Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer wichtigere Rolle in der modernen Radiologie. KI-gestützte Technologien erleichtern bereits heute die Arbeit von Radiologinnen und Radiologen durch die Analyse von Bilddaten, die Unterstützung bei Diagnosen und die Automatisierung von Routineaufgaben. Über 700 KI-basierte Medizinprodukte sind in der radiologischen Diagnostik zugelassen, womit die Radiologie als Vorreiter in der medizinischen Anwendung von KI gilt. Doch es gibt auch noch technische und wirtschaftliche Hürden, die es zu überwinden gilt.
Univ.-Prof. Dr. med. Dipl.-Inform. Julian Caspers von der Uniklinik Düsseldorf betont die Bedeutung dieser Entwicklungen, verweist jedoch auch auf bestehende Hindernisse: „Die Integration von KI in den klinischen Alltag ist noch begrenzt. Viele der Produkte sind hochspezialisiert und decken nur Nischenbereiche ab. Zudem ist die Wirtschaftlichkeit für viele Kliniken eine Hürde, da der Einsatz von KI oft nicht gesondert vergütet wird.“ Ein weiteres zentrales Thema ist die Akzeptanz von KI in der Radiologie. „Es bestehen noch viele Unsicherheiten, insbesondere durch systematische Fehleinschätzungen und unzureichend validierte Produkte“, erklärt Caspers. „Hier kann die Forschung einen entscheidenden Beitrag leisten, um die Technologie praxistauglich zu machen.“
Professor Caspers sieht zudem großes Potenzial in der weiteren Entwicklung von Mensch-Maschine-Interaktionen und innovativen KI-Modellen wie Large Language Models (LLMs) und sogenannten Foundation Models. Diese Technologien könnten die Arbeit von Radiolog:innen nicht nur erleichtern, sondern auch die gesamte medizinische Diagnostik revolutionieren. „Langfristig streben wir nach umfassenden KI-Systemen, die sich nahtlos in den Arbeitsalltag integrieren und nicht nur Bilder auswerten, sondern auch klinische Daten zusammenfassen und bei administrativen Aufgaben unterstützen“, erklärt Caspers.
Zukünftige Arbeit mit KI in der Radiologie
Caspers unterstreicht: „Wir sollten von der unübersichtlichen Vielzahl einzelner Anwendungen wegkommen. Zukünftig wäre es wünschenswert, ein umfassendes KI-Modell zu entwickeln, das sich in die bestehenden Arbeitsabläufe von Ärztinnen und Ärzten integriert und sie bei der Zusammenfassung klinischer Daten sowie der Auswertung radiologischer Bilder unterstützt und beispielsweise über eine Fragen-Antwort-Funktion Informationen zu Patientendaten oder auch Fachwissen liefert. Ein solches System sollte zudem in der Lage sein, Inkonsistenzen zu erkennen und bei administrativen Aufgaben zu helfen. Wenn wir in Zukunft solche technische Unterstützung zuverlässig und wirtschaftlich an unserer Seite haben, ist uns und den Patientinnen und Patienten gedient.“
Die Forschung steht hierbei vor großen Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Datenintegration und die Entwicklung einheitlicher KI-Systeme. Doch die Perspektiven sind vielversprechend: „Wenn wir diese Hürden überwinden, wird KI die Radiologie nachhaltig verändern“, ist sich Caspers sicher.
Autor: Wolf-Dietrich Lorenz Bild: Adobestock / Art Creations
