子宫内膜异位症很普遍。全世界大约百分之十的育龄妇女患有这种疾病。“受苦”是这里的关键词，因为腹腔内子宫内膜的良性生长平均需要八到十二年才能被诊断出来。女性通常在月经前和月经期间忍受剧烈疼痛的年份。

许多妇科医生仍然依靠全身麻醉下进行的腹腔镜检查来可靠地诊断子宫内膜异位症。然而，这个过程不仅对患者来说费力、繁重，而且费用也相对较高。虽然大多数患者可以通过超声波诊断子宫内膜异位症，但这需要一定程度的经验，因为它很容易被忽视。

因此，人工智能专家FabianLaumer和妇科医生MichaelBajka在2023年夏天创立了子公司dAIgnose。他们的目标是开发一种算法，帮助医生在初次检查时解读子宫的超声数据，从而可靠地诊断子宫内膜异位症而且速度更快。他们得到了ETH人工智能中心及其两位联合创始人ETH计算机科学教授JoachimBuhmann和苏黎世大学医院子宫内膜异位症专家JulianMetzler的专家支持。

偶然创业

劳默今天正在开发医疗解决方案，这有两个原因归功于偶然。尽管他从小就对医学和生物学着迷，但他最初学习的是电气工程和信息技术。直到攻读硕士学位时，他才有机会将人工智能(AI)与医学结合起来。“我偶然听说布曼的研究小组正在提供一篇关于基于人工智能的心脏超声数据分析的硕士学位论文，”劳默解释道。他立即申请并获得了成功。

完成硕士学位后，他继续博士项目的研究工作。机会再次帮助了他。Bajka联系了他的研究小组，询问人工智能是否可以用来检测子宫内膜异位症。劳默正是向这位专门研究子宫内膜异位症的妇科医生提出问题的合适人选。在他的博士项目中，苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种算法，可以更好地解释心脏的超声数据。然后这种方法被转移到子宫中。

从2D图像创建3D模型

劳默和巴伊卡开发了一种算法，可以识别子宫超声图像上的病理，而这些病理通常很难甚至不可能被人眼看到。为此，劳默利用超声图像和患者数据训练了算法。“怀孕和剖腹产的次数、年龄或月经周期的阶段——所有这些因素显然都会影响子宫的外观，”他解释道。

该算法目前在2D超声图像上以彩色显示子宫内膜异位症。如果开发工作按计划进行，劳默希望在今年年底前生成子宫的3D模型，并在其上清楚标记所有生长和粘连。这可以使妇科医生能够精确定位子宫内膜异位症并更好地评估病情的严重程度。

子宫内膜异位症诊断标准

为了确保dAIgnoseAI解决方案能够提供最可靠的结果，Bajka和Laumer还希望为子宫内膜异位症的超声检查制定固定标准。因此，集成人工智能的软件程序将在未来积极指导妇科医生进行检查。“这样我们就可以实现标准化，同时该程序将确保整个子宫都被绘制出来。”

为了推进研究，分拆公司目前正在寻找更多投资者，并与医疗设备制造商进行初步谈判。如果一切按计划进行，2025年底进入市场是可以想象的。然而，智能软件能否在医疗设备中使用仍需获得各种认证。对于劳默来说，有一件事是确定的：“我的目标是让未来的女性在一年内得到可靠的诊断。”

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