KI in der RadiologieKlinische Entscheidungen mit KI stärken
Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem festen Bestandteil unseres Alltags geworden. Im Gesundheitswesen etabliert sich KI in der klinischen Routine. Die Vorteile von KI für die Radiologie sind riesig.
KI-getriebene Bildgebung
Die Haupttrends in der KI, wie fundierte Entscheidungsfindung, integrierte Diagnostik und digitale Zwillinge*, fokussieren sehr stark darauf, welche wichtige Rolle die Radiologie in der digitalen Transformation der Gesundheitsversorgung spielt und wie Radiologen und Kliniker darin bestärkt werden können, die richtige Entscheidung für jeden Patienten zu treffen. KI verfügt über ein immenses Potenzial, gewisse Aspekte des Gesundheitswesens umzuwandeln, was aber kein Anlass zu Befürchtungen ist, sondern vielmehr begrüsst und einbezogen werden soll.
Erfahren Sie hier, wie KI in der Radiologie Sie befähigen kann, den steigenden Bedarf an diagnostischen Bildgebungsdienstleistungen abzudecken, potenziellen Personalmangel anzugehen und Ihre gesamten Bildgebungsabläufe zu verbessern.
Wie funktionieren neurale Netzwerke in der medizinischen Bildgebung?
Neurale Netzwerke funktionieren in der medizinischen Bildgebung genau gleich wie in jeder anderen Disziplin. Aber sie müssen spezifische Aufgaben erfüllen, die doch sehr verschieden sind. Das ist auch der erste Punkt, der bedacht sein muss: Welche Aufgabe sollte der Algorithmus lösen und welche Netzstruktur ist für diese Aufgabe die effizienteste?
In dieser Animation sehen Sie ein gewöhnliches neurales Netzwerk in seiner einfachsten Form, die aber immer noch sehr komplex sein kann.
Neurale Netzwerke sind vom Gehirn inspiriert. Und wie das Gehirn bestehen sie aus mehreren Schichten. Die Input-Schicht empfängt die Daten (wie beispielsweise ein CT-Volumen), während versteckte Schichten charakteristische Datenmerkmale extrahieren, die für die spezifische diagnostische Aufgabe relevant sind und von einem medizinischen Anwendungsfeld zu einem anderen variieren können. In einem nächsten Schritt werden die Erkennung und der Ausdruck der Merkmale durch das Netzwerk erlernt, damit es sie bewerten und der entsprechenden Interpretation zuweisen kann. Für die Schulung dieses neuralen Netzwerks sind grosse Datenmengen erforderlich, damit es beispielsweise lernt, ein Lungenknötchen von einer gesunden Lunge zu unterscheiden. Damit der Algorithmus exakt wird, müssen die Daten, die in den Algorithmus eingegeben werden, von guter Qualität sein. So sind beispielsweise für das überwachte Lernen annotierte Daten erforderlich.
Um die hohe Qualität unserer Algorithmen zu gewährleisten, arbeiten wir mit namhaften Einrichtungen weltweit zusammen, damit wir die Kundenbedürfnisse verstehen und unsere Algorithmen entsprechend schulen können.
Wie gestaltet KI die Radiologie?
Künstliche Intelligenz ist für die Radiologie sehr vielversprechend und beginnt schon heute, die Gesundheitsversorgung in mancher Hinsicht zu revolutionieren. Dies reicht vom Überbrücken der Kluft zwischen den Anforderungen der stets wachsenden, extrem komplexen Daten und der Anzahl Radiologen bis hin zur Vereinfachung der Dateninterpretation durch hochmoderne KI-Algorithmen, was das diagnostische Verfahren verbessert. KI ist ein wertvolles Instrument, das, wenn mit der menschlichen Erfahrung von Radiologen und Klinikern kombiniert, dem Gesundheitswesen ein riesiges Potenzial bietet.
Ständig wachsende Arbeitslast der Radiologen
Eine der drängendsten Fragen in der heutigen Radiologie ist das exponentielle Wachstum der Daten aus der Zunahme der radiologischen Untersuchungen und dem Mangel an Personal, das dies bewältigen muss. In vielen Ländern schiesst die Anzahl der radiologischen Untersuchungen in die Höhe, während die Zahl der Radiologen und Bildgebungsspezialisten mit diesem Trend nicht Schritt hält. Dies führt zu einer dramatischen Erhöhung der Arbeitslast der Radiologen.1
Wie kann KI klinische Abläufe revolutionieren?
