Projektleitung und klinischer Beitrag
Das Projekt A-BEACON (AI-based Brain MEtastases TrACking and SegmentatiON) wird von Prof. Dr. Mauricio Reyes, Leiter des Medical Image Analysis Laboratory am ARTORG Center der Universität Bern, geleitet. Es entwickelt eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Erkennung, Segmentierung und Nachverfolgung von Hirnmetastasen. Die Universitätsklinik für Radio-Onkologie des Inselspitals bringt ihre klinische Expertise in das Projekt ein. Dr. med. Ekin Ermis begleitet die Validierung der Software und unterstützt die Integration in die klinische Praxis.
Zielsetzung von A-BEACON
Hirnmetastasen sind die häufigsten bösartigen Tumoren im Gehirn bei erwachsenen Krebspatient:innen. Ihre präzise Erkennung auf Magnetresonanztomographien (MRT) ist entscheidend für eine erfolgreiche Behandlungsplanung, stellt jedoch eine grosse Herausforderung dar. A-BEACON entwickelt eine KI-basierte Software, die Bilddaten automatisiert analysiert, Tumorherde erkennt, segmentiert und im Verlauf überwacht. Ziel ist es, kein Tumorareal zu übersehen – eine sogenannte „Zero-Miss Detection“.
Internationale Kooperation im MAPS-Programm
Das Projekt ist Teil des Multilateral Academic Projects (MAPS)-Programms des SNF, das Forschungskooperationen zwischen der Schweiz und mehreren Ländern in Osteuropa unterstützt, darunter Bulgarien, Kroatien, Ungarn, Polen und Rumänien.
Im Fall von A-BEACON sind Institutionen aus Polen, Rumänien und Bulgarien beteiligt. Die technische Entwicklung erfolgt in Bern, die klinische Validierung findet multizentrisch in den beteiligten Ländern statt. Dabei werden unterschiedliche medizinische Rahmenbedingungen, Geräte und Abläufe berücksichtigt.
„Künstliche Intelligenz muss sich in verschiedensten klinischen Kontexten bewähren“, sagt Prof. Reyes. „Nur dann entstehen Systeme, die in der Praxis wirklich unterstützen – auch über nationale Grenzen hinaus.“
Effizienz und Sicherheit in der Anwendung
Ein wesentliches Ziel des Projekts ist die Reduktion des Aufwands für die manuelle Segmentierung, die bisher sehr zeitintensiv ist. Mithilfe der sogenannten Test-Time Augmentation analysiert das System verschiedene Bildvarianten derselben Person. So können Unsicherheiten sichtbar gemacht und ärztliche Nachkontrollen gezielt dort eingesetzt werden, wo sie wirklich notwendig sind.
„Wenn wir erreichen, dass keine Tumorherde übersehen werden und nur bei einem kleinen Teil der Befunde eine ärztliche Kontrolle erforderlich ist, ist das ein grosser Fortschritt“, so Prof. Reyes. „Solche Systeme machen moderne Diagnostik sicherer und effizienter.“
Langfristige Perspektive für Europa
Die Förderung durch den SNF läuft bis Mai 2029. Für Prof. Reyes liegt der langfristige Wert des Projekts darin, dass es auch in den beteiligten Ländern Impulse für weitere Entwicklungen setzt.
„Ich wünsche mir, dass unsere Partnerinstitutionen eigene Projekte darauf aufbauen, Fachpersonen aus Technik und Medizin zusammenbringen und womöglich noch bessere Lösungen entwickeln. Wenn aus einer guten Idee eine Bewegung entsteht, ist das der grösste Erfolg.“
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