Die Künstliche Intelligenz (KI) ist bei Siemens Healthineers keine eigene Abteilung, sondern sie durchdringt das gesamte Produktportfolio.
Ein Beispiel ist die Plattform AI-Rad Companion, die Siemens Healthineers beim RSNA 2018 in Chicago präsentiert hat und für die mit „Chest CT“ die erste Anwendung bereits erhältlich ist. AI-Rad Companion kann Organe und Läsionen automatisch detektieren und quantitative Reports automatisch erstellen. So werden Produktivität und Qualität in der Radiologie gesteigert. Eine weitere KI-Plattform ist AI-Pathway Companion, der klinische Behandlungspfade um eine KI-basierte Entscheidungsunterstützung erweitert. Diese Plattform aggregiert Patientendaten aus unterschiedlichsten Quellen und nutzt Mustererkennungsalgorithmen, um die Daten auszuwerten und auf Basis aktueller Behandlungsrichtlinien sinnvolle nächste Schritte vorzuschlagen.
Auch im Rahmen seiner CT- und MRT-Portfolios nutzt Siemens Healthineers KI-Algorithmen. So verfügen die MRT-Scanner MAGNETOM Lumina und MAGNETOM Altea über die innovative BioMatrix-Technologie, die KI-Algorithmen an unterschiedlichen Stellen einsetzt, beispielsweise bei der automatisierten Patientenpositionierung. Künftig könnte auf diese Weise auch die Bewegung des Herzens automatisch erkannt und damit das zeitintensive Anbringen von Elektroden vermieden werden. Eine KI-gestützte Positionierung der Patienten im CT-Bereich bietet der „FAST Integrated Workflow“, der aus einer 3D-Kamera, Touchscreen-Bedienung und einer intelligenten Software besteht. Der Positionierungsvorgang wird dadurch sehr viel schneller und weniger fehleranfällig.
KI-Funktionalitäten bietet Siemens Healthineers außerdem in seiner Befundungs- und Reporting-Lösung syngo.Breast Care an. So gibt es eine neuartige, automatisierte klinische Entscheidungsunterstützung, mit der Mammographie-Bilder schneller und präziser interpretiert werden können. Dies ist im Rahmen des Mammographie-Screenings attraktiv, wo sich die Zahl der zu befundenden Bilder stetig erhöht. Die Algorithmen helfen, einzelne Läsionen genauer zu beurteilen und die Zahl falsch positiver Befunde zu verringern – eine wichtige Anforderung nicht zuletzt aus Sicht der Frauen, die keine unnötigen invasiven Diagnostiken über sich ergehen lassen wollen. Um die Beurteilung der Mammographien noch mehr zu vereinfachen, liefert syngo.Breast Care eine automatische Klassifizierung der Wahrscheinlichkeit einer Brustkrebserkrankung.
Selbstlernende Algorithmen kommen auch bei Atellica® Solution, der IT-Lösung von Siemens Healthineers für Labordiagnostik, zum Einsatz. Hier visualisiert das innovative Drawer Vision System (DVS) jedes einzelne Probenröhrchen. So können beispielsweise Anwenderfehler im Handling der Probenröhrchen durch automatischen Abgleich mit einer mehr als 60.000 Aufnahmen umfassenden Bildbibliothek zuverlässig erkannt werden. Insgesamt geben KI-Algorithmen den Ärzten in den unterschiedlichen diagnostischen Disziplinen immer mehr Tools an die Hand, die die Diagnosefindung unterstützen, Fehler reduzieren und Diagnose und Therapie stärker verzahnen.
Über den Autor
Philipp Grätzel von Grätz arbeitet als unabhängiger Journalist und Redakteur für medizinische Themen und Technikthemen in Berlin.