derzeit werden die daraus resultierenden neurologischen und kognitiven Störungen in der Mehrzahl der Fälle erst später in der Kindheit entdeckt, was ein frühzeitiges Eingreifen verhindert und potenziell negative Auswirkungen im späteren Leben verstärkt. Ziel des MULTI-FACT Projektes ist es daher, die kortikale Entwicklung schon vor der Geburt zu analysieren und charakterisieren. Hierzu wird die Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Analyse der fetalen Magnetresonanztomographie (MRT) des fetalen Kortex vorangetrieben. Weiterhin wird ein föderierter KI-Ansatz verfolgt, der die Privatsphäre schützt und es so erlaubt, Daten über verschiedene klinische Zentren hinweg in ein KI-Modell zu kombinieren. Gleichzeitig sollen nicht-invasive Biomarker auf Basis der fetalen Magnetresonanztomographie (MRT) in KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystemen integriert werden, um personalisierte Risikoprädiktion für abnormale postnatale Entwicklung zu ermöglichen.