- Von Miriam Friedmann
KI in der Diagnostik: Drei konkrete Anwendungsbeispiele, die Ärzte überzeugen
Schneller eindeutige Diagnosen treffen und dadurch Menschen effizienter helfen: Künstliche Intelligenz (KI) als stiller Assistent ist für viele Mediziner bereits heute Realität. Noch steht die Technologie am Anfang. Wo KI speziell in der medizinischen Diagnostik zum Einsatz kommt und was sie in der Radiologie leistet: Der Überblick – inklusive drei Anwendungsbeispielen.
KI in der Diagnostik: Wo wir stehen
Die Gesundheitsministerkonferenz fordert es mit ihrem Juli-Beschluss 2023 nachdrücklich: Deutschland soll KI-Anwendungen in der Medizin forcieren – und für Akzeptanz bei Patientinnen und Patienten genauso sorgen wie bei Ärztinnen und Ärzten.
Als Anbieter von Europas größter Cloud für medizinische Bilddaten tauschen wir uns bei Telepaxx regelmäßig mit Kliniken und großen Radiologie-Praxen zu digitalen Innovationsthemen wie Künstlicher Intelligenz aus. Schon heute nutzen viele Mediziner eine KI-Befundung in der Radiologie.
Dank des Einsatzes von KI in der Diagnostik können riesige Mengen an Patientendaten analysiert, Muster erkannt und Diagnosen vorgeschlagen werden. Richtig trainiert, untersuchen KI-Algorithmen DICOM-Bilder zuverlässig und identifizieren Anomalien in den Studien.
Wir stellen drei Anwendungsbeispiele für KI in der medizinischen Diagnostik vor und gehen darauf ein, wie es um die KI aus Sicht von Ethik und Datenschutz steht.
1. Praxis-Fallstudie: KI-Unterstützung für Röntgenbilder in der Notaufnahme
Ist es ein Bruch? Ein Haarriss? Etwas ganz anderes? Diese Fragen standen im Mittelpunkt einer sechsmonatigen Praxisstudie an zwei kooperierenden Krankenhäusern in Bayern mit insgesamt etwa 450 Betten.
Das Personal der Notaufnahme hat sich dort gezielt KI-Unterstützung bei der chirurgischen Diagnostik geholt, um herauszufinden, ob und wie KI-Entlastung und Mehrwerte schaffen kann. Die Klinik nutzt bereits seit Jahren das Langzeitarchiv von Telepaxx und wollte nun eine cloud-gestützte KI-Anbindung im Rahmen einer zweimonatigen Praxisstudie testen.
Das Ergebnis der Praxisstudie ist eindeutig: Die KI unterstützte insbesondere jüngere Ärztinnen und Ärzte bei der Befundung durch eine automatisierte Zweitmeinung. Das reduzierte die Anzahl der Nachfragen beim jeweils zuständigen Oberarzt, wenn die KI die eigene Diagnose zusätzlich bestätigen konnte. Die KI half also letztlich nicht nur unmittelbar durch eine Zweitmeinung, sondern entlastete auch die Oberärzte und Oberärztinnen.
Fazit: Das Beispiel zeigt, KI-gestützte Diagnosen in der Notaufnahme können bei der Priorisierung der zu Behandelnden helfen und zugleich den Prozess im Krankenhaus verbessern und die Arbeitslast einzelner Ärzte reduzieren.
„Noch ist der Mensch grundsätzlich besser darin, Ungewöhnliches zu erkennen. Wenn es aber darum geht, dieses Ungewöhnliche zu beobachten, dann ist die KI eindeutig stärker, auch minimalste Veränderungen zuverlässig zu erkennen und zeitsparend auszumessen.”
Andreas Dobler, Geschäftsführer Telepaxx Medical Data GmbH
2. KI-Diagnose in der Arztpraxis: Hilfe für chronische Fälle
Nicht nur Krankenhäuser, auch radiologische Arztpraxen können erheblich vom KI-Einsatz profitieren. Nehmen wir als Beispiel die regelmäßige Verlaufskontrolle chronisch erkrankter Menschen.
Gerade bei neurodegenerativen Erkrankungen wie Multipler Sklerose, Alzheimer aber auch bei Lungenkrebs entstehen innerhalb weniger Monate zahlreiche Studien. Ein Vergleich aktueller Aufnahmen mit Voraufnahmen soll Anhaltspunkte liefern, wie sich beispielsweise ein Lungenrundherd verändert hat. Mit bloßem Auge sind die Unterschiede zwischen den beiden Aufnahmen schwer erkennbar, vor allem nicht in der pro Studie zur Verfügung stehenden Zeit.
