KI steigert die Effizienz in der Radiologie

Wie schon auf dem Deutschen Röntgenkongress 2023 von führenden Experten geäußert wurde, ist in Deutschland die Menge der Bildgebungsdaten stark gestiegen und die Zahl der durchgeführten CTs und MRTs wuchs in den letzten Jahren kontinuierlich an. Um aus dieser Masse an Daten das Maximum an Informationen ziehen zu können, setzt die Branche verstärkt auf KI-basierte Technologien. Und dies aus gutem Grund: KI kann wesentlich mehr Bilder und Strukturen vergleichen, als es Menschen möglich ist. So gibt sie den Radiologinnen und Radiologen wesentliche Hinweise für ihre Entscheidungen. Darüber hinaus lassen sich durch KI aber auch die organisatorischen Abläufe und die Zusammenarbeit mit den Klinikerinnen und Klinikern optimal stützen.

Wie KI die Visualisierung in der Radiologie optimiert

Die weltweite COVID-19-Pandemie hat die Nutzung digitaler Lösungen und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen beschleunigt. Ein großer Teil der Ärzteschaft bzw. des Managements will nun weiterhin von KI-basierten Technologien und Tools profitieren.

Da die Radiologie auf visuelle Interpretation angewiesen ist, gilt hier das Potenzial als besonders hoch, dass KI-Tools und KI-gestützte Software für die klinische Arbeit haben. GE Healthcare hat zum Beispiel ein KI-Tool entwickelt, das ein Röntgenbild während einer Untersuchung automatisch auf dem Bildschirm dreht. Dadurch werden bei jeder Patientin und jedem Patienten drei bis vier Mausklicks eingespart. Insgesamt könnte dies für einen einzelnen Mitarbeitenden bis zu 70.000 Klicks weniger pro Jahr bedeuten [1].

KI hilft Ärzten darüber hinaus, Ultraschallbilder schneller aufzunehmen und mit krankhaften Strukturen zu vergleichen. Dies ist zum Beispiel wichtig für die Beurteilung der Herzfunktion. Denn hier können sowohl die Qualität der Datenerfassung als auch die Fähigkeiten des Personals die Ergebnisse der Untersuchung unterstützen. Häufig müssen sich Patientinnen und Patienten im Lauf der Zeit auch mehreren Untersuchungen unterziehen. Diese können so konsistent durchgeführt werden, um den Krankheitsverlauf effizienter beurteilen zu können. Neue KI-basierte Ultraschalltechnologien können Schwankungen bei diesen Untersuchungen verringern und Verläufe automatisiert darstellen – dies vereinfacht den Prozess, liefert schnellere Ergebnisse und vereinfacht Therapeutinnen und Therapeuten ihre Entscheidung.

Viele der heutigen fortschrittlichen Bildgebungstechnologien nutzen auch eine KI-basierte Bildrekonstruktion für die klinische Arbeit. Die CT- und MRT-Unternehmen haben zum Beispiel eine Technologie entwickelt, die Rauschen aus CT-Scans entfernt, ohne die anatomischen Strukturdaten im Bild zu beeinträchtigen. Die Technologie kann in einer Vielzahl von klinischen Anwendungen eingesetzt werden und liefert ein Bild, das herkömmlichen FBP-Bildern ähnelt.

Wie Unternehmens-KI die Zusammenarbeit mit Kliniken fördert

Größere KI-Lösungen, bekannt als Enterprise AI oder Unternehmens-KI, sammeln Daten aus einer Vielzahl von Quellen zur Bewertung, zum Beispiel aus über 1 Million Röntgenbildern. Wendet man das Konzept der Unternehmens-KI auf die Radiologie an, so lassen sich Kliniken mit wertvollen Informationen über den Krankheitsverlauf von Patientinnen und Patienten versorgen.

Ein KI-Tool kann beispielsweise nicht nur Messungen für den aktuellen klinischen Bedarf vornehmen, sondern auch die Größe und Position aller anderen Objekte im Bild erfassen. Dies kann die Gesundheit einer Patientin oder eines Patienten positiv beeinflussen – insbesondere auch bei Kindern. Darüber besteht die Möglichkeit die Bilddaten einer Patientin oder eines Patienten mit denen anderer Menschen in Zusammenhang zu bringen, die an derselben Krankheit oder denselben Symptomen leiden. Dies eröffnet Klinikerinnen und Klinikern neue Einblicke in die Krankheit, ihre Prävalenz und ihr Fortschreiten.

KI spielt eine wesentliche Rolle, um die Arbeit in der Radiologie zukünftig effizienter zu gestalten. Darüber hinaus bietet sie das Potenzial, die Gesundheitsvorsorge entscheidend zu verbessern. Wenn Sie wissen möchten, auf welche Technologien Sie setzen sollten, um eine robuste und zukunftsfähige Lösung zu erhalten, oder wenn Sie Unterstützung bei deren Implementierung benötigen, sprechen Sie uns gerne an.

[1] GE HealthCare; data on file