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Künstliche Intelligenz in der Diagnostik KI könnte Heilungschancen massiv verbessern Seite 2/2 Müssen Radiologen um ihren Job fürchten? Einmal trainiert, arbeitet die KI blitzschnell. Und könnte im Zweifel sogar Leben retten, etwa in der Notfallaufnahme von Krankenhäusern. Dort werden Patienten mit Verletzungen direkt per Computertomographen oder Röntgengerät untersucht. "Es kann beispielsweise sein, dass jemand eine Hirnblutung hat", sagt Nuance-Forscher Lenke. "Wenn man Pech hat, hat der Arzt erst nach zwei Stunden Zeit, sich das entsprechende Bild anzuschauen. " KI könnte hier direkt eine Diagnose liefern und die Chancen der Heilung massiv verbessern. Trotzdem geht es den Aachenern nicht darum, KI zum Chefarzt zu machen. "Wir wollen Radiologen helfen", sagt Lenke, "aber sie nicht ersetzen. " Viele Ärzte sehen die Technik jetzt schon als Erleichterung in einem Job, der viel Arbeit und Konzentration erfordert. Und je feinteiliger moderne CT- oder MRT-Geräte Organe vermessen, desto mehr Bilder gilt es zu sichten.
Eine Alternative dazu wird aktuell vom Westdeutschen Teleradiologieverbund entwickelt. Bei diesem soll der Zugriff auf Apps über das bestehende Teleradiologienetzwerk erfolgen, sodass bei bestehender Anbindung an den Teleradiologieverbund ein deutlich vereinfachter Zugriff auf KI-Anwendungen geschaffen wird. Anwendungsbeispiele für KI-Anwendungen Ist einmal der Zugriff geschaffen, können nun verschiedenste KI-Anwendungen im klinischen Alltag verwendet werden. Diese gliedern sich überwiegend in die Themenbereiche Detektion/Segmentierung und Bildbearbeitung. KI zur Detektion Das größte Gebiet stellt dabei naturgemäß in der Radiologie der Themenbereich Detektion dar. Bereits zertifiziert und im klinischen Alltag genutzt werden können z. B. Anwendungen von Aidoc oder von Brainomix. Die Anwendungen von Aidoc () dienen dabei der Detektion von akuten Pathologien bei der Computertomographie (CT). Es können z. B. beim Thorax-CT Pneumothoraces, Lungenembolien oder Rippenfrakturen detektiert werden oder beim Wirbelsäulen-CT Wirbelkörpersinterungen.
Arbeitserleichterung für RadiologInnen KI-basierte Programme zur automatischen Segmentierung und Quantifizierung sind bereits verfügbar, z. B. für Prostatakrebs. Die Auswertung aggressiver Läsionen in einzelnen Organsegmenten ist möglich. Größe, Form, Kontrast- und Texturanalyse geben Aufschluss über Phänotyp, Invasion, Progression und andere Tumoreigenschaften. Verbessertes Krankheitsmanagement Die mit Hilfe der KI gewonnenen quantitativen Bildgebungsmarker ergänzen klinische Krankheitsdaten. Eine Kurzzeitstudie mit Lungenemphysemen zeigte bereits, wie gut die Bilddaten mit den klinischen Werten korrelieren (). Derzeit werden KI-Projekte für ein besseres Krebsmanagement durch das EU-Programm H2020 finanziert (siehe Referenzen). Hindernis für KI in der Routinepraxis: Reproduzierbarkeit Viele KI-Projekte zeigen vielversprechende Ergebnisse, sind aber selten global ausgerichtet. Ein Grund dafür ist ihre mangelnde Reproduzierbarkeit. In der klinischen Praxis schränkt die Variabilität zwischen Geräten, Institutionen und Protokollen die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und damit eine gut funktionierende KI ein.
