The LOOP BMIP Imaging Platform – BMI2
Bilddaten sind in den letzten 25 Jahren zum umfangreichsten Datensatz in fast jedem Krankenhaus geworden und stellen eine wertvolle, aber noch ungenügend ausgeschöpfte Ressource für die medizinische Forschung dar. Diagnostische Bilder können nämlich von fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen analysiert werden. Damit wird eine präzisere Charakterisierung der Krankheitspräsentationsmerkmale und die Entdeckung klinisch relevanter Biomarker erleichtert.
BMI2 steht für Biomedical Informatics Imaging Platform und sieht die Entwicklung einer einheitlichen und vollständig SPHN-kompatiblen Erweiterung für die BMIP zur Handhabung von biomedizinischen Bilddaten vor. Zudem soll künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen der biomedizinischen und klinischen Forschung verfügbar gemacht werden. Derzeit werden Bilddaten noch nicht in der BMIP integriert, darum bringt das Projekt BMI2 eine bedeutende technische Weiterentwicklung der Nützlichkeit für biomedizinische Forschungsprojekte.
Nach der Implementierungsphase werden fünf Referenzprojekte aus Radiologie, Neuroradiologie, Pathologie, Strahlentherapie und fortschrittlicher Bildgebung von den BMI2-Arbeitsgruppen eingerichtet, um den technologischen Fortschritt voranzutreiben und Referenzanwendungen in führenden klinischen Abteilungen und Institutionen in Zürich zu ermöglichen.
Dieses Projekt wird ermöglicht durch die Georg und Berta Schwyzer-Winiker Stiftung
Welche Rolle spielt die BMIP beim Projekt?
In der BMIP werden derzeit weder Bildobjekte noch andere Arten von sekundären Bildinformationen oder Deskriptoren verarbeitet.
Die BMI2-Plattform soll diese wertvollen Daten für die BMIP verfügbar machen, indem sie die verfügbaren Bilddaten auflistet und strukturiert, relevante Informationen zur Suche und Diagnose von Patienten und Patientenpopulationen extrahiert. Die BMI2 wird also dem architektonischen Design der BMIP folgen und es durch die gezielte Bearbeitung, Speicherung und Analyse von Bilddaten ergänzen.
Die medizinische Bildforschung in Zürich soll zentralisiert und mit der BMIP verbunden werden.
Welche Relevanz hat das Projekt für Patientinnen und Forschung?
Während ihres Krankenhausaufenthalts durchlaufen die meisten Patienten eine Reihe von bildgebenden Massnahmen, deren Analyse für die Diagnosestellung und die Gestaltung der Behandlung unerlässlich ist. Diese Analyse kann durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erheblich verbessert und weiterentwickelt werden. BMI2 könnte einen bedeutenden Impuls für die Integration von maschinellem Lernen in routinemässige klinische Abläufe setzen. In einem ersten Schritt soll BMI2 der BMIP ermöglichen, Forschern den Zugang zu fortschrittlichen maschinellen Lernmethoden zu ermöglichen
Das Konsortium
