Ein Student einer Fachhochschule nutzt KI, um Bestellprobleme aus der Medizinbranche zu lösen.

Als Son sein Studium der Computertechnik an der Technischen Universität Hanoi aufnahm, hätte er sich nicht vorstellen können, ein Werkzeug zur Unterstützung der fetalen Bildgebungsdiagnostik mit der gleichen Genauigkeit wie die führenden Ultraschallärzte in Vietnam zu entwickeln.

Bui Van Son, 23 Jahre alt, schloss Ende Oktober 2023 sein Studium der Computertechnik an der Fakultät für Informations- und Kommunikationstechnologie der Technischen Universität Hanoi mit einem guten Abschluss ab. Sein Notendurchschnitt von 3,3/4 ist im Vergleich zu vielen seiner Kommilitonen zwar nicht hoch, aber angesichts seines neben dem Studium intensiven Engagements in der wissenschaftlichen Forschung durchaus zu erwarten.

„Die Forschung im Labor für Biomedizinische Informatik des Internationalen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz - BK.AI ist der unvergesslichste Teil meiner Jugend während meiner 5 Studienjahre in Bach Khoa“, sagte Son.

Hier beteiligte sich Son an Forschungsprojekten zur Anwendung von KI, um Probleme im medizinischen Bereich zu lösen, darunter das vom Universitätsklinikum Hanoi in Auftrag gegebene Projekt „Bestimmung der fetalen Nackentransparenz mittels Ultraschallbildern“. Dieses Projekt trug dazu bei, dass Son den zweiten Preis im studentischen Forschungswettbewerb der Technischen Universität Hanoi gewann und am Tag seiner Promotionsverteidigung den Preis für die beste Präsentation erhielt.

Bui Van Son. Foto: Duong Tam — Bui Van Son. Foto: *Duong Tam*

Son war Schüler an einer Dorfschule im Bezirk Quang Xuong in der Provinz Thanh Hoa. Nachdem er 2018 zum Studiengang Computertechnik an der Technischen Universität Hanoi zugelassen wurde, stellte er sich vor, sowohl Hardware als auch Software kennenzulernen und Webseiten und Anwendungen zu entwickeln, von denen er zuvor geträumt hatte.

In seinem zweiten Studienjahr, als er mit den Lernmethoden am Polytechnikum vertraut war, lernte Son die künstliche Intelligenz (KI) kennen und beteiligte sich an wissenschaftlichen Forschungsprojekten. Seine andere Ausrichtung als die seiner Kommilitonen und die Tatsache, dass er keine KI-bezogenen Fächer studiert hatte, bereiteten ihm viele Schwierigkeiten.

Der junge Mann begann mit einigen kostenlosen KI-Kursen in der Schule, suchte dann online nach weiteren Kursen zu KI, Data Science und Deep Learning und kombinierte dies mit einem Praktikum im Bereich KI bei einem japanischen Unternehmen.

Ein Jahr später, als er sich in seinen Kenntnissen sicherer fühlte, bewarb sich Son für das Labor für Biomedizinische Informatik der Universität. Dort lernte er praktische Probleme im medizinischen Bereich kennen, wie die Entschlüsselung von Genen und den Einsatz von KI zur Vorhersage geeigneter Medikamente für bestimmte Krankheiten. Neben KI-Kenntnissen musste Son sich auch biomedizinisches Wissen aneignen, beispielsweise die Entschlüsselung von Gensequenzen, DNA, mRNA und PCR-Testverfahren.

Im Jahr 2022 erhielt Dr. Nguyen Hong Quang, Leiter der Abteilung für Biomedizinische Informatikforschung an der Technischen Universität Hanoi, vom Universitätsklinikum Hanoi den Auftrag, eine Methode zur automatischen Bestimmung der Breite der fetalen Nackentransparenz anhand von 2D-Ultraschallbildern zu entwickeln, um so die Diagnose von angeborenen Fehlbildungen beim Fötus vor der Geburt zu erleichtern.

Als Herr Quang das Thema erhielt, dachte er sofort an Son, da er wusste, dass sein Student sich für Forschung begeisterte und über gute Kenntnisse in der Bildverarbeitung verfügte. Er erzählte, dass Son zu Beginn seines zweiten Studienjahres eine Aufgabe zur Bildverarbeitung bearbeitet hatte, bei der es um die Identifizierung defekter Solarzellen auf Drohnenfotos ging.