In der Medizin wird KI manchmal als ein neues medizinisches Gerät betrachtet. Dem ist aber nicht so. KI ist eine Technologie, die es ermöglicht, die Gesundheitsversorgung über den gesamten Behandlungsprozess, von der Vorbeugung bis zur Nachsorge, neu zu gestalten und zu verbessern.
Wie fördern wir KI, um die Radiologie zu revolutionieren?
Siemens Healthineers CEO Dr. Bernd Montag erläutert dies mit einem “Schritt-für-Schritt”-Ansatz. Der erste Schritt besteht darin, die Digitalisierung immer mehr in unsere Geräte einzubauen und dabei KI miteinzubeziehen. Indem die Systeme intelligenter werden und sich den Patienten anpassen, liefern sie automatisch die richtige Qualität. Der nächste Schritt ist die Unterstützung der Befundung, beispielsweise mit Daten von einer CT oder MR. Daraus ergibt sich, dass eine noch grössere Herausforderung gemeistert werden kann, nämlich das Zusammenführen aller Daten aus verschiedenen Quellen und der Aufbau eines digitalen Assistenten zur Unterstützung einer holistischen Entscheidungsfindung in der Gesundheitsversorgung. Dies ist keine plötzliche Transformation, sondern eine konstante Weiterentwicklung.
myExam Companion ist für SOMATOM® X.cite und die gesamte SOMATOM go. Plattform, MAGNETOM Free.Max4 sowie für unsere Radiographiesysteme YSIO X.pree5 und die MULTIX Impact Familie6 erhältlich
KI wird bereits im Ablauf, in der Bildaufnahme und im Rekonstruktionsbereich eingesetzt. Mithilfe der KI sind wir in der Lage, exaktere Daten zu erhalten, was für spätere Diagnosen wichtig ist. Ein grossartiges Beispiel dafür ist myExam Companion mit Merkmalen wie einer 3D-Kamera. Dank einem KI-basierten Algorithmus analysiert das System die Körperform des Patienten und identifiziert wichtige anamotische Orientierungspunkte für Patientenpose, Körperregion und Isozentrumserkennung. Solch KI-getriebenen Systeme haben nicht nur das Potenzial, anwenderbedingte Fehler zu reduzieren, Aufnahmen auf patientenspezifische Weise zu standardisieren und Zeit einzusparen, sondern sie tragen auch zu einer Reduktion der Strahlungsdosis bei, weil sie eine automatische Tischhöheneinstellung und Festlegung des Scanbereichs ermöglichen. Mit den raschen Fortschritten der KI auch im Diagnosebereich ist es sehr wahrscheinlich, dass KI als zusätzliche Diagnoseunterstützung für Untersuchungen und Berichte genutzt werden wird. Dies erfolgt bereits heute mit der intelligenten Lösung AI-Rad Companion3.
Wie sieht ein KI-getriebener Ablauf aus?
KI-getriebene Applikationen können jeden Schritt des Bildgebungsablaufs potenziell verbessern, und zwar so:
- Auftrag/Zeitplan: KI-getriebene Verbindung zwischen Patient und Arzt
- Vorbereitung und Aufnahme: KI-getriebene standardisierte, exakte Patientenpositionierung und Untersuchungsplanung
- Nachbearbeitung/Quantifizierung: KI-getriebenes automatisches Läsions-Scoring, automatische Messungen
- Interpretation/Berichterstellung: KI-getriebene automatische Hervorhebung, Charakterisierung und Quantifizierung von Anatomien und Anomalien
Erfahren Sie mehr darüber, wie KI-Lösungen Radiologen und Kliniker befähigen können, für jeden Patienten die richtige Entscheidung zu treffen.
