KI-Wunderkennung

Wie könnte ein digitales Tool aussehen, das bei der Wunddokumentation unterstützt – indem es auf einem Foto relevante Merkmale der Wunde erkennt und strukturiert sichtbar macht?

Diese Demo zeigt exemplarisch einen typischen KI‑Workflow: Zu ausgewählten Beispielbildern werden für die Wundversorgung relevante Eigenschaften erkannt, z. B. Gewebearten im Wundbett sowie der Zustand des Wundrands. Für jede dieser Klassen wird eine Wahrscheinlichkeit ausgegeben, sodass auch Mischbilder oder mehrere gleichzeitig plausible Merkmale abgebildet werden können.

Zusätzlich kann eine Grad‑CAM‑Visualisierung erzeugt werden. Dabei werden Bildbereiche farblich hervorgehoben, die für die jeweilige Klassenzuordnung besonders relevant waren. So wird greifbar, welche Hinweise im Bild das Modell für eine Entscheidung heranzieht und wo Interpretationsspielraum bleibt.

Damit die Ergebnisse verständlich einzuordnen sind, werden die gezeigten Wundbett‑ und Wundrandeigenschaften in der Anwendung erklärt. Die Demo dient insgesamt der Veranschaulichung von Modellverhalten und Ergebnisdarstellung (inkl. Unsicherheiten) und ist nicht als Bewertung einzelner Fälle gedacht.