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  Gutes Stichwort: Wie entscheiden Sie, ob eine   Realität?  Verpassen  wir  eventuell  wichtige  Bildaus-  sogenannten Data-Mismatches dar. Das heißt, dass
 KI  in Ihrem Spital und  für  Ihre Arbeit in der  Radio-  sagen oder gibt es Artefakte?   Modelle auf Daten trainiert wurden, die nicht der
 logie zum Einsatz kommt?  Die stärkste Domäne der KI entlang des radiolo-  späteren klinischen Realität entsprechen, beispiel-
 gischen  Workflows  ist  aktuell  die  Analyse  mit  der   weise der entsprechenden Patientenpopulation. Das
 Mittlerweile wurden von den einschlägigen Gesell-
 schaften  „To-buy-or-not-to-buy“-Guidelines  für  die   Quantifizierung und Validierung. Hier liegt für Ra-  ist  ein  wirklich  zentraler  Punkt.  Einige  KI-Expertin-
 Spitäler erstellt. Dabei handelt es sich um Check-  diologinnen und Radiologen das größte Potenzial,   nen und -Experten postulieren, dass die Daten und
 listen, die es den Häusern im Procurementprozess   um im Alltag Zeit einzusparen. Um diese tatsächlich   nicht die Algorithmen der Schlüssel zum Erfolg in
 erleichtern sollen, Lösungen herauszufiltern, die   umzusetzen, müssen sich die Spitäler aber fragen,   der KI sind. Dieser Meinung schließe ich mich prin-
 den tatsächlichen Bedarf abdecken. Letztlich geht   was genau sie wollen und brauchen, um zu profi-  zipiell an.
 es beim Einsatz von KI auch darum, dass die Lösung   tieren: Soll die KI eine Background-Triage erstellen?   Im Zusammenhang mit der Datenqualität spielt
 zu den Abläufen im jeweiligen Spital passt. Wir   Soll sie eine Entscheidungsunterstützung liefern   auch eine Rolle, dass diese strukturiert sein müssen,   „Die KI wird der Partner
 haben zum Beispiel einmal eine exzellente Lösung   oder vorhandene Ergebnisse quantifizieren und va-  damit sie vernetzt werden können. Wir müssen da-
 für die Schlaganfalldiagnostik evaluiert. Leider wur-  lidieren? Diese Fragen sollten beantwortet werden.  hin kommen, dass verschiedene Datenquellen – La-  der Beschäftigten im
 de die Software nicht für das schweizerische Ge-  Sie skizzieren punktuelle Lösungen. Interessant   bordaten, Bilddaten, Textdaten – verbunden werden
 sundheitssystem entwickelt bzw. angepasst. Darum   wird es ja, wenn der gesamte klinische Prozess   können. Das setzt Standardisierung voraus und die   Gesundheitswesen.“
 passte sie einfach nicht in die Abläufe des Spitals.   mittels KI optimiert werden kann.  wiederum Strukturierung.
                                                            Dr. Piotr Radojewski
 Ja, und auch hierfür gibt es gute Ansätze. Ein Beispiel   Werfen wir abschließend noch einen Blick in die
 Wir hatten anfangs über die Körperregionen ge-             _
         Zukunft: Was erhoffen Sie sich von der KI in fünf
 sprochen, in denen KI in der Radiologie zum   kommt aus der Therapie ischämischer Schlaganfälle.   Jahren?  arbeitet am Universitätsinstitut für Diagnostische und
 Einsatz kommt. Aber bei welchen prozessualen   Erkennt die KI auf den Bildern einen Verschluss, wird   Interventionelle Neuroradiologie des Inselspitals Bern.
 Schritten unterstützt KI potenziell?  im Hintergrund die notwendige Versorgungskette   Ich hoffe, dass wir dann eine viel bessere Evidenz-  Außerdem ist er Teil des Center for Artificial Intelligen-
 getriggert. Die KI übernimmt dann sozusagen die or-  lage haben, so dass wir deutlich besser verstehen,   ce in Medicine (CAIM), einer Forschungs-, Lehr- und
 Grundsätzlich kann KI entlang des gesamten radio-          Translationsplattform an der Universität Bern, die KI zur
 logischen Workflows zum Einsatz kommen: in der   ganisatorischen Aufgaben, leitet Informationen wei-  welche Lösungen wirklich nützlich sind. Die zweite   Versorgungsoptimierung einsetzt.
 Planung, der Bildakquisition, der Auswertung bzw.   ter, informiert Abteilungen, wann ein Patient kommt.   wichtige Entwicklung wird den Einsatz von Large
 Analyse und dem Reporting. Tatsächlich ist die Bild-  In stark fragmentierten Gesundheitssystemen kann   Language  Models  betreffen.  Zum  Beispiel  könnte
 akquisition gerade ein großes Thema.  so die sogenannte „Door-to-needle-time“ deutlich   eine erste Triage auf Basis eines KI-Chatbots erfol-
 reduziert werden. Da besteht großes Potenzial, der   gen. Wir werden sehen, ob das kommt. Die wich-
 Erfolg hängt aber stark von der Anpassung des Tools   tigste Botschaft ist meiner Meinung nach aber, dass
 Worum geht es beim Einsatz von KI in der Bild-
 akquisition genau?  an  die  Anforderungen  des  jeweiligen  Gesundheits-  der Radiologe und die Radiologin  nicht ersetzt
 systems ab.   werden. Die KI wird der Partner der Beschäftigten
 Um die Beschleunigung. Alle namhaften Hersteller   im Gesundheitswesen. Sie wird zum Beispiel meine
 von MR-Geräten beschäftigen sich aktuell damit,   Sprechen wir doch mal über die Basis einer guten   Diagnosen bestätigen oder dem Krankenpfleger die
 die Aufnahmezeiten zu reduzieren. Mittlerweile   KI-Lösung: Die Daten...  Medikationsapplikation bestätigen – KI wird zum
 können Untersuchungszeiten im MRT um 50 bis   ... ein entscheidender Punkt. Plakate mit dem Aufruf   Alltagshelfer, davon bin ich überzeugt.
 teilweise 90 Prozent reduziert werden. Damit kom-  „Daten spenden – Krankheiten früher erkennen“ fin-
 men wir schon an die Untersuchungszeiten des CT.   den sich aktuell in der Schweiz. Und darum geht’s.
 Der Beschleunigung zugrunde liegt ein Undersam-  Wir  brauchen viele  Daten,  wir  brauchen  valide  Da-
 pling: Es werden weniger Daten gesammelt und die   ten. Für alle KI-Anwendungen, nicht nur für solche,
 KI füllt die fehlenden Informationen auf. Aber auch   die Krankheiten früher erkennen. Aktuell haben wir
 hier müssen wir nach der Evidenz fragen: Entspricht   leider zu wenig Daten, darin liegt eine große Limita-
 das beschleunigte, mit KI rekonstruierte Bild der   tion der KI. Eine weitere Herausforderung stellen die





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