Mit Hilfe von KI-Diagnostik können Veränderungen der Größendimensionen automatisch erkannt und im Bild markiert werden. Die Ärztinnen und Ärzte können sich auf die Interpretation konzentrieren, der erkrankten Person die Entwicklung erläutern und auf daraus resultierende Behandlungsempfehlungen eingehen.
3. Zeitgewinn bei Akutpatienten: Automatischer Alarm durch KI
In den beiden zuvor genannten Praxisbeispielen sichtet die Künstliche Intelligenz zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik die DICOM-Bilder nachdem die Aufnahme abgeschlossen wurde.
Ergänzend hierzu kann KI jedoch medizinisches Fachpersonal schon während der Aufnahme unterstützen. Moderne CT-, MRT- und Röntgengeräte verfügen heute teilweise über integrierte KI-Algorithmen, die die Studien noch während der Untersuchung analysieren.
Findet die KI eine auffällige Struktur, wie ein Blutgerinnsel im Hirn, erfolgt automatisch eine direkte Benachrichtigung an den MTRA oder die Radiologin, so dass diese unmittelbar erste Behandlungsschritte einleiten können. Dadurch können wertvolle Minuten gewonnen und die Behandlungsprognose für den Patienten oder die Patientin verbessert werden.
Was die KI in der Praxis für Ärzte bedeutet
Telepaxx-Geschäftsführer Andreas Dobler kennt die Herausforderungen und Chancen von KI im medizinischen Alltag aus zahlreichen Beratungen mit Klinikleitern und Radiologen.
Für ihn steht fest: „Noch ist der Mensch grundsätzlich besser darin, Ungewöhnliches zu erkennen. Wenn es aber darum geht, dieses Ungewöhnliche zu beobachten, dann ist die KI eindeutig stärker, auch minimalste Veränderungen zuverlässig zu erkennen und zeitsparend auszumessen.“
Der Nutzen von KI wird vom medizinischen Personal klar gesehen. Die Integration ist in der Praxis jedoch zunächst aufwändig, was viele Einrichtung vom Einsatz von KI-Lösungen abhält. Die Kooperation von Telepaxx mit der führenden KI-Radiologie-Plattform deepc löst dieses Problem durch eine einfache Integration mit den Systemen der medizinischen Einrichtungen und einer Cloud-zu-Cloud-Anbindung.
Herausforderungen für den Einsatz von KI in der Medizin
Die Frage ist also nicht, ob KI die Medizin künftig unterstützen wird – sondern wie. Entscheidend wird im internationalen Wettbewerb unter anderem die Frage sein, wie Wissenschaftler und Entwickler ihre KIs trainieren können. In Deutschland stellt das Gesundheitsdatennutzungsgesetz dafür derzeit die Weichen. Demnach dürfen nach aktuellem Stand Forschende bald auf qualitative Datensätze nach einem durchdachten Anonymisierungskonzept zugreifen.
Diese Datensätze müssen dabei DSGVO-konform gespeichert werden und zugleich schnell abrufbar sein. Das ermöglicht beispielsweise unsere TMD-Cloud im Rahmen von Kooperationsprojekten von Krankenhäusern und Entwicklern von KI-Algorithmen.
Fazit: Was Mediziner für den Einsatz von KI dringend brauchen
Noch ist KI nicht in der Lage, eigenständig Diagnosen zu stellen. Wenn Sie uns fragen: Das ist auch gut so. Denn längst sind nicht alle ethischen und moralischen Fragen geklärt, die der Einsatz Künstlicher Intelligenz mit sich bringt. Wer ist beispielsweise verantwortlich, wenn eine KI-gestützte Diagnose falsch ist? Wie stellen wir sicher, dass der Einsatz von KI den medizinischen Ethikkodex nicht verletzt?
Was bisher fehlt, sind verbindliche Leitlinien. Diese will unter anderem die Weltgesundheitsorganisation (WHO) schaffen. In einer ihrer jüngsten Publikationen betont die WHO die Bedeutung von KI im Gesundheitswesen, die Chancen für eine verbesserte Diagnostik – und die Herausforderungen, denen wir uns stellen müssen.
Die Hoffnung: KI und Mensch zu einem starken Team verbinden, das menschliches Leid künftig schneller lindern und vielleicht sogar häufiger verhindern kann.
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