KIT-Forschende trainieren KI für Strahlentherapie über Klinikgrenzen hinweg

Krankenhäuser können KI-Modelle für die Strahlentherapie gemeinsam trainieren, ohne Patientendaten weiterzugeben. Das belegen Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) in mehreren Studien zum Föderierten Lernen.

Beim Föderierten Lernen bleiben die Daten in den jeweiligen Kliniken. Die Einrichtungen trainieren ihre Modelle lokal und tauschen nur Informationen über Modellanpassungen aus. Die KIT-Forschenden um Ciro Benito Raggio aus der Gruppe von Professorin Maria Francesca Spadea haben diesen Ansatz gezielt für die Strahlentherapie weiterentwickelt.

Konkret geht es um die Erzeugung synthetischer CT-Bilder aus MRT- oder CBCT-Aufnahmen im Kopf-Hals-Bereich. Solche synthetischen Bilder könnten zusätzliche CT-Aufnahmen ersetzen und damit die Belastung durch weitere Röntgenstrahlung reduzieren.

Die Forschenden untersuchten auch Sicherheitsrisiken. Sie prüften, ob sich aus trainierten Modellen Patientendaten rekonstruieren lassen und zeigten, dass bereits kleine Anpassungen wirksam vor solchen Angriffen schützen. Zudem konnten sie den Rechenaufwand und die CO₂-Emissionen je nach Modellarchitektur um 9 bis 23 Prozent senken, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Gerade kleinere Kliniken mit begrenzten Rechenressourcen könnten davon profitieren.