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11/05/2025 10:07

Weichenstellung für die KI-gestützte Radiologie

Stefanie Lavik Presse und Medien
Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS

    Fraunhofer MEVIS und Radboud University Medical Center gründen das Spin-off Plain Medical

    Das Spin-off Plain Medical entstand aus der langjährigen Zusammenarbeit des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS mit dem Radboud University Medical Center (UMC) und hat seine Arbeit im niederländischen Nijmegen im Sommer 2025 aufgenommen. Ziel ist es, radiologische Routineaufgaben durch intelligente Automatisierung zu beschleunigen und den Weg für eine neue Generation KI-gestützter Diagnostik zu ebnen. Damit soll dem in Europa zunehmenden Personalmangel in der Radiologie begegnet und Fachkräfte entlastet werden.

    Die Radiologie in Europa steht vor großen Herausforderungen. Einerseits ist die Zahl der CT-Untersuchungen in den vergangenen 25 Jahren von 37 Millionen auf 100 Millionen angestiegen und nimmt aufgrund der alternden Bevölkerung weiter zu. Gleichzeitig steht dieser wachsenden Flut an medizinischen Bildern eine zu geringe Zahl ausgebildeter Radiologen und Radiologinnen gegenüber - es herrscht Fachkräftemangel. Um die Ärzte und Ärztinnen von zeitaufwändigen Routinearbeiten bei der Befundung von radiologischen Bildern, wie etwa der Vermessung von Tumoren oder der Erstellung von Berichten, zu entlasten, arbeiten Forschende des Fraunhofer MEVIS und Radboud UMC an Lösungen, diese oft noch manuell ausgeführten Arbeitsprozesse in der Radiologie weitgehend zu automatisieren. Das Experten-Team entwickelt KI-gestützte Bildanalysen zur schnellen und präzisen Messung von krankhaften Veränderungen – mit dem Ziel, die neuen Technologien über das Spin-off Plain Medical als zertifizierte Anwendungen zügig in die radiologische Praxis zu bringen.

    Umfassende Bildanalysen

    Plain Medical verfolgt dabei einen umfassenden Ansatz: ihre Lösungen erkennen nicht nur einzelne Organe oder Tumore, sondern berücksichtigen alle relevanten Strukturen in den medizinischen Bildern, die zur Beurteilung des Gesundheitszustandes der Patienten und Patientinnen von Bedeutung sind. Plain Report, die GenAI-Plattform von Plain Medical, segmentiert dafür über 150 anatomische Strukturen in CT-Scans von Thorax und Abdomen, gleicht frühere Scans ab, quantifiziert Veränderungen und erstellt automatisch einen editierbaren Befund. Mit Plain Report arbeiten Radiologinnen und Radiologen zukünftig über ein einziges Interface, statt zwischen verschiedenen Werkzeugen und Oberflächen für unterschiedliche Behandlungen zu wechseln. Das schafft mehr Übersicht und mehr Zeit für Patientinnen und Patienten, auch bei komplexen Fällen.

    In der KI-Entwicklung wird das Team von Plain Medical durch die vom Fraunhofer MEVIS entwickelte interaktive Software CuraMate unterstützt, die für die Annotation, Segmentierung und Quantifizierung radiologischer Bildmerkmale verwendet wird. Die Software kam bereits unter anderem in zahlreichen Radiologie-Studien des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM-RACOON) erfolgreich zum Einsatz.

    Pioniere der digitalen Radiologie bündeln Kräfte für Plain Medical

    Treibende Kraft hinter der Ausgründung ist Professor Bram van Ginneken, der neben seiner Tätigkeit am Radboud UMC in Nijmegen auch am Fraunhofer MEVIS geforscht hat. »Wir wollen Plain Medical als einen führenden Player im weltweiten Markt für KI in der medizinischen Bildgebung etablieren«, so van Ginneken, der CEO des Unternehmens.

    Die beiden Gründungspartner, Fraunhofer MEVIS und Radboud UMC, verbindet eine langjährige strategische Partnerschaft in der KI-gestützten medizinischen Bildgebung und -analyse. »Mit der Ausgründung verfolgen wir das Ziel, KI-Entwicklungen deutlich schneller in Produkte überführen zu können, diese fertigzustellen und für den Routine-Einsatz verfügbar zu machen«, sagt Professor Horst Hahn, Leiter des Fraunhofer MEVIS, der die Ausgründung von Anfang an mit konzipiert und unterstützt hat. »Wir betrachten Plain Medical als einen Katalysator, der derzeitige Bremsblöcke aus dem Weg räumt«, ergänzt er.
    Als strategischer Berater steht dem Spin-off Professor Mathias Prokop zur Seite. Der Mediziner gilt als Pionier der digitalen und KI-gestützten Radiologie. In seiner Rolle als langjähriger Leiter der Radiologie am Radboud UMC und als stellvertretender Vorsitzender des Kuratoriums des Fraunhofer MEVIS hat er bei vielen gemeinsamen Projekten der beiden Einrichtungen eine Brückenfunktion. Hahn weist auf die Bedeutung der Kooperation hin: »Wir forschen am Fraunhofer MEVIS sehr stark an interaktiven KI-basierten Methoden, die auch trainiert werden müssen. Diese Methoden möchten wir gemeinsam optimieren und in die klinische Anwendung bringen. Radboud UMC liefert dazu mit seinem klinischen Knowhow und umfangreichen Daten wesentliche Zutaten.« Plain Medical erhält von insgesamt drei niederländischen Kliniken, die als Pilotpartner fungieren, radiologische Bilder und Befunde für das Training und die Evaluierung der KI-Methoden.

    Weitere Gründungsmitglieder sind Alexandra Jürgens, Leiterin Business Development am Fraunhofer MEVIS und COO von Plain Medical, CTO Dr. Kiran Venkadesh vom Radboud UMC sowie CMO Dr. Matthieu Rutten, Radiologe am Jeroen Bosch Ziekenhuis.

    Einen maßgeblichen Anteil an der Gründung von Plain Medical hatte zudem Fraunhofer Venture. Der zentrale Ansprechpartner der Fraunhofer-Gesellschaft für den Technologietransfer durch Ausgründungen hat das junge Unternehmen von Anfang an begleitet und bei allen Fragen rund um die Gründung und Finanzierung unterstützt. Darüber hinaus tritt Fraunhofer Venture als Investor auf, der sich an der ersten Finanzierungsrunde des Unternehmens beteiligt.


    Contact for scientific information:

    Alexandra Jürgens
    Leiterin Business Development
    Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS
    Max-von-Laue-Straße 2
    28359 Bremen
    +49 421 178 792 159
    alexandra.juergens@fraunhofer.mevis.de


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    Criteria of this press release:
    Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
    Information technology, Mathematics, Medicine
    transregional, national
    Transfer of Science or Research
    German


     

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