02.11.2021

ImageBiopsy Lab mit neuem Instrument zur Erkennung von stillen Frakturen

Das belgische biopharmazeutischen Unternehmen UCB lizenziert seine KI-Technologie zur besseren Erkennung von Osteoporose an ImageBiopsy Lab.
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ImageBiopsy Lab, Osteoporose, BoneBot
(c) Image Biopsy Lab - ImageBiopsy Lab wird die BoneBot-Technologie von UCB in seine bestehende ImageBiopsy Lab ZOO MSK-Plattform integrieren.

Weltweit sind etwa 200 Millionen Menschen an Osteoporose erkrankt, was jedes Jahr zu neun Millionen Frakturen führt, wobei die häufigste Form die Wirbelfraktur ist. Derzeit werden mehr als zwei Drittel der Wirbelbrüche nicht diagnostiziert. Sie systematisch zu erkennen, hat sich für alle Kliniker:innen als schwierig erwiesen. Das österreichische Scale-Up ImageBiopsy Lab hat in diesem Sinne nun offiziell die Lizenz für den BoneBot, eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Technologie zur Frakturerkennung, des belgischen Biopharmazieunternehmens UCB übernommen.

ImageBiopsy Lab mit BoneBot-Tech

„Wir arbeiten daran, das weltweite Bewusstsein für die Prävention, Diagnose und Behandlung von Osteoporose zu schärfen und freuen uns, unsere Beteiligung an einem so bedeutenden Meilenstein für die Osteoporoseversorgung bekannt zu geben“, so Richard Ljuhar, CEO von ImageBiopsy Lab. „Wir freuen uns darauf, die Zeit bis zum Effekt der BoneBot-Technologie zu verkürzen, was ein früheres wirksames klinisches Eingreifen ermöglichen wird, was wiederum dazu beitragen könnte, die mit Osteoporose einhergehenden Komorbiditäten zu reduzieren.“

(c) ImageBiopsy Lab – Neue KI-Lösung von ImageBiopsy Lab prüft CT-Scans.

Aktuell umfasst die Technologie der Wiener KI-Spezialisten fünf CE-zertifizierte Diagnosemodule, die unter anderem die Messungen von Knie- und Hüftfehlstellungen, Arthroseprogression und Knochenalter automatisieren. Mit der strategischen Auslizenzierung soll das neue Erkennungsinstrument bis 2023 in die klinische Praxis gebracht werden. Die KI-Lösung für die Radiologie wird CT-Scans überprüfen, um das Vorhandensein „stiller“ oder asymptomatischer Frakturen in der Wirbelsäule zu erkennen, die andernfalls unerkannt und ungemeldet bleiben können. Durch diese Kollaboration wird die vollautomatische Analyse von CT-Daten zur Früherkennung von Osteoporoseindikatoren Teil der Software-Plattform IB Lab Zoo.

Risikofaktor für Fragilitätsfrakturen

„Mit der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens steigt auch das Potenzial der Nutzung von KI zur Verbesserung der Versorgung bei vielen Krankheiten, darunter auch Osteoporose. Der wichtigste Risikofaktor für Fragilitätsfrakturen ist eine frühere Fraktur. Die Identifizierung und angemessene Behandlung von Patient:innen, die bereits eine Wirbelfraktur erlitten haben, ist daher von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Patient:innen ihr Leben weiterhin in vollen Zügen genießen und weitere Frakturen vermeiden können“, sagte Emmanuel Caeymaex, Executive Vice President Immunology Solutions & Head of US bei UCB.

Und fügt an: „Gemeinsam mit erfahrenen Kliniker:innen hat UCB ein Deep-Learning-Computermodell entwickelt, das Wirbelkörperkompressionsfrakturen auf CT-Scans erkennen kann. Die Partnerschaft mit einem führenden KI-Unternehmen im Bereich der muskuloskelettalen Radiologie (MSK) wird sicherstellen, dass diese Technologie in die klinische Versorgung integriert werden kann.“

Das Ziel dieser Kooperation ist es, die Patient:innen weltweit zu unterstützen, die jedes Jahr eine Fragilitätsfraktur aufgrund von Osteoporose erleiden, indem man jene mit dem höchsten Risiko identifiziert. „Strategische Partnerschaften und Investitionen mit denjenigen, die über die entsprechenden Technologie- und Datenkapazitäten verfügen, können unseren Wandel auf die wirkungsvollste Weise vorantreiben. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit ImageBiopsy Lab bei der Einführung dieser wichtigen Technologie“, so Caeymaex weiter.

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Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
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Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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