Udine, 26. April 2024 – Dritter Platz für die Universität Udine beim ersten internationalen wissenschaftlichen medizinischen IT-Wettbewerb, der sich der Vereinfachung von Krankenakten durch den Einsatz künstlicher Intelligenzsysteme widmet. Für den Wettbewerb, die „Snomed Ct Entity Linking Challenge“, hatten sich über 500 Forscher, Universitäten und Forschungszentren aus aller Welt angemeldet. Ziel des Wettbewerbs ist es, Lösungen zu finden, die dazu beitragen können, die Arbeit des Gesundheitspersonals beim Zusammenstellen und Verstehen klinischer Dokumente zu erleichtern und zu beschleunigen. Für die Universität Friaul nahm ein Team des Labors für medizinische IT, Telemedizin und E-Health (Mitel) der Fakultät für Mathematik, Informatik und Physik teil. Die Gruppe bestand aus dem Laborkoordinator Vincenzo Della Mea, Professor für medizinische Informatik, dem Forscher Kevin Roitero und dem Doktoranden Mihai Horia Popescu. Den ersten Platz bei der Herausforderung belegte ein israelisches Team des „KI-Forschungsinstituts“, so ein Team der Moskauer Staatlichen Technischen Universität Bauman. Die Lösungen der Gewinner werden allen zugänglich gemacht und können frei genutzt werden.
Der Wettbewerb wird von einem Konsortium, Snomed International, organisiert, dem 48 Länder angehören. Ziel des Konsortiums ist die Verwaltung einer klinischen Terminologie, des Snomed-Ct, die aus über 300.000 Konzepten und Codes besteht, die alles darstellen sollen, was in einer Krankenakte beschrieben werden kann, und ihr eine standardisierte Form geben, die für die Datenanalyse geeignet ist Unterstützung für die Entscheidung. Italien ist derzeit nicht Teil des Konsortiums.
„Derzeit“, erklärt Professor Della Mea, „wird Snomed-Ct tatsächlich zur Kommentierung von Krankenakten oder Teilen davon, wie zum Beispiel pathologischen Anatomieberichten, verwendet, erfolgt die Auswahl der Begriffe und damit der Codes hauptsächlich von Hand durch das Personal des Gesundheitsdienstleisters.“ wer die Daten eingibt. Dies macht die Verwendung kompliziert und zeitaufwändig. Die Organisatoren wollten die wissenschaftliche Gemeinschaft herausfordern, Techniken des maschinellen Lernens zu identifizieren, um die Arbeit des Gesundheitspersonals zu vereinfachen.“
Das Labor für medizinische IT, Telemedizin und E-Health verfügt unter anderem über eine Forschungslinie, die sich mit biomedizinischen Terminologien und Klassifikationen befasst. Insbesondere sowohl aus Sicht der Systeme zu deren Verwaltung als auch der automatischen Kodierung klinischer Dokumente mit Methoden der künstlichen Intelligenz.
„Bei der Herausforderung hat unser Team – erklärt Professor Della Mea – einen zweistufigen Ansatz gewählt. Im ersten Versuch haben wir versucht, die Textsegmente von klinischem Interesse zu identifizieren, indem wir ein spezielles künstliches Intelligenzsystem, das große Sprachmodell Mistral, trainiert haben. Im zweiten Schritt verknüpften wir mithilfe eines weiteren Modells die Snomed-Ct-Codes mit den zuvor identifizierten Segmenten. Was unser System betrifft, so scheint es mehr Segmente identifiziert zu haben als menschliche Experten.“
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