BMDNow: KI soll Osteoporose in vorhandenen CT-Aufnahmen früh erkennen

Die frühzeitige Diagnose von Knochenschwund stellt das Gesundheitssystem vor Herausforderungen, da ein verringerter Knochenmineralgehalt oft erst nach einem Knochenbruch auffällt.

Einen neuen Ansatz zur Erkennung verfolgt das Forschungsprojekt BMDNow, an dem das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD), die Goethe-Universität Frankfurt sowie das Unternehmen garritz online media international beteiligt sind.

Gefördert durch die Hessen-Agentur, arbeitet das Konsortium an einer Software auf Basis künstlicher Intelligenz, die Knochenveränderungen direkt aus ohnehin vorhandenen Computertomografie-Aufnahmen ermitteln kann.

Analyse vorhandener Bilddaten ohne Zusatzuntersuchungen

Das Ziel der Projektpartner besteht darin, Osteopenie und Osteoporose zu medizinischen Fragestellungen im Bauch- oder Brustbereich werden routinemäßig CT-Scans angefertigt, auf denen auch Teile der Wirbelsäule abgebildet sind.

Die im Projekt entwickelte Software analysiert diese bestehenden Datensätze und bestimmt die Knochendichte einzelner Wirbelkörper. Dadurch entfällt der Bedarf an gesonderten Screening-Terminen oder weiterer Strahlenbelastung, da bereits vorliegende radiologische Daten für eine ergänzende Auswertung herangezogen werden.

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Trabekuläre Segmentierung und Kalibrierung

Technisch setzt die KI-Lösung am trabekulären Knochen an. Das System segmentiert diesen schwammartigen, innen liegenden Teil des Wirbelkörpers, der für die Festigkeit des Skeletts von zentraler Bedeutung ist. Um präzise Werte für die Knochendichte zu berechnen, greift das Verfahren auf Kalibrierkurven zurück, die aus Referenzphantomen abgeleitet werden.

Gegenwärtig basiert die Auswertung auf Aufnahmen, die mit der Dual-Energy-CT-Technologie erstellt wurden. Für künftige Ausbaustufen plant das Konsortium aus Fraunhofer IGD, Goethe-Universität und garritz online media international jedoch, die Funktionalität auch auf herkömmliche Single-Energy-CT-Scans zu erweitern, was die breite Anwendbarkeit im klinischen Alltag weiter vergrößern würde.

Klinische Schwellenwerte zur Einordnung

Für die Beurteilung der Knochendichte spielen standardisierte Grenzwerte eine zentrale Rolle. Fachberichte verweisen in diesem Zusammenhang auf die Kriterien des American College of Radiology für die quantitative Computertomografie (ACR-QCT):

• Als normal gilt eine trabekuläre Knochendichte von mehr als 120 mg/cm³.
• Eine Knochendichte zwischen 80 und 120 mg/cm³ deutet auf Osteopenie, die Vorstufe von Osteoporose, hin.
• Werte von unter 80 mg/cm³ markieren das Vorliegen einer manifesten Osteoporose.

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Durch die automatische Erfassung dieser Kennzahlen können Radiologieteams bei Routinebefunden unverzüglich Hinweise auf ein erhöhtes Frakturrisiko dokumentieren.

Validierungsphase und Weg zur Zulassung

Das Vorhaben fand bereits früher Beachtung: Im Jahr 2025 erzielte BMDNow den zweiten Platz beim Wettbewerb „Hessen Ideen“. Aktuell befindet sich der Prototyp der Software in der Finalisierung und Validierung.

Nach Angaben der Projektpartner wird eine offizielle Medizinproduktzulassung innerhalb der kommenden 1–2 Jahre angestrebt. Erst mit diesem regulatorischen Schritt kann die KI-Lösung regulär in radiologischen Praxen und Krankenhäusern implementiert werden, um Risikopatienten frühzeitig einer gezielten Knochentherapie zuzuführen.

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