BMI2

Im Verlauf des Jahres 2025 konnten in mehreren zentralen Bereichen bedeutende Fortschritte erzielt werden –von der Entwicklung klinisch nutzbarer KI-Anwendungen über die Standardisierung von Metadaten bis hin zum Ausbau sicherer Forschungsinfrastrukturen.

Klinische Anwendung

Um Radiologinnen und Radiologen bei der Auswertung von Röntgenbildern des Brustkorbs zu unterstützen, wurden über 700’000 beschriftete Bild-Text-Paare aus öffentlichen Datenquellen zusammengetragen. Auf dieser Basis entstand ein KI-Modell, das Bildinhalte analysieren und in dialogähnlicher Form Fragen dazu beantworten kann.

Für die Therapieplanung und Verlaufskontrolle bei Patientinnen und Patienten mit wenigen Metastasen (z.B. beim Melanom oder nicht-kleinzelligem Lungenkrebs) wurde ein umfangreicher PET/CT-Datensatz aufgebaut. Dieser umfasst rund 1’000 Patientinnen und Patienten mit über 8’000 Untersuchungen, von denen viele longitudinal vorliegen. Ein Teil der Daten wurde bereits klinisch kuratiert und annotiert. Dieser diente als Grundlage für die Entwicklung erster automatischer Methoden zur Erkennung und Abgrenzung von Tumoren und Organen in Bilddaten.

Im Bereich der pädiatrischen Neuroonkologie wurden MRI-Daten für Kinder mit Hirntumoren anonymisiert und auf der klinischen Analyseplattform Leonhard Med bereitgestellt. Ergänzend wurde eine automatische Auswertung entwickelt, die verschiedene Hirnstrukturen und Tumorbereiche erkennt und markiert. Diese Methode wurde erfolgreich getestet und validiert.

Metadaten-Standardisierung

Im Rahmen von BMI2 wurden einheitliche Konzepte für Metadaten in der medizinischen Bildgebung erarbeitet. Diese wurden offiziell in das SPHN (Swiss Personalized Health Network)-Schema 2025.2 aufgenommen. Die neuen Standards wurden bereits an den Zürcher Partnerinstitutionen Universitätsspital Zürich, Universitätsklinik Balgrist und Universitäts-Kinderspital Zürich eingeführt und sollen künftig schweizweit an weiteren SPHN-Institutionen umgesetzt werden.

Zusätzlich wird im Projekt SCALE-QMR an KI-gestützten Methoden gearbeitet, die Metadaten automatisiert prüfen und verbessern. Ziel ist es, die Datengewinnung und Qualitätskontrolle künftig effizienter und zuverlässiger zu machen.

Infrastrukturausbau

An allen drei BMI2-Standorten wurden Datenpipelines für DICOM-Bilddaten aufgebaut oder erweitert. Die Anbindung an die sichere Rechenplattform Leonhard Med wurde ausgebaut. Zudem wurde die technische Integrationin die The LOOP BMIP durch eine gemeinsame Datenarchitektur vorbereitet. Parallel dazu wurde die Infrastruktur für die digitale Pathologie (SDPI) gezielt weiterentwickelt.

Governance und Regulatorik

Gemeinsam mit dem Clinical Trials Center (CTC) des USZ wurde ein spezielles Governance- und Datenschutzkonzept für Bildgebungsdaten weitgehend erarbeitet. Die endgültige Abstimmung erfolgt im Einklang mit dem übergeordneten LOOP BMIP-Governance-Rahmen. Gleichzeitig wurden am KiSpi die ethischen und rechtlichen Grundlagen geschaffen, um über viele Jahre gesammelte pädiatrische MRI-Daten verantwortungsvoll zu nutzen und gemeinsam auszuwerten.

Das Plattformprojekt BMI2 stärkt die bildbasierte Präzisionsmedizin innerhalb der Infrastruktur von The LOOP Zurich und fördert die Verbindung von klinischer Praxis und datengetriebener Forschung. Durch standardisierte, interoperable Technologien schafft BMI2 nachhaltige Grundlagen für innovative Anwendungen in Diagnostik, Therapie und biomedizinischer Forschung am Standort Zürich.