
ECR 2023 – KI-gestützte Brust-MRT
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz verändert auch die Brustbildgebung.
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz verändert auch die Brustbildgebung.
Welche Leistungsmerkmale einer KI für eine radiologische Abteilung relevant sind, richtet sich nach der Fragestellung und der Patientenpopulation.
Sensitivität und Spezifität eines in Cambridge entwickelten KI-Algorithmus für die Prostatakarzinom-Erkennung unter unterschiedlichen klinischen Bedingungen sind mit denen von Radiolog:innen in großen Studien vergleichbar.
Bei nicht adipösen Patient:innen unterstützt ein Deep-Learning-Algorithmus für die iterative Rekonstruktion die Verwendung eines Protokolls für die koronare CTA mit geringerer Strahlendosis und reduzierter Kontrastmitteldosis im Vergleich zu einem herkömmlichen CCTA-Protokoll.
KI-Produkte, die Radiolog:innen bei der Diagnostik und Behandlung von Patient:innen mit Schlaganfall unterstützen, sind derzeit für zwei Anwendungen auf dem Markt: Die automatische Einschätzung des ASPECT-Scores und die Erkennung großer Gefäßverschlüsse (LVO).
Für ein Projekt zur automatisierten medizinischen Bildanalyse erhält Bernhard Kainz, Professor an der Uni Erlangen-Nürnberg, einen 'Consolidator Grant' des European Research Council (ERC). Die Consolidator Grants zählen zu den renommiertesten europäischen Forschungsförderungen.
Leberkarzinome KI-gestützt sicherer und früher erkennen – daran arbeitet ein Projekt der Uni Heidelberg (Mannheim), das nun substanzielle Fördermittel vom BMBF erhält.
Die multiparametrische Prostata-MRT wird häufig außerhalb spezialisierter Zentren eingesetzt. In diesem Fall könnten von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellte Zweitmeinungen helfen, die Diagnostik zu verbessern.
KI etabliert sich derzeit für ausgewählte Anwendungsszenarien, insbesondere bei der Erkennung bestimmter pathologischer Befunde. Für umfassende Diagnostik ist KI aber noch nicht geeignet.
Prozesse in der Radiologie überdenken und verändern – das hat am Uniklinikum Erlangen zur höheren Zufriedenheit von MitarbeiterInnen und PatientInnen geführt. Das Prinzip lässt sich auch auf kleinere Häuser übertragen.