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Zusammenfassung In den letzten 30 Jahren haben die Entwicklungen der Informations- und Kommunikationstechnologie zu einem nachhaltigen Wandel in nahezu allen Lebens- und Berufsbereichen geführt. Mit dem Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) erreichen wir nun eine völlig neue Dimension, die absehbar zu erheblichen Veränderungen auch im Arbeitsfeld Radiologie führen wird. Viele Fragen sind zu klären: Was bedeutet KI für die Zukunft von Radiologen und MTRA? Welche Auswirkungen werden das MTA-Reformgesetz und die neue Berufsbezeichnung "Medizinische/r Technologin/e" haben? Brauchen wir ein neues Selbstverständnis von unserer Berufswelt? Wie müssen Ausbildungsinhalte angepasst werden, damit sich unser Beruf zukunftsfähig weiterentwickelt? Der Artikel gibt eine kurze Einführung in das Themenfeld "künstliche Intelligenz", skizziert den aktuellen Stand und beschreibt erste Lösungsansätze, wie sich die "digitale Transformation" auch für MTRA erfolgreich und sinnvoll umsetzen lässt. Schlüsselwörter: künstliche Intelligenz, KI, MTRA, Radiologie, digitale Transformation Abstract In the last 30 years, developments in information and communication technology have led to lasting changes in almost all areas of life and work.
Das Leben in der Radiologie erleichtern Durch die Anbindung der Plattform an das PACS können Daten standardisiert abgerufen werden, die für die behandelnden Ärzte einen Mehrwert haben. Die Zuordnung der Bilddaten an die passenden KI-Tools im Hintergrund läuft vollautomatisch ab, ohne dass sich Ärzte oder MTAs darum kümmern müssen. Der Radiologe bzw. die Radiologin erhält die Ergebnisse der KI-Analysen gleich zu Beginn zur Prüfung, wenn das Bild zur Befundung aufgerufen wird und kann dann selbst entscheiden, ob die Informationen in den weiteren diagnostischen Prozess einbezogen werden. Mehr Effizienz durch KI KI kann aber noch an anderen Stellen helfen, wo man es auf den ersten Blick nicht vermutet. Sie kann den kompletten Workflow in der Radiologie steigern: von der Terminvergabe über die Bildakquisition bis hin zur Befundung. Hat ein Patient beispielsweise Probleme im Knie und braucht ein MRT, kann KI-Unterstützung bereits bei der Terminplanung ansetzen. Es können alle Informationen herangezogen werden, die der Algorithmus über das Netzwerk zieht und mithilfe derer ein möglichst günstiger Termin gefunden werden kann.
"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".
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.
Immer knapper werdende Budgets machen die Entwicklung effizienter und kostengünstiger Technologien notwendig. Insbesondere im Bereich der Bildgebung ist die Beurteilung der Daten und die Erstellung von Analysen oft zeitaufwändig und nicht immer fehlerfrei. Wir sind ein Hamburger Unternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, mit intelligenten Software Lösungen effizientere Prozesse zu ermöglichen. Daher setzen wir moderne Deep Learning Verfahren ein, um Systeme zur KI-gestützten Bild- und Datenanalysen zu entwickeln. Qualität der Diagnose steigern Medizinische Zweitmeinung einholen Zeitbedarf des Radiologen pro Patient reduzieren Hohe medizinische Versorgungsqualität sicherstellen Deutscher Datenschutz durch Open Telekom Cloud Wir arbeiten unter strengen deutschen Datenschutzbestimmungen mit der leistungsstarken und hochsicheren Open Cloud Lösung der Deutschen Telekom. Die BSI-zertifizierte Cloud befindet sich in einem der weltweit sichersten und modernsten Rechenzentren bei Magdeburg. Wir sind Teil eines umfassenden Netzwerks Ein enges Netzwerk aus Kooperationspartnern sowie unterstützenden Unternehmen und Institutionen aus allen Healthcare und Life Sciences Bereichen steht uns zur Seite.
nstliche_Intelligenz Benedikt ist Medizinstudent im 9. Semester in Göttingen und Gasthörer im Medizin-Ingenieurwesen. In seiner Doktorarbeit setzt er sich mithilfe des real-Time-MRTs mit den Auswirkungen von Orthesen auf das Sprunggelenk auseinander. E-Mail: LinkedIN: