RETFound Münster: Künstliche Intelligenz für die Augenmedizin der Zukunft erhält IMF-Förderung

Das Projekt RETFound Münster erhält Förderung der Medizinischen Fakultät Münster.

„Wir freuen uns sehr über die Zusage und das entgegengebrachte Vertrauen“, so Dr. Jens J. Storp, Initiator des Forschungsprojektes am Universitätsklinikum Münster. Gemeinsam mit seinem Team sicherte er erfolgreich Fördermittel für das institutsübergreifende KI-Projekt – RETFound Münster startet nun in eine neue Entwicklungsphase.

Hintergrund 

Die Augenheilkunde zählt zu den Fachdisziplinen mit der höchsten Dichte an bildgebenden Daten im klinischen Alltag. Am Universitätsklinikum Münster wurden in den vergangenen Jahren routinemäßig Aufnahmen des Augeninneren zu Dokumentations- und Diagnosezwecken erstellt und archiviert. Aktuell umfasst der so entstandene Bilddatensatz weit über 100.000 Netzhautbilder, die nun die Grundlage für die klinikeigene Generative KI bilden.

RETFound Münster ist ein gemeinsames Projekt der Klinik für Augenheilkunde und des Instituts für Medizinische Informatik am Universitätsklinikum Münster. Es wurde in enger Abstimmung mit Kolleginnen und Kollegen des Moorfields Eye Hospital in London initiiert. Die Namensgebung des Projekts lehnt sich bewusst an den dort entwickelten Algorithmus „RETFound“ an – das erste öffentlich verfügbare Foundation Model für die Analyse von Netzhautfotografien. RETFound Münster baut auf dessen offener Architektur auf und nutzt den Algorithmus als Ausgangspunkt für die Entwicklung eines standortspezifischen, auf lokale Daten abgestimmten Systems.

Projektziel

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines KI-Modells, das auf der Basis von Netzhautfotografien präzise Vorhersagen zu retinalen und potenziell auch systemischen Erkrankungen ermöglichen soll. Das Modell soll langfristig die Möglichkeit erforschen, Erkrankungen wie Diabetes, Bluthochdruck und neurodegenerative Erkrankungen frühzeitig durch einen Blick ins Auge zu erkennen und deren Verlauf zu prognostizieren.

Zu diesem Zweck sollen relevante klinische Informationen (u. a. Vorerkrankungen, Laborwerte, anamnestische Angaben) aus den klinischen Systemen gesichtet, strukturiert und mit den vorhandenen Bilddaten verknüpft werden.

Die Aufbereitung dieser Daten erfordert medizinisches Hintergrundwissen sowie ein strukturiertes Vorgehen. Im Rahmen der IMF-Förderung ist daher vorgesehen, studentische Hilfskräfte mit dieser Aufgabe zu betrauen. Sie sollen die relevanten Informationen aus den Krankenakten extrahieren und so die Basis für weitere algorithmische Optimierungen schaffen.

RETFound Münster – Innovation aus der Region, für die Medizin von morgen.

Dieses Projekt zeigt, wie aus lokalen Daten, internationaler Zusammenarbeit und technologischer Spitzenforschung ein KI-System entstehen kann, das echten Mehrwert für die klinische Praxis bringt – nicht irgendwann, sondern in greifbarer Zukunft.

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