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Veranstaltungen in der KI-Entwicklung gegangen. Um weiteres Vertrauen kann – von der Erstellung präziser Diagnosen bis hin zu

Damit wäre dann auch ein erster Schritt zur Transparenz
personalisierten medizinischen Prognosen, der Vorbeugung
zu gewinnen, schlug er vor, dass Entwickler „Modellkarten“
altersbedingter Krankheiten und der Fernüberwachung von
veröffentlichen sollten, quasi eine Nährwertkennzeichnung
für KI-Modelle, die Radiologen eine erste Einschätzung zur Patienten“, so Dr. Topol. KI-Modelle verbesserten heute bereits
nachweislich die Genauigkeit, mit der Ärzte medizinische
Gebrauchstauglichkeit und den Wert ermöglichten. Daten wie Scans und Pathologieproben interpretieren könnten.
Für ihn sei das allerdings „nur ein Kratzen an der Oberfläche
Radiologen als Informationsexperten der Fähigkeiten der KI“.

Dr. Nina Kottler, Associate Chief Medical Officer, Clinical AI Mit multimodalen Modellen könnten alle Daten – aus
bei Radiology Partners, blickte ebenfalls in die Zukunft und der elektronischen Patientenakte, Labortests, dem Genom,
richtete den Fokus auch auf die technologische Entwicklung. dem Darmmikrobiom, dem Proteom, dem Epigenom,
Treiber sei die massive Zunahme von Informationen in der dem Immunom, sozialen Determinanten der Gesundheit,
Radiologie, nicht nur aus KI-Anwendungen, sondern auch Umwelteinflüssen und vielem mehr – in einem einzigen System
durch Daten aus der molekularen Bildgebung, Radiomik, zusammengeführt werden. So entstehe ein hochauflösender
Proteomik, Genomik und aus tragbaren Geräten. „Radiologen Mensch und die Tür zu einer neuen Ära der Medizin werde
können diesen Ansturm von Informationen bewältigen. Eine geöffnet. „Wir werden in der Lage sein, Dinge zu tun, die wir
integrierte Informations- und Kommunikationsplattform sowie noch nie zuvor getan haben, nämlich individualisierte Medizin
intelligente Verbindungen zwischen Mensch und Technik zu liefern, die sich über das gesamte Leben des Patienten
werden uns dabei helfen“, so Dr. Kottler. erstreckt“, sagte Dr. Topol.
Als Ziel formulierte sie einen fachkundigen Radiologen, der Als Beispiel nannte er die Krebsvorsorge. „Anstelle eines
über die Funktionsweise der KI informiert ist und mit einem Screenings auf der Grundlage des Alters, das kein verlässlicher
transparenten und erklärbaren KI-System zusammenarbeitet. Indikator ist, wird KI es uns ermöglichen, das Risiko eines
„Zusammen sind sie besser als jeder für sich. Das ist eine Patienten aufzuteilen und entsprechend zu screenen.“ Zur
Erweiterung des menschlichen Intellekts“, ist die Associate Veranschaulichung verwies Dr. Topol auf eine kürzlich
Chief Medical Officer überzeugt. So würden neue grundlegende durchgeführte Studie, in der KI durch die Auswertung eines
Modelle oder generative KI die Arbeitsweise von Radiologen Mammogramms Brustkrebs vier bis sechs Jahre vor dessen
grundlegend verändern. Als Beispiel nannte Dr. Kottler die Auftreten vorhersagen konnte. In einer anderen Studie wurde
automatische Erstellung von Befunden und die Erledigung ein Deep-Learning-Algorithmus verwendet, um das Risiko
administrativer Aufgaben. für Bauchspeicheldrüsenkrebs allein auf der Grundlage der
elektronischen Gesundheitsakte eines Patienten vorherzusagen.
KI kann mehr „KI gibt uns im Wesentlichen die Möglichkeit, die Zukunft
Dr. Eric Topol, Kardiologe und Executive Vice President des vorherzusagen, das Risiko eines Patienten für eine Krankheit
Scripps Research Translational Institutes, sieht die Radiologie zu kennen und Präventivmaßnahmen zu ergreifen, lange bevor
gar am Rande eines seismischen Wandels. „KI wird sich zu die Krankheit tatsächlich ausbricht“, so der Kardiologe.
einem multimodalen Werkzeug entwickeln, das sehr viel mehr

Krankenhaus-IT Journal 1 /2025
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