Overview
Handekzeme sind die häufigsten Dermatosen und betreffen rund 9% der arbeitenden Bevölkerung. Sie verursachen hohe medizinische Kosten sowie lange Arbeitsausfälle. Seit 2012 arbeitet die Hochschule Luzern - Informatik zusammen mit dem Universitätsspital Zürich an einem vollautomatisierten System, das mittels hochmoderner maschineller Lernverfahren auf hochaufgelösten Fotos Ekzemläsionen auf der betroffenen Haut visuell erkennt und beurteilt. Nahezu marktreif, ermöglicht es die Selbsteinschätzung durch Patienten zur Früherkennung von Exazerbationen des Ekzems, Überwachung der Belegschaft in der Industrie durch manuelle Arbeit, automatisierte Beurteilung von Ekzemen in klinischen Studien, Krankenhäusern und Praxen. Unser Ansatz hat sich in mehreren wissenschaftlichen Publikationen als herausragend erwiesen und vor kurzem den Aha! Innovationspreis des Allergiezentrums Schweiz erhalten. Im Zuge dieser Entwicklungen wurde uns bewusst, dass die algorithmische Maschinerie nicht nur für die Erfassung und Quantifizierung von Ekzemen auf Handbildern geeignet ist, sondern auch auf eine viel breitere Palette dermatologischer Phänomene in anderen Körperregionen angewendet werden kann. Darüber hinaus gibt es gute Gründe für uns, zu glauben, dass ein ähnliches System sogar zwischen verschiedenen Dermatosen unterscheiden könnte, und die grosse Menge an Trainingsdaten, die unsere medizinischen Partner in den letzten fünf Jahren gesammelt haben, würde uns tatsächlich ermöglichen, diese Herausforderungen anzugehen. im Rahmen des vorliegenden Projektes wird eine Doktorandenstelle in medizinischer Bildgebung und maschinellem Lernen implementiert, um unsere derzeitigen Ansätze für eine Vielzahl von häufigen und seltenen Dermatosen zu erweitern sowie die Patientenhistorie und zusätzliche Daten aus anderen bildgebenden Verfahren zu integrieren wie 3D-Bilder oder Infrarotaufnahmen.
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