Georg Thieme Verlag KG
kma Online

Smarte DatenerfassungKünstliche Intelligenz gewinnt an Bedeutung in der Radiologie

Die Zahl der medizinischen Daten explodiert, weshalb Daten anders als bisher erfasst werden müssen. KI eröffnet neue Behandlungsansätze und -methoden.

Künstliche Intelligenz
Peshkova/stock.adobe.com

Symbolfoto

Mit KI ist es so eine Sache: Es fasziniert uns zu sehen, wie Computer und Maschinen ohne Zutun automatisch lernen. Doch es  bestehen noch diverse Herausforderungen, die es zu meistern gilt. KI bietet auf jeden Fall viel Potenzial, wie beispielsweise eine bessere Diagnostik und damit einhergehend bessere und individuellere Therapien für den Patienten. Auf Seiten der Anwender im Krankenhaus fallen vor allem Arbeitszeitersparnis sowie Prozessoptimierung ins Gewicht. Besonders in der Radiologie kann KI gut unterstützen.

Philips ist auf diesem Gebiet sehr weit und hat vor Kurzem eine KI-Plattform für die bildgebende Diagnostik auf den Markt gebracht: die IntelliSpace Al Workflow Suite, die Routineaufgaben automatisiert. „Mit der offenen, herstellerneutralen Plattform lassen sich Anwendungen für alle Modalitäten nahtlos in den Workflow integrieren. Das erleichtert den Transfer von KI in den Versorgungsalltag“, erklärt Christian Backert, Business Marketing Manager Enterprise Diagnostic Informations bei Philips DACH.

Das Leben in der Radiologie erleichtern

Durch die Anbindung der Plattform an das PACS können Daten standardisiert abgerufen werden, die für die behandelnden Ärzte einen Mehrwert haben. Die Zuordnung der Bilddaten an die passenden KI-Tools im Hintergrund läuft vollautomatisch ab, ohne dass sich Ärzte oder MTAs darum kümmern müssen. Der Radiologe bzw. die Radiologin erhält die Ergebnisse der KI-Analysen gleich zu Beginn zur Prüfung, wenn das Bild zur Befundung aufgerufen wird und kann dann selbst entscheiden, ob die Informationen in den weiteren diagnostischen Prozess einbezogen werden. 

Mehr Effizienz durch KI

KI kann aber noch an anderen Stellen helfen, wo man es auf den ersten Blick nicht vermutet. Sie kann den kompletten Workflow in der Radiologie steigern: von der Terminvergabe über die Bildakquisition bis hin zur Befundung. Hat ein Patient beispielsweise Probleme im Knie und braucht ein MRT, kann KI-Unterstützung bereits bei der Terminplanung ansetzen.

Es können alle Informationen herangezogen werden, die der Algorithmus über das Netzwerk zieht und mithilfe derer ein möglichst günstiger Termin gefunden werden kann. Das heißt, nicht nur Arzt und Patient können zu diesem Termin, sondern die Untersuchung passt auch am besten in den Ablauf der Praxis bzw. des Krankenhauses, sprich sie liegt in der Nähe von anderen Knieuntersuchungen. Dann braucht das Personal nicht das MR-Gerät umbauen und eine neue Spule einbauen, weil vorher beispielsweise eine Kopfuntersuchung gemacht wurde.

Wenn die Probleme des Patienten bekannt und mit entsprechend guten Vorinformationen dokumentiert sind, kann KI auch helfen, die optimale Bildgebung auszuwählen. Das bedeutet, es wird nicht nur ein MR-Bild gemacht, sondern durch die Vorinformationen wählt das Gerät aus dem KIS oder dem Praxisinformationssystem gleich die ideale Einstellung in der entsprechenden Sequenz aus – individuell für genau diesen Patienten. 

Bitte loggen Sie sich ein, um einen neuen Kommentar zu verfassen oder einen bestehenden Kommentar zu melden.

Jetzt einloggen

  • Derzeit sind noch keine Kommentare vorhanden. Schreiben Sie den ersten Kommentar!