Die vorgestellten Projektteams und Projekte zeichnen sich neben ihrer wissenschaftlichen Exzellenz und Innovationskraft durch praktische Erfahrung in der Zusammenarbeit von Wissenschaft mit Wirtschaft aus.
Der “Janssen Special Award” wird für Projekte mit besonderer Relevanz für die Gesundheitsversorgung in Zukunft vergeben.
unterstützt durch:
Pics4health – „Selfies“ zur Diagnose der Sarkopenie
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Kontakt:
Assoz. Prof. Dr. med.
Vanessa Stadlbauer-Köllner
Meduni Graz
E: vanessa.stadlbauer@medunigraz.at
Kooperationspartner:
ICOTEC Softwareentwicklungs GmbH
Muskelschwund (Sarkopenie) ist ein häufiges Problem im Alter und bei chronischen Erkrankungen. Die Lebensqualität sinkt und die Gesundheitskosten steigen durch die Erkrankung. Eine rechtzeitige Diagnose ist selbst für Experten schwierig. Wir entwickeln eine Software-Applikation zur einfachen und kostengünstigen Diagnose mittels Gesichtserkennung und künstlicher Intelligenz.
Wir möchten eine App entwickeln, die aus „Selfies“ mittels künstlicher Intelligenz Muskelschwund (Sarkopenie) diagnostiziert. Menschen mit chronischen Erkrankungen, aber auch ansonsten gesunde hochaltrige Menschen leiden häufig unter Muskelschwund. Dabei kommt es zu einem Verlust an Muskelkraft und Funktionalität und das Risiko für Stürze und Verletzungen steigt. Die Ursachen dafür sind vielfältig und weitgehend unbekannt. Die Arbeitsgruppe von Vanessa Stadlbauer-Köllner erforscht seit vielen Jahren die Komplikationen chronischer Lebererkrankungen, zu denen auch die Sarkopenie zählt. Seit 1.1.2019 führt diese Arbeitsgruppe ein vom FWF (Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung) mit mehr als 380.000€ gefördertes Projekt zur Erforschung der Ursachen der Sarkopenie durch.
Die Diagnose der Sarkopenie ist schwierig und aufwändig – einerseits braucht man eine Computertomographie oder Magnetresonanzuntersuchung, um mit einer speziellen kostenpflichtigen Software die Muskelmasse händisch zu quantifizieren, andererseits müssen die PatientInnen körperliche Übungen durchführen um Muskelkraft und Funktion zu messen.
Daher identifizierten wir einen dringenden Bedarf, eine einfache Diagnostik zu entwickeln. Auch die Muskeln im Gesicht sind von der Sarkopenie betroffen. Erfahrene ÄrztInnen können die Diagnose durch den Vergleich des aktuellen Aussehens der PatientInnen mit alten Fotos stellen. Daher sind wir überzeugt, dass durch Vergleich von Porträtfotos („Selfies“) im Zeitverlauf und mit den Fotos anderer Menschen mittels künstlicher Intelligenz die Diagnose Sarkopenie gestellt werden kann. Damit kann einfach, schnell und ressourcenschonend eine Diagnose gestellt werden.
