Verbesserung der Schlaganfall-Behandlung durch Deep Learning
Doktorieren an der ZHAW School of Engineering: Lisa Herzog forscht im Bereich Deep Learning, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz, und entwickelt ein selbstlernendes Modell, das Ärzt:innen dabei helfen soll den Therapie-Erfolg von Schlaganfallpatient:innen zu verbessern.
Mithilfe des Doktoratsprogramms der ZHAW School of Engineering in Kooperation mit der Universität Zürich können Studierende mit Masterabschluss im Fachbereich Data Science promovieren. Lisa Herzog hat diese Gelegenheit genutzt und steht kurz vor dem Abschluss ihrer Promotion. Ihre Arbeit «Deep Neural Networks for Improving Outcome Prediction in Ischemic Stroke Patients» beschäftigt sich mit Deep Learning Methoden, die Ärzt:innen dabei unterstützen sollen, eine Therapieentscheidung bei Schlaganfallpatient:innen zu treffen. Ihre Doktorarbeit ist Teil des SNF-Projekts «Predicting outcome after stroke: take a look at the other side», das von Susanne Wegener vom Universitätsspital Zürich geleitet wird.
Aufmerksam auf das Doktoratsprogramm der ZHAW wurde Lisa Herzog durch Beate Sick, Dozentin an der ZHAW und der Universität Zürich, die bereits ihre Masterarbeit betreute. Die Möglichkeit, ihre Doktorarbeit innerhalb des PhD-Programms der ZHAW zu schreiben, brachte Lisa Herzog fachlich wertvollen Input. «Da an der ZHAW School of Engineering der Forschungsbereich Deep Learning sehr ausgeprägt ist, war der Austausch mit den Forschenden für meine Doktorarbeit eine grosse Hilfe.» Auch die technische Infrastruktur der School of Engineering erwies sich als nützlich.
Bessere Therapieergebnisse für Schlaganfallpatienten
Dass Lisa Herzog überhaupt eine Doktorarbeit schreiben würde, war keineswegs ein fester Teil ihrer Karriereplanung. «Ich hätte nicht gedacht, dass ich soweit komme», erzählt sie rückblickend. Durch ihre Masterarbeit, bei der sie sich schon mit Schlaganfallpatient:innen beschäftigt hatte, erschien der Schritt zur Doktorarbeit aber nur konsequent. «Meine Masterarbeit kann als Vorprojekt zu meiner Promotion betrachtet werden», erklärt sie. Darin ging es vereinfacht um die Frage, ob die zu behandelnde Person einen Schlaganfall hat oder nicht. Mit Hilfe von Lisa Herzogs Doktorarbeit sollen nun die Therapieergebnisse von Schlaganfallpatient:innen verbessert werden. «Unser Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das voraussagen kann, wie gut es Patient:innen geht, wenn ich sie behandle oder nicht.»
Grundsätzlich ist die Behandlung bei Schlaganfallpatient:innen mit hohen Risiken verbunden. Die Entscheidung für oder gegen eine Therapie wird anhand von Patient:innendaten (etwa Alter, Geschlecht und aktueller Zustand) und Bilddaten eines Gehirn-CTs oder MRTs getroffen. Das Ziel der Forschung von Lisa Herzog ist es, all diese Daten zu kombinieren und damit vorherzusagen, wie es den Patient:innen nach einer Behandlung geht. Bislang werden für die Behandlung bestimmte Bildparameter betrachtet. Dabei unterscheidet man zwischen dem Core, also dem Schlaganfall-Kern, dem Gewebe, das aufgrund fehlender Durchblutung abgestorben und damit nicht mehr zu retten ist und dem umgebenden Gewebe, das als Penumbra bezeichnet wird. Dieses Gewebe kann bei rechtzeitiger Therapie in manchen Fällen trotz starker Beschädigung immer noch gerettet werden. Ein wichtiger Bildparameter für oder gegen eine Behandlung ist oftmals das Core-Penumbra-Mismatch, also der Unterschied zwischen diesen beiden Bereichen. Ist dieser relativ gross, wird häufig behandelt, da angenommen wird, dass viel Gewebe gerettet werden kann. Ist der Unterschied relativ klein, wird eine Behandlung oft abgelehnt, da man davon ausgeht, dass nur wenig Gewebe zu retten ist und das Risiko für eine Behandlung zu gross ist. «Dieses Verfahren als Ausschlusskriterium zu nutzen ist aber problematisch», so Lisa Herzog, deren Modell genau hier ansetzen soll. «Denn inzwischen weiss man, dass auch Patient:innen mit einem grossen Schlaganfall-Core oder kleinem Core-Penumbra-Mismatch, also viel zerstörtem Gewebe, von einer Behandlung profitieren können.»
Entscheidungshilfe für Ärzt:innen
Die Doktorarbeit von Lisa Herzog soll dabei helfen ein Modell zu entwickeln, das mithilfe von Deep Learning sämtliche Bild-Parameter erlernt und sich damit nicht ausschliesslich auf das Mismatch von Schlaganfall-Core und Penumbra verlässt. Dieses Modell kann automatisiert feststellen, ob die Bilddaten Informationen enthalten, die nutzbar sind oder nicht. So dient es als Orientierungshilfe für Ärzt:innen, die sie bei der Entscheidung unterstützen soll, ob behandelt wird oder nicht. Bis Deep Learning bei der Schlaganfall-Behandlung aber wirklich zum Einsatz kommt, braucht es noch Zeit. Für die konkrete Anwendung fehlen noch jede Menge Daten, um die Aussagekraft des Modells zu überprüfen. Lisa Herzogs Beitrag für die Schlaganfall-Therapie endet aber keinesfalls mit ihrer Promotion, für sie ist klar: «Ich forsche in diesem Bereich auf jeden Fall weiter».
Doktorieren an der ZHAW School of Engineering
Die ZHAW School of Engineering bietet in Zusammenarbeit mit Partneruniversitäten Masterabsolvent:innen die Möglichkeit zu doktorieren.
Im Bereich Data Science ist die ZHAW Teil des PhD Networks Data Sciences. ZHAW-Absolvent:innen des Master of Science in Engineering können in diesem Bereich am PhD-Programm in Data Science der Universität Zürich teilnehmen. Zudem steht ZHAW-Masterabsolvent:innen auch das gemeinsame Doktoratsprogramm der ZHAW mit der Università Ca’Foscari in Venedig offen.
Weitere Informationen zum Doktoratsprogramm an der ZHAW School of Engineering.