Heidelberg – Algorithmen teilen statt Daten!


        Heidelberg / Metropolregion Rhein-Neckar(red/ak/Deutsches Krebsforschungszentrum) –
        Die neue “Joint Imaging Platform” – kurz JIP – ist eine flexible dezentrale
        Analyseplattform für medizinische Bilder. JIP wurde zunächst für die
        Standorte des Deutschen Konsortiums für translationale Krebsforschung (DKTK)
        entwickelt und soll institutsübergreifende Bildgebungsprojekte erleichtern
        und dazu beitragen, die technischen und rechtlichen Herausforderungen, die
        mit der gemeinsamen Nutzung von Bilddaten verbunden sind, besser zu
        meistern. Das besondere an der im Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ)
        entwickelten Plattform: Alle Bilddaten verbleiben an ihrer ursprünglichen
        Institution – geteilt werden die Analyse-Algorithmen.

        Im DKTK kooperieren Forscher und Ärzte an acht Standorten in Deutschland, um
        erfolgversprechende Ansätze der Krebsforschung schneller in die klinische
        Praxis zu bringen.

        Ob Ultraschall, CT, MRT oder PET: Die Bildgebung ist zentraler Bestandteil
        der Versorgung von Krebspatienten: Sie ist unerlässlich in der
        Früherkennung, bei der Diagnosestellung, bei der Therapieplanung, beim
        Monitoring des individuellen Therapieerfolgs und in der Nachsorge. Bei den
        meisten Krebspatienten sind im Verlaufe ihrer Behandlung wiederholte
        Untersuchungen in verschiedenen Tomographen erforderlich.

        Medizinische Bilder sind mehr als reine Abbildungen: Sie sind medizinische
        Datensätze, die einen Patienten charakterisieren. Daher unterliegen sie den
        strengen Regeln des Datenschutzes, auch ihre Weiterverwendung für
        Forschungszwecke ist eng reglementiert. Die Anonymisierung der Bilddaten ist
        technisch schwierig und in der klinischen Praxis oftmals kaum umzusetzen.
        Heutige Anonymisierungstechniken könnten morgen möglicherweise leicht zu
        “knacken” sein. Darüber hinaus sind die Bilddaten nicht einheitlich, da in
        allen Krankenhäusern unterschiedliche IT-Systeme und unterschiedliche
        Tomographen verwendet werden.

        Diesen Schwierigkeiten steht der dringende Bedarf an Zugang zu den Daten der
        medizinischen Bildverarbeitung gegenüber. Insbesondere für die
        Weiterentwicklung der vielversprechenden Methoden der Künstlichen
        Intelligenz (KI), die gerade in der medizinischen Bildgebung die Ärzte bei
        vielen Aufgaben entlasten und unterstützen könnten, ist der Zugang zu großen
        Datenmengen unerlässlich.

        “Die Hürden bei der Nutzung medizinischer Daten verzögern die klinische
        Krebsforschung mitunter erheblich”, sagt Heinz-Peter Schlemmer, Leiter der
        Radiologie im Deutschen Krebsforschungszentrum. Besonders anschaulich wird
        dieses Problem im Deutschen Konsortium für translationale Krebsforschung
        (DKTK): Hier verbinden sich über 20 akademische Institutionen an 8
        Standorten mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum vorrangig mit dem Ziel,
        gemeinsame klinische Studien durchzuführen. “Das wissenschaftliche Potential
        des Konsortiums ist enorm. Doch hierfür sind die Wissenschaftler und Ärzte
        des DKTK im hohen Maße darauf angewiesen, Zugang zu den Daten der
        beteiligten Partner zu haben, sie auszutauschen und gemeinsam zu nutzen, um
        bestmögliche Ergebnisse in der Forschung und Patientenversorgung zu
        erreichen”, so Schlemmer.

        Um hier Abhilfe zu schaffen, haben Forscher am DKFZ unter der Federführung
        des Bildverarbeitungsexperten Klaus Maier-Hein und des Radiologen
        Heinz-Peter Schlemmer ein Netzwerk aller radiologischen und
        nuklearmedizinischen Abteilungen des DKTK initiiert und eine flexible
        dezentrale Analyseplattform für medizinische Bilder eingerichtet – die Joint
        Imaging Platform, kurz JIP. “Das besondere an JIP: Wir bringen die
        Algorithmen und Bearbeitungswerkzeuge zu den Daten, und nicht umgekehrt”,
        erklärt Projektleiter Maier-Hein. “Das bedeutet, die Datenhoheit verbleibt
        bei den einzelnen Institutionen. Dieser dezentralisierte Ansatz ermöglicht
        es, die hohen Anforderungen des europäischen Datenschutzes einzuhalten.”

        JIP lässt sich in alle vorhandenen klinischen Infrastrukturen zu
        Datenverarbeitung integrieren. “JIP hat heute schon die Zusammenarbeit der
        radiologischen und nuklearmedizinischen Forschungsgemeinschaft innerhalb des
        DKTK entscheidend verbessert. Zahlreiche klinische Studien nutzen die
        Plattform bereits. Es gibt sogar bereits den Wunsch nach Erweiterung, etwa
        um auch histopathologische Daten miteinzubeziehen”, erklärt Maier-Hein.

        Das DKTK ist nicht das einzige Forschungsnetzwerk, das eine Plattform zur
        Verarbeitung medizinischer Bilddaten benötigt. Dies gilt zum Beispiel
        ebenfalls für die kürzlich vorgestellte Initiative “Nationales Netzwerk der
        Universitätsmedizin zu Covid-19” des Bundesministeriums für Bildung und
        Forschung zur Bewältigung der aktuellen Pandemie. Hierfür stellt die am DKFZ
        entwickelte Technologie einen wichtigen Baustein dar bei der Etablierung
        einer ersten deutschlandweiten Radiologie-Plattform, an der fast alle
        Universitätskliniken beteiligt sind.

        In Zukunft soll die JIP auch als Open-Source-Softwareprojekt zur Verfügung
        stehen. Durch die Bereitstellung der Plattform und des Quellcodes wollen die
        Wissenschaftler dazu beitragen, die beispiellosen Forschungsmöglichkeiten in
        der datengesteuerten Medizin weiter zu verbessern.

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