LungStage - Die Zukunft in der Befundung von Lungenkrebs

## Ziel
Diese Arbeit untersuchte, wie die automatisierte Erkennung von Lungenkrebs durch künstliche Intelligenz (nachfolgend «KI» genannt) in einem User Interface (nachfolgend «UI» genannt) bereitgestellt werden kann. Die Diagnose von Lungenkrebs sollte beschleunigt und die Radiologen entlastet werden.

## Hintergrund
Durch die Computertomographie entstehen in der Schweiz jährlich Petabytes an radiologischen Bilddaten, welche von Fachärzten für Diagnostik und Behandlungsplanung
analysiert werden. Diese Analyse ist kostspielig und zeitaufwändig. Eine PET/ CT Tomographie eines Lungenkrebspatienten beinhaltet rund 6‘000 Einzelbilder. Eine KI kann darauf trainiert werden, Tumore und Metastasen in den Bildern zu finden und so den Prozess zu beschleunigen. Da die Ergebnisse der KI aber nicht deterministisch sind, musste ein Weg gefunden werden, wie das Resultat der Maschine dem Menschen vertrauenswürdig kommuniziert werden konnte.

## Methode
Mit qualitativen Methoden sollte untersucht werden, wie Radiologen Lungenkrebs befunden. In einem theoretischen Teil wurde untersucht, welche Aspekte wichtig waren, damit der Radiologe dem Output der KI vertrauen konnte. Danach wurde
anhand von drei Iterationen mit Prototypen in steigender Detailtreue untersucht, wie das UI für LungStage aussehen sollte. Die Prototypen wurden mit Radiologen und
Nuklearmedizinern in drei Spitälern evaluiert.

## Resultat
Das Hauptergebnis der Arbeit war ein klickbarer, animierter Hi-Fi Prototyp. Er demonstrierte, wie die Benutzer in Zukunft mit Hilfe von KI Lungenkrebs befunden könnten
und ermöglichte dem Auftraggeber bereits während dem Projekt, weitere Partner für die Zusammenarbeit und Weiterentwicklung zu finden.

## Anwendung und nächste Schritte
Das erarbeitete Design bildete die Grundlage für die weitere Entwicklung durch den Auftraggeber. Das Projektteam empfahl, das Design mit der KI zu verbinden und mit weiteren Testpersonen zu evaluieren, die bisher noch nicht am Projekt beteiligt waren.