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Dauerthema Künstliche Intelligenz in der Radiologie – Active Surveillance im Netz

Am 4. April fand im Haus der Radiologie der erste Hearing Day zur Künstlichen Intelligenz statt. Auf der Fachbeiratsklausur im Februar wurde beschlossen, das Thema im Radiologienetz aktiv zu verfolgen. Vier Anbieter wurden beim ersten Mal eingeladen, ihre Projekte zu präsentieren und mit Radiologen zu diskutieren. Erstes Fazit: spannende Ideen auf der Suche nach einem funktionierenden Geschäftsmodell.


Künstliche Intelligenz, alle finden sie spannend. Klar, wird sie die Arbeit in radiologischen Praxen in einiger Zeit verändern. Sie ist aus keiner Agenda in der radiologischen Szene wegzudenken. Aber: so richtig wissen alle noch nicht, wann und wie genau die Nutzung im Praxisalltag von statten gehen wird. Algorithmen basierte Software hat schon lange in der Radiologie Einzug gehalten und findet sich in den Geräten und IT-Systemen jeder Praxis. Ist eine neue Software zur 3-D-Darstellung von Körperorganen oder zur Volumenmessung schon als künstliche Intelligenz zu bezeichnen? Am Ende fehlt hier die Eigenschaft des „lernenden Systems“, das immer besser wird. Oder besitzt ein Hochleistungs-MR wie der neue MRT 3 T Vida von Siemens, der automatisch die physiologischen und anatomischen Unterschiede der Patienten ebenso wie die unterschiedlichen Erfahrungs- und Ausbildungsniveaus der Nutzer ausgleicht eine künstliche Intelligenz, die im Praxisalltag nutzt, in dem sie die durchschnittliche Untersuchungsqualität erhöht und die Dauer verkürzt?
Auf Anwenderseite wächst durch die zunehmenden Datenvolumina der High-Tech-Geräte die Notwendigkeit automatisierter Auswertungen und Unterstützung durch intelligente Systeme auf jeden Fall kontinuierlich. Gepaart mit dem allseits beklagten Fachkräftemangel zeichnete neulich auf der Vollversammlung ein Radiologe als wünschenswerte Zukunftsvision, dass mittels künstlicher Intelligenz der Großgeräte in Zukunft von einer Fachkraft drei MRTs überwacht werden könnten. Gleichzeitig könnten KI Softwareprogramme einfache Standardbefundungen übernehmen und sich der Radiologe mit den komplexeren Fragestellungen beschäftigen.

Nicht nur in radiologischen Fachkreisen ist die KI als Thema allgegenwärtig: In der ARD-Reportage vom 8. April bereist Wissenschaftsjournalist und Talkshow-Promi Ranga Yogeshwar die Universität Stanford. Dort entwickeln Wissenschaftler eine KI, die Diagnosen anhand von Röntgenaufnahmen stellt. 100.000 Aufnahmen des nationalen Gesundheitssystems haben die Wissenschaftler ihrem Algorithmus gefüttert, mittlerweile ist er so gut wie die hauseigenen Radiologen. Auf Röntgenaufnahmen Krankheiten erkennen, zählt fraglos zu den komplexeren Aufgaben auf dem Gebiet der Mustererkennung – denn nichts anderes macht die KI, sie erkennt auf den Röntgenaufnahmen Muster wieder, die sie sich vorher antrainiert hat. Bei einfacheren Aufgaben übertrumpfen Mustererkennungs-Algorithmen mittlerweile sogar den Menschen. Zum Beispiel erkennen Algorithmen Verkehrsschilder besser als Menschen. Mit Yogeshwar wird das Thema KI von einem sympathischen, intelligenten und verständlichen Multiplikator des Themas besetzt. Das hat auch die Deutsche Röntgengesellschaft erkannt und ihn als Keynote-Speaker zum 100. Röntgenkongress eingeladen. In einem Interview mit der DRG wird Yogeshwar so zitiert: “KI ist eine große Chance, aber die Radiologen sollten mitreden, und zwar aktiv. Sie sollten dieses Feld des Fortschritts nicht den Venture Capitalists und Software-Ingenieuren überlassen.“

