
RöKo 2023 – KI in der Screening-Mammographie
Künstliche Intelligenz (KI) kann eine frühe und genaue Diagnose von Brustkrebs im Screening unterstützen. Noch entscheiden die Algorithmen nicht ganz allein – und sollten es auch nicht.
Künstliche Intelligenz (KI) kann eine frühe und genaue Diagnose von Brustkrebs im Screening unterstützen. Noch entscheiden die Algorithmen nicht ganz allein – und sollten es auch nicht.
„Wir sind an einem Punkt, wo wir große Umbrüche in unserem Arbeitsalltag erwarten“, sagte Konstantin Nikolaou, Universität Lübeck. Was das aber für die künftige Rolle der Radiologie innerhalb der Medizin bedeutet, darüber bestehen unterschiedliche Vorstellungen. Das zeigte eine Diskussion beim RöKo 2023 in Wiesbaden.
Die MRT ist zunehmend Teil der MS-Diagnostik. KI kann zeitaufwändige Diagnostikschritte wie das Bewerten der Läsionslast übernehmen – kann sie aber nicht mit klinischen Angaben in Zusammenhang bringen.
Radiologie als Leitdisziplin datengetriebener Medizin – das Plädoyer dafür hielt Frederik Wenz, Freiburg, auf dem RöKo 2023 nach der Verleihung der Ehrenmitgliedschaft der Deutschen Röntgengesellschaft.
Zwei im Lungenkrebs-Screening in der Hanse-Studie eingesetzte KI-Tools liefern signifikant unterschiedliche Klassifikationsergebnisse nach Lung-RADS®. Daher ist eine radiologische Interaktion weiterhin unverzichtbar.
Vor einigen Jahren wurde Radiolog:innen noch der Untergang ihrer Spezies prophezeit. Mittlerweile ist klar: Radiolog:innen werden die Radiologie zusammen mit Künstlicher Intelligenz verändern. Die Radiologie ist damit anderen Disziplinen vorausgeeilt.
Internationale Studien zeigen, dass KI das Brustkrebs-Screening verbessern und beschleunigen kann.
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.