Prospektive, multizentrische Beobachtungsstudie eines integrierten AI-Systems mit Live-Monitoring zur Unterstützung der Brustkrebsfrüherkennung

Projekt: Industrie- und EntwicklungsprojekteIndustrieprojekte

Projektdetails

Projektbeschreibung

Die Software Vara hilft bei der Beurteilung kompatibler digitaler oder digitalisierter Bilder der menschlichen Brust hinsichtlich des Vorhandenseins oder Nichtvorhandenseins von Krebsbefunden mit Hilfe mathematischer Methoden bzw. künstlicher Intelligenz (KI). Entwickelt wurde Vara von der MX Health Care und als europäisches Medizinprodukt der Klasse IIb in September 2019 erfolgreich zertifiziert. Vara unterstützt die Erstellung der maschinenlesbaren medizinischen Befundung. Die Software ist für die Erkennung von Brustkrebs (ICD C50) in einer zugelassenen Mammographie-Screeningeinheit vorgesehen. UKSH und MXH führen gemeinsam eine prospektiven Beobachtungsstudie mit dem Projekttitel „Eine PRospektive, multizentrische Beobachtungsstudie eines integrierten AI-Systems mit Live-Monitoring zur Unterstützung der Brustkrebsvorsorge (Kurz: PRAIM-Studie)“ durch. Ziel ist die Evaluation der Erkennungsraten für Brustkrebs im Mammographie-Screening. Es wird erwartet, dass mit der KI die Brustkrebserkennung sinnvoll unterstützt werden kann. Voraussichtliche Dauer der Studie ist Januar 2022 bis April 2025.
KurztitelPRAIM-Studie
AkronymPRAIM
StatusLaufend
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende01.02.2230.04.25

UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung

2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieses Projekts leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):

  • SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
  • SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

  • Profilbereich: Zentrum für Bevölkerungsmedizin und Versorgungsforschung (ZBV)
  • Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)

DFG-Fachsystematik

  • 205-02 Public Health, medizinische Versorgungsforschung, Sozialmedizin