ImageBiopsy Lab

aws Seedfinancing | 2017 | Life Sciences | Wien

 

Das Wiener Unternehmen entwickelt neuartige Softwarelösungen für die Röntgenbildanalyse, um die Diagnose der Arthrose zu verbessern - der weltweit häufigsten Gelenkerkrankung.

Seit Jahrzehnten ist die gängige Methode der Arthrosediagnose die subjektive Befundung von digitalen Röntgenbildern durch Fachärztinnen und Fachärzte. Die Diagnose erfolgt häufig spät und mit unterschiedlicher Präzision. Therapien werden dadurch oft verschleppt und unspezifisch angewendet – dies führt bei den betroffenen Patientinnen und Patienten zu Schmerzen und im Gesundheitssystem zu hohen Kosten.

 

Deep-Learning-Methoden

Mithilfe der ImageBiopsy-Lösung werden – ausgehend von Ansätzen des Deep Learning – Röntgenbilder standardisiert und objektiv innerhalb weniger Sekunden analysiert. Die Software basiert auf einem lernenden Algorithmus, der sich auf eine 150.000 Röntgenbilder umfassende Datenbank stützt. Die Software weiß, wie ein gesundes Knie aussieht, und kann unterschiedliche Krankheitsstadien anhand der Röntgenbilder automatisiert erkennen. Auffälligkeiten werden markiert und ein Diagnosevorschlag wird erstellt. Außerdem liefert das System einen sehr detaillierten und strukturierten Bericht. Dadurch werden Ärztinnen und Ärzte entlastet und zugleich eine bessere Patientenversorgung ermöglicht. Bis Ende des Jahres wird eine Zulassung nach dem Medizinproduktegesetz angestrebt.

 

Risikobestimmung für Arthrosekranke

Die aktuelle Forschung der Gründer Davul und Richard Ljuhar geht aber über die reine Röntgenbefundung hinaus. ImageBiopsy Lab entwickelt Modelle, durch die eine Vorhersage des Risikos einer Arthroseerkrankung möglich ist. In Studien wurde zu 80 % prognostiziert, ob Patientinnen und Patienten in den nächsten vier Jahren eine signifikante Verschlechterung des Kniegelenks erfahren werden. Dies kommt bereits in klinischen Studien zur Anwendung.

 

Arthrose – ein globales Problem

In Europa leiden derzeit 70 Millionen Menschen an Arthrose. Aufgrund des demografischen Wandels wird prognostiziert, dass diese Zahl bis 2040 auf über 100 Millionen steigen wird. Mit der selbstlernenden Bildanalysesoftware von ImageBiopsy Lab soll dem wachsenden Bedarf besser begegnet werden.

https://imagebiopsylab.com

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