Ein Algorithmus der Zürcher Firma dAIgnose soll künftig Ärztinnen und Ärzte bei der oftmals schwierigen Diagnose Endometriose unterstützen. Er wertet Ultraschallaufnahmen der Gebärmutter automatisch aus und ist in der Lage, Endometriose-Herde zuverlässig zu identifizieren.
Weltweit leiden 10 Prozent aller Frauen im gebärfähigen Alter unter diesen Wucherungen der Gebärmutterschleimhaut. Sie führen zu starken Schmerzen vor und während der Periode. Bisher dauert es im Schnitt acht bis zwölf Jahre bis zur Diagnose. In der Regel wird die Diagnose mittels einer Bauchspiegelung unter Vollnarkose gestellt. Beides will die neue Methode der 2023 gegründeten Ausgliederung aus der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) ändern.
„Mein Ziel ist es, dass Frauen künftig innerhalb eines Jahres eine verlässliche Diagnose erhalten“, wird Fabian Laumer in einer Mitteilung der ETH zitiert. Der dort tätige Künstliche Intelligenz (KI)-Experte hat den Algorithmus zusammen mit dem Gynäkologen und Professor Michael Bajka vom Universitätsspital Zürich (USZ) entwickelt. Unterstützt wurden beide durch das ETH AI Center und die zwei Mitgründer, ETH-Informatikprofessor Joachim Buhmann und USZ-Endometriose-Spezialist Julian Metzler.
Aktuell zeigt der Algorithmus die Endometriose-Herde bei 2D-Ultraschallaufnahmen farbig an. Laumer will bis Ende des Jahres ein 3D-Modell generieren, auf dem alle Wucherungen und Verwachsungen deutlich markiert sind. Aktuell ist dAIgnose auf der Suche nach weiteren Investoren und führt erste Gespräche mit Herstellern von Medizingeräten. Ein Markteintritt ist Ende 2025 denkbar. Doch stehen dann noch verschiedene Zertifizierungen an. ce/mm
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