Künstliche Intelligenz in der Radiologie

Welche Vorteile bietet Künstliche Intelligenz in der Radiologie für Patienten?

Künstliche Intelligenz kann in der Radiologie eine große Unterstützung für Fachärzte sein und als medizinische Entscheidungshilfe fungieren. Denn sie lernt anhand realer, menschlich erstellter Befunde, Abweichungen zu erkennen und sie mit Biomarkern – wie Alter, Geschlecht oder Vorerkrankungen – zu verknüpfen. Doch auch im administrativen Bereich sorgt sie für Entlastung: beim Terminmanagement, der Untersuchungsplanung oder der Befundkommunikation.

Die Vorteile von KI in der Radiologie:

• Höhere Diagnosesicherheit: KI markiert auffällige Stellen, die anschließend vom Radiologen genauer geprüft werden. So werden Flüchtigkeitsfehler und übersehene Befunde trotz Zeitdruck vermieden.
• Bessere Früherkennung: KI ist hochsensitiv, das heißt, sie erkennt selbst winzige Veränderungen, die für das menschliche Auge kaum sichtbar sind, durch den KI-Hinweis jedoch früher untersucht werden können.
• Vermeidung von Fehlinterpretationen: KI sorgt für eine doppelte Prüfung der Bilddaten, während Radiologen jeden KI-Befund mit Erfahrung und Sachverstand überprüfen. Die Zahl der falsch-positiven und falsch-negativen Diagnosen sinkt.
• Beschleunigte Untersuchungen: Durch leistungsfähige KI-Rechentools können Untersuchungen wie beispielsweise Knie-MRTs um bis zu 50 Prozent verkürzt werden – und das bei besserer Bildqualität.
• Schnellere Diagnosen: KI verarbeitet große Datenmengen binnen weniger Minuten und kann Fälle anhand relevanter Biomarker priorisieren
• Mehr Zeit für persönliche Betreuung: Durch die Entlastung können Ärzte sich wieder auf das Wesentliche konzentrieren: ihre Patienten. Sie haben mehr Zeit für Gespräche und Untersuchungen und sorgen für ein besseres Gefühl bei den Patienten
• Verbesserte Gesundheitsversorgung: Künstliche Intelligenz kommt auch administrativ zum Einsatz, beispielsweise bei der Terminplanung oder der Behandlungsdokumentation. Das sorgt für bessere Koordination, schnellere Prozesse und kürzere Wartezeiten.

Warum überhaupt KI einsetzen? Herausforderungen in der Radiologie

Bei Krebserkrankungen spielt die Früherkennung eine entscheidende Rolle. Je früher die Krankheit präzise diagnostiziert und therapiert werden kann, desto höher sind die Überlebenschancen für die Patienten. Doch Radiologen müssen jeden Tag Unmengen an Bilddaten auswerten, was sehr zeitintensiv ist. Hinzu kommt, dass im Laufe einer Schicht die Konzentration nachlassen kann – und Fehlinterpretationen können Menschenleben kosten. Darüber hinaus herrscht ein massiver Fachkräftemangel, während kaum neue Radiologen nachkommen, wodurch sich die Arbeitslast bereits praktizierender Ärzte nochmals erhöht. Es ist also dringend an der Zeit, dieses überstrapazierte System zu entlasten und so die Versorgungsqualität zu verbessern.

Die Radiologie ist prädestiniert für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, da alle relevanten Daten, die bei der Bildakquisition gesammelt werden – also Röntgenbilder sowie CT- und MRT-Scans –, bereits seit Jahren digitalisiert werden. Dadurch liegt in der Radiologie ein großer Datenschatz vor, mit dem man KI trainieren kann.

Wie verbessert Künstliche Intelligenz die Diagnosegenauigkeit in der Radiologie?

Künstliche Intelligenz kann Musteranalysen sowie Texturanalysen durchführen, da sie mit realen Befunden trainiert wurde. Dabei entdeckt sie verborgene Muster sowie winzige Veränderungen im Zeitverlauf und gleicht Texturen in den Bilddaten mit ihren Trainingsdaten ab. Nach ihrer Analyse markiert sie Auffälligkeiten in den Bildern, sodass Ärzte diese Stellen nochmals genauer prüfen können. Dadurch ist es beispielsweise möglich, sogenannte Intervallkarzinome (= Karzinome, die zwischen zwei Vorsorgeuntersuchungen entstehen), schneller zu entdecken, indem sie die früheren mit den aktuellen Bilddaten vergleicht und auf Veränderungen hinweist.

Eines ist besonders wichtig: Künstliche Intelligenz trifft keine Entscheidungen. Sie ist ein Werkzeug für Radiologen und dient als medizinische Entscheidungshilfe. Jeder KI-Befund wird von Fachärzten geprüft. KI ist in der Radiologie also kein Ersatz, sondern eine Unterstützung und Entlastung für medizinisches Fachpersonal. Die Geschwindigkeit und Präzision von Künstlicher Intelligenz kombiniert mit der menschlichen Komponente, der Expertise erfahrener Radiologen ergibt so etwas wie eine „diagnostische Superpower“.

Kurzgesagt: KI hilft,

• Bilddaten gezielter zu analysieren
• Keine Auffälligkeiten zu übersehen und
• Radiologen beim Diagnostizieren effektiv zu unterstützen
• ohne medizinisches Fachpersonal zu ersetzen.

Vorreiter IKK Südwest: KI in der Radiologie & Lungenkrebsdiagnostik

Als erste Krankenkasse in Europa setzt die IKK Südwest auf KI in der Lungenkrebsdiagnostik. Gemeinsam mit dem HealthTech-Unternehmen contextflow möchten wir Radiologen entlasten und zu einer deutlich schnelleren und präziseren Diagnostik verhelfen – das Ziel: eine höhere Patientensicherheit und Diagnosequalität.