Die großen Veränderungen sind im Anmarsch und trotzdem fehlen in den alltäglichen radiologischen Praxen die konkreten Anwendungen, die es tatsächlich im Alltag ermöglichen, Personal zu reduzieren, weil Geräte vollautomatisiert untersuchen und zuverlässige Befunde und Diagnosen stellen. „Wir müssen den Umgang mit KI-Systemen wirklich in all seinen Facetten verstehen.“ sagt Yogeshwar im Interview mit der DRG und spricht das aus, was im letzten Jahr das Fazit des 10. Radiologentags war. Aus Wunsch, am Ball zu bleiben und ggf. als Kollektiv Entwicklungen frühzeitig zu erkennen, mitzugestalten und zu implementieren, ist auf der Fachbeiratsklausur im Februar die Idee der Hearing-Tage zur Künstlichen Intelligenz entstanden. Der erste fand bereits am 4. April in Heidelberg im Haus der Radiologie statt. Eingeladen wurden zu dieser ersten Runde KI-Verantwortliche von Siemens Healthineers, von Philips Innovative Technologies, die gerade den IT-Bereich von Carestream übernommen haben, von Mint Medical und vom Hamburger KI-Start-up Fuse AI. Jedes der vier Unternehmen hatte 1-2 Stunden Zeit, seine Lösungen für die Radiologie vorzustellen und mit den Anwesenden aus dem Geräte- und IT-Team Curagita, dem radiologischen DeRaG-Aufsichtsrat sowie dem Radiologen Thomas Pfeifer von RadioLogic aus Staufenberg zu diskutieren. Ziel war es, die Firmen, ihr Verständnis von und ihre Ziele zum Thema KI kennen zu lernen und zu identifizieren, welche konkreten Produkt- oder Dienstleistungsangebote schon existieren und für radiologische Praxen einsetzbar sind. Soviel vorweg: sowohl die großen als auch die kleinen Firmen sind noch im Entwicklungsstadium. Bestückt mit vielen Ideen fehlen (noch überall) die notwendigen Daten als Input für die Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen, ein konkreter Zeithorizont und fertige Geschäftsmodelle. Stattdessen waren die Gäste allesamt auf der Suche nach Entwicklungspartnerschaft. Große Hemmnisse im Aufbau von leistungsfähiger künstlicher Intelligenz sind momentan zum einen die heterogene Qualität des Datenmaterials. So berichtete einer der Gäste von Datenmaterial von 40 radiologischen Praxen, das ihm vorläge mit MR-Knie-Protokollen, die zwischen 5 und 40 Minuten liegen. Ein weiterer der KI-Entwickler arbeitet an einer Zweitmeinungs-Lösung im Bereich Prostata-Diagnostik ausschließlich mit Daten eines 3-Tesla-Geräts an der Uniklinik. „So nicht nutzbar für den niedergelassenen Bereich“, so das einhellige Urteil der beim Hearing anwesenden Radiologen. Kritisch sahen diese auch die Cloud-basierten Lösungen, die vorgestellt wurden. Hochinnovativ und gleichzeitig praktikabel fanden dagegen alle einen umfassenden „App-Store“, der im Herbst bereits live gehen soll und der die Schnittstelle zu diversen am Markt aktiven Drittanbietern für spezielle Diagnosen, z.B. Chest X-Ray Qualifier, Spine Fractions, Coronary Calcium Score anbieten möchte. Der Radiologe zahlt dann beispielsweise eine Lizenz oder eine Pay per Use Gebühr für die Apps, die er sich herunterlädt. Auch bei diesem Modell blieben noch viele Fragen offen, aber alle Anwesenden fanden es so schlüssig, dass spontan ein Folgetermin auf dem Röntgenkongress vereinbart wurde. Auf jeden Fall sind ein bis zwei weitere Hearing-Tage geplant. Über die Ergebnisse wird berichtet und besonders interessante KI-Anwendungen auf dem Radiologentag vorgestellt.

Ihr Ansprechpartner

Jean-Marc Lempp, jml@curagita.com

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