Der große Wunsch der Mediziner, künftig Tumore automatisch zu erkennen, soll KI-gestützt möglich werden. Am Beispiel der Glioblastome kann man das wie folgt erläutern: Man schaut im Gehirn, was genau Tumorgewebe ist, was Randgewebe ist und was in der Therapie bestrahlt oder operativ entfernt werden muss. Künftig soll es so auch nach der Therapie einfacher werden, zu kontrollieren, ob wirklich jedwedes tumorbefallenes Gewebe entfernt wurde, ob es noch Tumorreste gibt oder Tumorränder, die noch einmal nachbehandelt werden müssen. All das sind Arbeiten, die derzeit manuell gemacht werden und für den Radiologen sehr zeitaufwendig sind.

Für Brustkrebs-Patientinnen beispielsweise erhofft man sich, durch noch bessere Vorabinformationen schmerzhafte Stanzbiopsien oder andere unangenehme und zeitaufwendige Untersuchungen nicht mehr so häufig machen zu müssen. Hier eröffnet sich künftig noch ein weites Feld.

Besserer Workflow durch KI

Im Anschluss an die Diagnostik kann KI natürlich auch helfen, die richtige Therapie auszuwählen. Und damit schließt sich der Kreis rund um die Patient Journey.

Gerade im Bereich des MR kann man sagen, dass es wichtig ist, möglichst viele Datenquellen zu verwenden. Es ist kein Geheimnis: Je umfassender man den Algorithmus trainieren kann, desto besser wird am Ende das Ergebnis.

Der Radiologe wird durch KI zunehmend entlastet und wird künftig anders arbeiten (können). Auch die Universitäten haben das schon erkannt und bieten andere Lerninhalte als Teil ihrer Curricula an. Der Radiologe der Zukunft wird ein anderes Skill Set mitbringen als heute oder in der Vergangenheit. Er wird dadurch aber auch wieder in die Lage versetzt, das zu tun, weshalb er Medizin studiert hat: mehr Zeit für den Patienten, seine Anamnese, Diagnostik und Therapie zu haben.

Die Vorteile von KI für die Radiologie sind übertragbar in andere Felder, auch in nicht bildgebenden Bereichen. So ist beispielsweise Dr. Michael Perkuhn, General Manager für IntelliSpace Al Venture bei Philips überzeugt, dass der Einsatz von KI nicht nur die Radiologie, sondern auch die Onkologie, die Neurologie und die Pathologie verändern werde.