Künstliche Intelligenz war eines der Highlight-Themen des diesjährigen Dreiländertreffens der Deutschen Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin (DEGUM), der Österreichischen Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin e.V. (ÖGUM) und der Schweizerischen Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin (SGUM). Die Hoffnungen, die die Technologie mit sich bringt, sind groß: Laut einer Bitkom-Befragung sehen 81 Prozent der Menschen in KI eine riesige Chance für die Medizin. In der Bildgebung spielt KI bereits eine große Rolle. Besonders vielversprechend ist der Ultraschall: dieser kann durch KI leistungsstärker werden und weniger schonende Bildgebungsverfahren ergänzen oder sogar ablösen.

Daraus erwächst auf der anderen Seite aber auch eine große Verantwortung in der sachgemäßen Anwendung der KI.

Privatdozent Dr. André Farrokh vom Universitätsklinikum Schleswig-Holstein berichtete, dass die Entwicklung von Deep Learning und neuronaler Netzwerke den Einsatz von KI im Ultraschall, aber auch generell in der Bildgebung, in andere Sphären katapultiert hat. „Die ersten Ergebnisse und Studien sind sehr ermutigend und versprechen ein überaus großes Potenzial in zahlreichen Fachgebieten. Daraus erwächst auf der anderen Seite aber auch eine große Verantwortung in der sachgemäßen Anwendung der KI“, erklärt Farrokh. Doch bislang werden nur rund drei Prozent aller in Krankenhäusern erhobenen Daten für KI-Anwendungen genutzt. „Die Aufarbeitung und Bereitstellung qualitativ hochwertiger Daten unter Beachtung des geltenden Datenschutzes ist ein enorm wichtiger Punkt. Je mehr Daten für das Training der KI vorhanden sind, desto aussagekräftiger und präziser wird diese dann auch sein“, sagt er. 

Einsatz in der Brustkrebsdiagnostik

Vor allem in der Mammasonographie kann sich KI als wichtiges und nützliches Tool erweisen. So gibt es neben dem handgeführten Ultraschall auch automatisierte Brustultraschall-Scanner, die 3D-Ultraschalldatensätze generieren. Diese könnten mittels KI analysiert werden. Studien belegen bereits die hohe Genauigkeit der KI-Befundung.

Diese Lücke könnte der KI-gestützte automatisierte Brustultraschall schließen.

Der KI-gestützte 3D-Ultraschall kann auch in der Brustkrebsdiagnostik als Ergänzung zur Mammographie zum Einsatz kommen. Diese gilt weiterhin als beste Methode zur Früherkennung, stößt aber bei dichtem Brustgewebe an ihre Grenzen. Die Sensitivität dieser Untersuchung sinkt dann von fast 90 auf 50 Prozent. Genau an dieser Stelle kommt die KI zum Einsatz. „Diese Lücke könnte der KI-gestützte automatisierte Brustultraschall, eingesetzt im Rahmen eines Screening-Settings, schließen, denn der Ultraschall erkennt auch in dichtem Drüsengewebe zuverlässig Karzinome“, so Farrokh. Laut einer Studie könnten in 1 000 Untersuchungen dadurch drei zusätzliche Karzinome entdeckt werden.