Erstes Semester im Modul Informatik. Im Skript fliege ich so schnell wie möglich über die Grundsätze der Programmierung (Ich möchte doch endlich zu dem richtigen Coden kommen: Wie schreibe ich ein Programm, was sind Schleifen, Felder, Zeiger.. ), aber eine Liste bleibt bei mir im Kopf hängen. Sie zählt die Eigenschaften einer Software auf. "Software verschleißt nicht, Wiederverwendung ist sehr lukrativ, Software ermüdet nicht", aber auch "Software-Leute unterschätzen das Problem und überschätzen sich selbst, bei Software existiert keine natürliche Lokalität, kleine Ursachen können große Wirkungen erzeugen. " An diese Sätze muss ich zurückdenken, als ich für diesen Beitrag recherchiere. Weniges wird in der Medizin derzeit kontroverser diskutiert als die KI. Die Zahlen zeigen: Die KI-Anwendung in der Medizin boomt. Der Umsatz wird von 2, 1 Milliarden Euro 2018 bis auf 36, 1 Milliarden Euro 2035 steigen, die Patentmeldungen haben sich bereits von 2008 bis heute vervierfacht 1. Doch wie gut ist sie eigentlich?
6 Klingt logisch: In der Medizin wird oft das Vier-Augen-Prinzip verwendet. Warum nicht zwei durch einen Algorithmus ersetzen? Einen noch anderen Weg für Radiologen sieht Prof. Dr. Ernst J. Rummeny, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar: "Er muss sich künftig in Stoffwechselvorgänge einarbeiten, um die Komplexität, die ein PET-Bild oder eine Hyperpolarisations-MRT bietet, auch interpretieren zu können. Die Schlüsse, die er daraus zieht, werden dann in Konferenzen, z. B. Tumorkonferenzen mit Chirurgen, Internisten und Pathologen diskutiert. Radiologen werden sich spezialisieren und immer tiefer in Biologie, Physiologie und Biochemie einarbeiten müssen. Zwar kann ein Physiologe oder Biochemiker den Stoffwechsel wohl noch besser beschreiben, aber der Radiologe wird diese Informationen im Kontext der Bilder interpretieren und diagnostisch einordnen müssen. " 7 Es scheint, als wüsste niemand so richtig, wohin die Reise geht. Aber spannend wird es auf jeden Fall.
FDA- und CE-zertifiziert verwendet werden kann dabei z. PixelShine von AlgoMedica (). Diese Anwendung verspricht, bei gleicher Dosis das Bildrauschen im CT deutlich zu reduzieren. Letztlich soll dadurch die Strahlendosis, die für ein diagnostisch verwertbares CT benötigt wird, weiter reduziert werden. Weiterführende Hinweise " Guerbet und IBM Watson Health starten zweites KI-Projekt " in RWF Nr. 11/2019 " KI in radiologischen Diagnosesystemen: die wichtigsten rechtlichen Fragen " in RWF 09/2018
Was sagen Patienten zu dieser Entwicklung? Nach einer Umfrage der Technikberatung Bearing Point lehnen 63% der Befragten es ab, eine Diagnose ausschließlich durch die KI gestellt zu bekommen. Unter dem Vorwand, dass Arzt und Maschine zusammenarbeiten, sind 61% jedoch einverstanden. 3 Es zeigt sich, dass das Vertrauen in die Technik ausgebaut werden muss. Das heißt: Jegliche Software muss ausreichend getestet werden, denn Behandlungsfehler durch falsche Diagnosen sind verheerend, unabhängig davon wer Schuld hat. Wird alles daran gesetzt dies zu vermeiden, bietet es den Vorteil, dass sie weder gestresst noch abgenutzt werden kann. Ich habe es selbst erlebt. Pro Patient wird sich oft nicht mehr als 5min Zeit genommen. Selten aus Arroganz des Arztes, sondern oft weil er weiß, was in seinem Büro auf ihn wartet. Befundungen, Bürokratie, Blutuntersuchungen. Und dann noch schnell das Röntgenbild von Herrn Maier. Hoffentlich vorbefundet, denn das habe ich in meinem ersten Semester gelernt: Der Mensch ermüdet, Software nicht.
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