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Hautläsionen gehören zu unserem Alltag, und
zwar in jedem Alter.

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Das häufigste Beispiel sind Wunden. Ein aufge-schürftes
Knie, eine Blase am Fuß, ein verbrannter Finger...

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wir alle kennen diese kleinen Unfälle, die
meist gut verheilen.

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Als Faustregel gilt: Je größer eine Wunde,
desto länger dauert ihre Ausheilung und umso
komplexer ist ihre Behandlung.

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Doch nicht nur die Größe einer Wunde bestimmt
ihren Heilungsprozess, sondern auch Alter und
Vorerkrankungen.

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In ungünstigen, jedoch leider nicht seltenen
Fällen können zugezogene Wunden chronisch
werden.

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Diese bedürfen einer umfassenden Pflege und
müssen kontinuierlich über Monate bis hin
zu Jahren beobachtet werden,

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um eine Ausheilung zu ermöglichen - und das
ist gar nicht so ei nfach hinzubekommen!

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Ok, nun ein paar Grundlagen zur Wundversorgung!

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00:00:52.827 --> 00:00:59.520
Eine chronische Wunde besteht nicht nur aus
Fleisch und Haut. Man unterscheidet drei Hauptgewebetypen
im Wundbett:

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Granulation, Fibrinbelag und Nekrosen. Granulation
ist super, der Rest ist mies.

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00:01:05.000 --> 00:01:12.000
Warum? Nun, im Grunde ermöglicht Granulation
die Epithelisierung, also den Wundverschluss.

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00:01:12.000 --> 00:01:18.000
Fibrinbelag hingegen beeinträchtigt den Heilungsprozess
und Nekrosen begünstigen zusätzlich Infektionen.

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00:01:18.000 --> 00:01:27.000
Beides muss ausreichend abgetragen werden,
wobei ein frischer Wundgrund entsteht. Für
diesen muss die Heilung dann erneut beginnen.

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00:01:29.000 --> 00:01:37.000
In der Standard-Wundversorgung wird die Dokumentation
heutzutage mit Hilfe von Fotos einzelner Wunden
un-terstützt, um den Fortschritt mit der Zeit
zu dokumentieren.

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00:01:37.000 --> 00:01:40.000
Bedenke: Die Heilung kann Monate bis Jahre
dauern.

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00:01:40.000 --> 00:01:46.000
Allerdings lassen sich weder schleichende Verbesserungen
noch Verschlechterungen über die Zeit angemessen
nachvollziehen ...

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noch sind dynamische Veränderungen der Gewebezusammensetzung
und des Erscheinungsbildes ersichtlich.

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00:01:51.000 --> 00:01:57.000
Dies liegt an der Natur von Wunden, deren Erscheinungsbild
sehr komplex sein kann,

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wobei ihre Form, Tiefe, Farben, Gewebsmischungen,
Nässe, Sterilität, Blutversorgung und viele
andere Kriterien eine Rolle spielen.

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00:02:09.000 --> 00:02:13.000
Wie kann man also die Fragen beantworten, die
für eine optimale Versorgung relevant sind?

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00:02:13.000 --> 00:02:17.000
Zum Beispiel: Wo ist der Anfang und wo das
Ende einer Wunde?

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00:02:17.000 --> 00:02:23.000
Welche Bereiche gehören zu welchem Gewebetyp?
Und wie hat sich eine Wunde im Laufe der Zeit
verändert?

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00:02:23.000 --> 00:02:30.000
Diese Fragen können von Menschen nicht angemessen
beantwortet werden, da ihre Wahrnehmung und
ihre Schlussfolgerungen von Natur aus subjektiv
sind.

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00:02:30.000 --> 00:02:38.000
Zwei Pflegende könnten jede dieser Fragen
mehr oder weniger unterschiedlich beantworten,
da ihr Fachwissen und ihre Erfahrungen unterschiedlich
sind.

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00:02:40.000 --> 00:02:47.000
Methoden des maschinellen Lernens sind jedoch
objektiv. Spezifische Modelle ermöglichen
die Erkennung und Analyse von Mustern in Bildern.

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00:02:47.000 --> 00:02:52.000
Die Anwendung solcher Methoden zur Wunderkennung
und Gewebeklassifizierung hat das Potenzial,

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00:02:52.000 --> 00:02:56.000
die Belastung des Pflegepersonals zu verringern
und die individuelle Pflege zu verbessern.

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Ihre Leistung hängt jedoch in hohem Maße
von den Daten ab, mit denen sie trainiert werden.

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00:03:03.000 --> 00:03:09.000
Angemessene Ergebnisse zu erzielen ist durch
die bereits erwähnte Variabilität von Wunden
eine Herausforderung.

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00:03:09.000 --> 00:03:14.000
Um ausreichend leistungsfähige Modelle zu
erhalten sind daher eine große Menge an Bildern
mit einer hohen Variabilität

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sowie korrekte und eindeutige formale Beschreibungen,
sogenannte Annotationen, erforderlich.

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00:03:22.000 --> 00:03:27.000
Leider gibt es nur wenige freie und ethisch
unproblematische Wundbilddatensätze.

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00:03:27.000 --> 00:03:32.000
Die Anzahl der darin enthaltenen Bilder ist
begrenzt, und die Daten selbst bringen mehrere
Probleme mit sich.

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00:03:32.000 --> 00:03:37.000
Zum Beispiel: Die Qualität der Bilder ist
sehr unterschiedlich, gegebene Annotationen
sind noch rarer...

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und die vorhandenen Annotationen unterscheiden
sich stark in Qualität und Übereinstimmung.

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00:03:41.000 --> 00:03:45.000
Außerdem sind einige Konzepte unterrepräsentiert.

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00:03:45.000 --> 00:03:52.000
Ein sehr weit verbreitetes Problem, das in
der Forschung zum maschinellen Lernen diskutiert
wird, ist beispiels-weise der Mangel an Bilddaten
die dunklere Hauttöne zeigen.

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00:03:52.000 --> 00:03:59.000
Dies hat zur Folge, dass Ansätze, die mit
fehlenden Konzepten trainiert wurden, nicht
für jeden sauber funktionieren.

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00:03:59.000 --> 00:04:06.000
Es gibt jedoch Wege, diese Probleme anzugehen:
Generative Adversarial Networks.

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00:04:06.000 --> 00:04:14.000
Diese sind in der Lage, individuelle Konzepte
aus Bildern zu erlernen und über Blaupausen
synthetische Bilder von hoher Qualität zu
erzeugen.

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00:04:14.000 --> 00:04:20.000
Das Hauptziel dieses Promotionsprojektes besteht
darin, einen iterativ verbessernden maschinellen
Lernworkflow

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00:04:20.000 --> 00:04:25.000
für eine genaue und robuste Analyse verschiedener
Arten von Hautläsionen zu entwickeln.

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00:04:25.000 --> 00:04:38.000
Datenmangel und unterrepräsentierte Konzepte
sollen künstlich kompensiert werden, um ausgewogene
und ein-heitliche Modelle mit verbesserter
Erkennungs- und Klassifizierungsleistung zu
erstellen.

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00:04:38.000 --> 00:04:47.000
Individuelle Wundheilungsverläufe werden so
nachvollziehbar und verständlich, um die Behandlungsstrategien
bei Bedarf präzise anpassen zu können.

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00:04:47.000 --> 00:04:59.000
Dies kann den Wundheilungsprozess beschleunigen
und das Risiko von Komplikationen verringern,
die andern-falls zu langwierigen Behandlungen
oder Amputationen führen könnten.