Medicalis Überweisungsmanagement und Medicalis Support für klinische Entscheidungen
Optimiert die Nutzung von Ressourcen, verbreitet Best Practices, individualisiert die Verfügbarkeit und Bereitstellung von Behandlung und Pflege für Patienten und verbindet Patienten mit passenden Ärzten7
Was ist der Weg zum Erfolg in der Integration of KI in die klinische Routine?
Die Gesundheitsversorgung ist einer der innovativsten Bereiche unserer Gesellschaft und die Radiologie verfügt über ein riesiges Potenzial für neue KI-getriebene Lösungen. Aber jede Innovation ist nur so gut wie ihre Umsetzung in der täglichen Routine. In der Gesundheitsversorgung bedeutet dies, dass neue Lösungen in den klinischen Ablauf integriert werden und finanziell tragbar sein sollen. Um sicherzustellen, dass sich unsere Lösungen nahtlos in den klinischen Ablauf integrieren lassen, arbeiten wir bei Neuentwicklungen von Anfang an eng mit unseren klinischen Partnern zusammen, und dank unserer Strategie der laufenden Verbesserungen und Aktualisierungen können wir rasch auf Kundenfeedback reagieren.
Bundeskanzlerin Angela Merkel interessierte sich sehr für den digitalen Zwilling* des Herzens am Digital Summit der deutschen Regierung
Dennoch gibt es weitere Aspekte, wie nationale Vorschriften und Erstattungen, die für die Integration dieser Innovationen in die klinische Routine relevant sind. Siemens Healthineers arbeitet eng mit Klinikern, Aufsichtsbehörden und Organisationen weltweit zusammen, um unsere Produkte für die Anforderungen der Gesundheitsversorgung zu standardisieren und so das bestmögliche Ergebnis für den Radiologie-Ablauf zu liefern. Im Zentrum der Entwicklung von KI-Produkten steht für uns die Unterstützung von Klinikern und Radiologen in ihrer täglichen Arbeit, damit sie für ihre Patienten bessere Ergebnisse erzielen können. Ein Aspekt in unserem Bestreben, die Gesundheitsversorgung zu digitalisieren, ist die Künstliche Intelligenz, die wir gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln. Denn nur wenn die entwickelten Algorithmen die Bedürfnisse unserer Kunden und alle Vorschriften der Aufsichtsbehörden erfüllen, erreichen wir die Umsetzungsquote, bei welcher die neue Technologie einen Unterschied ausmachen kann.
Die Zukunft von KI in der medizinischen Bildgebung: Gedanken von Gesundheitsexperten
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1. The Royal College of Radiologists. Clinical radiology, UK workforce census 2018 report. London: The Royal College of Radiologists, 2019.
2. Berlin L: Faster Reporting Speed and Interpretation Errors: Conjecture, Evidence, and Malpractice Implications.
3. Several devices of AI-Rad Companion are planned and under development, not commercially available in all countries, and their future availability cannot be ensured. Please contact your local Siemens Healthineers organization for further details.
4. The product is pending 510(k) clearance, and is not yet commercially available in the United States. Its future availability cannot be guaranteed.
5. YSIO X.pree is not yet commercially available in all countries. Its future availability cannot be guaranteed. Please contact your local Siemens Healthineers organization for further details.
6. MULTIX Impact VA20 and MULTIX Impact C are not commercially available in all countries. Their future availability cannot be guaranteed. Please contact your local Siemens Healthineers organization for further details.
7. The products/features (here mentioned) are not commercially available in all countries. Due to regulatory reasons their future availability cannot be guaranteed. Please contact your local Siemens Healthineers organization for further details.
8. This product/feature is based on research. It is not yet commercially available. Due to regulatory reasons its future availability cannot be guaranteed.
9. Not for clinical use
10. syngo.via can be used as a standalone device or together with a variety of syngo.via-based software options, which are medical devices in their own right.
syngo.via and the syngo.via based software options are not commercially available in all countries. Due to regulatory reasons its future availability cannot be guaranteed. Please contact your local Siemens organization for further details
11. Powered by TransparaTM, ScreenPoint Medical. syngo.Breast Care VB 40 are currently under development; are not for sale in the U.S. Their future availability cannot be guaranteed. Not all options are commercially available in all countries. Due to regulatory reasons its future availability cannot be guaranteed.