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Radiologie: Wenn der Algorithmus entscheidet ...

In der Radiologie wird künstliche Intelligenz eine Revolution auslösen. Das zumindest behaupten einige Startup-Firmen: Hype oder realistisches Szenario?

Untersuchung durch künstliche Intelligenz (KI):
Sind Ärzte bald entbehrlich ? 


Künstliche Intelligenz (KI) ist längst in unserem Alltag angekommen:

Sprachsteuerung über Alexa, Siri und Co. , Übersetzungen jeder beliebigen Sprache über Apps, Navigation und vieles mehr.

Es braucht einen Algorithmus !

Grundlage ist immer eine spezielle Art von Algorithmen, die sogenannten künstlichen neuronalen Netzwerke. Da diese Algorithmen auch sehr gut darin sind, Bildinhalte zu erkennen – zum Beispiel Hunde und Katzen auf Fotos –, ist ihre Anwendung in der diagnostischen Medizin und insbesondere in der Radiologie ein fast zwingender nächster Schritt.

Algorithmen sind zu aller erst Klassifikationsmaschinen. Sie benötigen eine große Menge an guten Trainingsdaten und möglichst wenige Zielkategorien. Denn ein Algorithmus muss viele Beispiele einer Kategorie gesehen haben, bevor er neue Daten zuverlässig klassifizieren kann.

Beispiel Lungenembolie (das Verstopfen von Lungenarterien durch Blutgerinnsel):
Während die Erkrankung rasch in ein lebensbedrohliches Kreislaufversagen münden kann, verbessert ein früher Therapiebeginn mit blutverdünnenden Medikamenten das Ergebnis für den Patienten ganz entscheidend. Zudem hat ein Algorithmus, der eine Lungenembolie erkennen soll, nur zwei Zielkategorien: Lungenembolie ja und Lungenembolie nein (!!)

Ein Algorithmus, der also den Arzt auf einen solchen akuten Zustand hinweist, spart wichtige Minuten. Somit ist klar, dass eine künstliche Intelligenz hier enormes Potenzial hat, im klinisch-diagnostischen Alltag sinnvoll eingesetzt zu werden.

Warum ist die Radiologie so interessant ?

Der Weg des Radiologen zur richtigen Diagnose beginnt immer mit dem Erkennen einer Veränderung auf einem Bild. Dabei ist es egal, ob das Bild im Rahmen einer konventionellen Röntgenaufnahme, einer Computertomographie (CT), einer Magnetresonanztomographie (MRT) oder einer Ultraschalluntersuchung entstanden ist.

Zudem erfüllt die moderne Radiologie eine zentrale Voraussetzung für die Anwendung von künstlicher Intelligenz: Während in den 1990er Jahren noch analoge Filme vor einen Leuchtkasten gehalten wurden und Patienten mit Tüten voller Röntgenbilder von Arzt zu Arzt liefen, ist die Radiologie heute vollständig digital. Das bringt sie in den Focus von KI-Anwendungen.

... und die Industrie ?

Firmen versprechen eine vollautomatisierte radiologische Diagnostik bereits in wenigen Jahren; ein menschlicher Input sei überhaupt nicht mehr nötig. Auch solche überzogenen Versprechungen – sie dürften teilweise dem auf Managern lastenden Druck geschuldet sein, Investoren zu beeindrucken – werden sich kurz- und mittelfristig nicht erfüllen.

Tatsächlich dürften schon in wenigen Jahren Programme radiologische Bilddaten routinemäßig und in Echtzeit analysieren. Ergibt sich dabei ein Verdacht auf das Vorliegen eines lebensbedrohlichen Zustands, wird das Programm den Radiologen darauf hinweisen. Dieser kann dann die Untersuchung, die zum Beispiel eine Hirnblutung oder eine Lungenembolie zeigt, unverzüglich bearbeiten.

Aktuelle Studien zeigen allerdings, dass Radiologen damit nicht zu ersetzen sind. Denn die Profession besteht aus weit mehr als nur dem Erkennen von Anomalien auf Bildern. Deren Einordnung in die oft komplexe klinische Situation des Patienten und die präzise Kommunikation mit den ärztlichen Kollegen sind mindestens genauso entscheidend für eine erfolgreiche Behandlung.

Es bleibt also spannend in der Radiologie. Ärzte und Patienten dürfen sich auf weitere Verbesserungen im diagnostischen Prozess freuen.

 

 

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