Künstliche Intelligenz unterstützt individualisierte Cochlea Implantation – ein neuer Algorithmus zur vereinfachten radiologischen Erkennung cochleärer Fehlbildungen und Pathologien

Cochleäre Dysplasien sind insgesamt sehr selten, können jedoch eine Kontraindikation für eine Cochlea-Implantation (CI) darstellen. Fehlbildungen beeinflussen die Auswahl der Patienten, die vom Implantat profitieren, und das Risiko intraoperativer Komplikationen. Sie erfordern ein individuell vorgeplantes passgenaues Elektrodendesign. Die genaue Erkennung von Dysplasien stellt auch für Radiologen oft eine Herausforderung dar und erfordert spezielles Fachwissen. Mit dem Ziel, die diagnostische Genauigkeit für Chirurgen und Radiologen zu verbessern wurde ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierender Algorithmus zur automatisierten Identifikation von cochleären Dysplasien entwickelt.

Radiologische Patientendaten mit und ohne Fehlbildungen aus den Jahren 2019-2024, wurden analysiert. Die Cochlea wurde manuell in den Schnittbildern markiert. Der Datensatz wurde in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilt. Die Entwicklung des KI-Modells erfolgte in Zusammenarbeit von Neuroradiologen und Hals-Nasen-Ohren-Ärzten. Genauigkeit und Zuverlässigkeit des KI-Modells wurden mittels Grad-CAM-Technik bewertet.

Das Modell kann Aplasien und Dysplasien sicher identifizieren, z.B. eine reduzierte Anzahl von Cochleawindungen oder eine Sklerosierung der Cochlea. Zudem ist eine Unterscheidung zwischen Anomalien der Cochlea und regelrechter Anatomie möglich.

Das KI-Modell kann Patienten mit cochleären Dysplasien, die die KI bereits "erlernt" hat, zuverlässig erkennen. Es erlaubt eine präzisere und schnellere Identifikation geeigneter CI Kandidaten, andererseits aber auch eine individualisierte Planung komplizierter Eingriffe. Die Anwendung ist ein weiterer Schritt hin zu einer zuverlässigen, effizienten und zielgerichteten Patientenversorgung.

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