"Ein einziges Lungenscreening enthält 600 bis 800 Bilder", sagt Michael Forsting, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am Universitätsklinikum Essen. Künftig könnte diese Untersuchung zur Vorsorge an Millionen Patienten regelmäßig durchgeführt werden. "Die Bilder können sich Radiologen dann gar nicht mehr alle anschauen. " KI schafft das. Zudem gilt in vielen Bereichen heute noch das Vier-Augen-Prinzip: Zwei Radiologen müssen sich die Bilder unabhängig voneinander anschauen. Auf Radiologen-Kongressen wird nun schon diskutiert, ob Künstliche Intelligenz einen von zwei Radiologen ersetzen und damit viel Arbeit sparen kann. In Ländern wie China, sagt Forsting, gebe es gar nicht genug ausgebildete Ärzte, um jeden Patienten untersuchen zu können. KI für die Radiologie könne da Abhilfe schaffen. Der Job des Radiologen werde trotzdem nicht wegfallen - sondern sich verändern, glaubt der Essener Experte. Das erwartet auch Ajay Agrawal, KI-Experte aus Kanada und Autor des Buches "Prediction Machines".
An unseren Standorten in Calw und Leonberg bieten unsere Teams von der Gemeinschaftspraxis Partner Medizinische Bildgebung, Radiologische Gemeinschaftspraxis Calw-Leonberg die ganze Leistungspalette der modernen Radiologie an. Hohe Fachkompetenz, Aktualität und Sorgfalt auf jeder Ebene betrachten wir als Grundlage unserer Arbeit. Zu dieser Philosophie gehört die Verknüpfung von moderner Gerätemedizin mit Zugewandtheit und Aufklärung. Uns ist es wichtig, unsere Patienten aus dem Raum Calw, Leonberg, Ditzingen und Stuttgart immer umfassend zu informieren, auch zu einem so aktuellen Thema wie der sogenannten Künstlichen Intelligenz (KI), die weit in die Radiologie hineinreicht. Qualitätsverbesserung durch Künstliche Intelligenz in der Diagnostischen Radiologie Der Einsatz der Künstlichen Intelligenz gehört zu den vielen wichtigen Zukunftsthemen in der Diagnostischen Radiologie. Weltweit wird hierzu gearbeitet, erste Anwendungen befinden sich in der Erprobung. Die Algorithmen können große Bilddatenmengen analysieren und ermöglichen zum Beispiel in Ländern wie China und Indien überhaupt erst Vorsorgeprogramme.
von Dr. med. Johannes Haubold, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie, Universitätsklinikum Essen Künstliche Intelligenz (KI) ist ein aktuelles "Hype-Thema", das immer mehr Einzug in medizinische Kongresse und Journals findet. Gleichzeitig steigt die Anzahl der Anwendungen, die auf KI basieren und in der Radiologie – CE- und FDA-zertifiziert — verwendet werden dürfen, von Tag zu Tag weiter an. Blickt man jedoch in die Kliniken und Praxen, haben KI-Anwendungen bislang kaum Einzug in den klinischen Alltag gefunden. In diesem Beitrag beschreiben wir die Hürden sowie Möglichkeiten, diese zu überwinden. Zurückhaltung bei KI-Anwendungen aufgrund fehlender Vergütung Der zurückhaltende Einsatz der KI-Anwendungen in der Radiologie hat Gründe. Auf der einen Seite wurde von der Bundesregierung mit dem Gesetz für eine bessere Versorgung durch Digitalisierung und Innovation (Digitale-Versorgung-Gesetz) zwar eine Möglichkeit geschaffen, um den Patienten Healthcare Apps zu verschreiben, allerdings sieht dieses bislang nicht vor, den Einsatz von KI-Anwendungen in der Radiologie zu vergüten.
Leistungsfähigkeit Die Leistungsfähigkeit der Netzwerke wird dabei stark von der Datenqualität beeinflusst und bedarf einer ausführlichen Validierung. Entscheidend ist auch die Fähigkeit und Bereitschaft der Hersteller, diese in die bestehenden RIS-/PACS-Systeme zu integrieren. Bewertung Künstliche Intelligenz wird in hohem Maße den Alltag des klinisch tätigen Radiologen beeinflussen. Publikationen zu den Risiken der Technik und zur adäquaten Validierung sind allerdings noch unterrepräsentiert. Neben der Erschließung neuer Anwendungsfelder bedarf es daher auch einer weiteren Erforschung möglicher Risiken. Empfehlungen für die Praxis KI wird in den nächsten 5 bis 10 Jahren vielfältige Möglichkeiten der Arbeitsverbesserung und -erleichterung bieten. Die Integration der Anwendungen in die vorhandenen RIS-/PACS-Systeme wird voraussichtlich über App-Stores und/oder bestehende Teleradiologienetzwerke ablaufen. Abstract Clinical/methodological issue Artificial intelligence (AI) is being increasingly used in the field of radiology.
Ein Algorithmus des dänischen Unternehmens Visiana, der das Knochenalter bei Kindern bestimmt, ist schon seit einigen Jahren im Routine-Einsatz: etwa um Wachstumsstörungen abzuklären. 5 Grenzen der KI Doch das Ganze hat auch seine Grenzen. Unter anderen KI-Experten ist der Spruch verbreitet: Alles, was ein Arzt mit einem Blick beurteilen kann, kann genauso gut auch die KI übernehmen. Also ein Knochenbruch, ein Pneumothorax vielleicht Arthrose. Es sind repetitive, einfache Aufgaben, die auf absehbare Zeit an die KI abgegeben werden können. Aufgaben, die schon ein Radiologe in der Facharztausbildung hoch und runter befunden muss. Der Arzt hätte mehr Zeit für schwierige Fälle und für den Patientenkontakt. Radiologen wird ja schon lange vorgeworfen, mehr Röntgenbilder, als Patienten zu sehen. Die Deutsche Radiologie Gesellschaft beschreibt die Entwicklung dementsprechend gemäßigter: "Der Einsatz digitaler, computergestützter Analysen von Bilddaten sowie die Verknüpfung dieser komplexen Bilddaten mit weiteren patientenbezogenen Metadaten bietet dabei die Chance, Therapieentscheidungen zu optimieren und individualisierte Strategien zur Behandlung und Verlaufskontrolle zu entwickeln. "
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