„Als das Universitätsklinikum Hanoi den Vorschlag machte, habe ich ihn Son übertragen, obwohl ich wusste, dass es sich um ein schwieriges Problem handelte“, sagte Herr Quang.

Mein Sohn erzählte, dass er anfangs ziemlich verwirrt war, weil er nicht wusste, was Nackentransparenzmessung ist und welchen Zweck diese Messung hat. Nachdem er von der Lehrerin angeleitet, von den Ärzten unterstützt und ihm Ultraschallvideos von Föten gezeigt wurden, um den Ultraschallvorgang zu verstehen, und nachdem er sich selbstständig weitergebildet hatte, verstand er schließlich die Bedeutung dieses Themas.

„Die Nackentransparenz ist eine Flüssigkeitsansammlung hinter dem Nacken des Fötus, die zwischen der 11. und 14. Schwangerschaftswoche auftritt. Ist die Nackentransparenz breiter als 3 mm, besteht für den Fötus ein Risiko für das Down-Syndrom und viele andere Geburtsfehler“, erklärte Son.

Die Messung der Nackentransparenz hilft Ärzten, fetale Fehlbildungen frühzeitig zu erkennen und die Mutter entsprechend zu beraten. Mit den derzeitigen Methoden erfolgt diese Messung jedoch manuell durch hochspezialisierte Ärzte. Diese Methode ist von einer Reihe subjektiver Faktoren des Arztes abhängig und birgt daher ein hohes Fehlerrisiko.

Ergebnisse der Messung der fetalen Nackentransparenz anhand von Ultraschallbildern mithilfe von KI-Modellen. Foto: Zur Verfügung gestellt — Ergebnisse der Messung der fetalen Nackentransparenz anhand von Ultraschallbildern mithilfe von KI-Modellen. Foto: *Zur Verfügung gestellt*

Son erhielt einen Datensatz mit bis zu Tausenden von Ultraschallbildern von Föten und stieß anfangs auf Schwierigkeiten. Er probierte einige fortgeschrittene Bildverarbeitungsmodelle aus, jedoch ohne Erfolg. Der junge Mann fand keine klare Richtung und wusste zwei bis drei Wochen lang nicht, was er seinem Dozenten berichten sollte, was ihn unter Druck setzte.

Anschließend sprach Son mutig mit seinem Ausbilder und erhielt zahlreiche Anregungen. Son befolgte diese Anregungen, konsultierte Forschungsergebnisse aus aller Welt und probierte viele Modelle immer wieder aus.

Das von Son entwickelte KI-Modell ermöglicht die Berechnung der Nackentransparenz anhand von Ultraschallbildern in nur etwa 5 Sekunden. Ärzte können die Messung so oft wiederholen, ohne viel Zeit zu verlieren. Die Website und die App, die das KI-Modell integrieren, bieten zudem eine bessere Grundlage für die Diagnose des Fötus und die Nachuntersuchung, wodurch Fehler während der Ultraschalluntersuchung minimiert werden.

Laut einem Vertreter der Technischen Universität Hanoi kam der Auftraggeber zu dem Schluss, dass Sons Forschungsergebnisse das Potenzial hätten, in der Praxis angewendet zu werden, und erwog, sie in den Nachprüfungsprozess einzubeziehen.

„Das ist ein umfangreiches Thema mit fast 20 Teilproblemen und viel Arbeit. Herr Quang hat sehr gewissenhaft gearbeitet und ein hilfreiches Tool entwickelt, das Ergebnisse mit der gleichen Genauigkeit liefert wie die Diagnosen führender Ultraschallärzte in Vietnam“, sagte Herr Quang. Die beiden Dozenten haben einen Artikel zu diesem Thema verfasst und ihn an die internationale Fachzeitschrift für Biomedizinische Information geschickt.

Son arbeitet derzeit als Data-Science-Ingenieur bei VNPT und ist dankbar für die Zeit, die er während seines Studiums der wissenschaftlichen Forschung gewidmet hat. Mit Blick auf die Bestimmung der Nackentransparenz beim Fötus hofft Son, dass die von ihm entwickelte Website und Anwendung weite Verbreitung finden und der Fachwelt wertvolle Erkenntnisse liefern werden.

Duong Tam

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