Rofo 2024; 196(07): 664-670
DOI: 10.1055/a-2208-6487
Editorial

Künstliche Intelligenz (KI) in der Bildgebenden Diagnostik

Diskussionsgrundlage zur klinischen Prozessunterstützung Article in several languages: English | deutsch
Rainer Braunschweig
1   Institute of Radiology, University Hospitals Erlangen Department of Radiology, Erlangen, Germany
,
Daniela Kildal
2   Radiology, Valais Hospital, Visp, Switzerland
3   Klinik für diagnostische und interventionelle Radiologie, University Hospital Ulm, Germany
,
Rolf Janka
1   Institute of Radiology, University Hospitals Erlangen Department of Radiology, Erlangen, Germany
› Author Affiliations
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Zusammenfassung

Problem

Die Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Bildgebenden Diagnostik zunehmend als Entscheidungs-„tool“ diskutiert und teilweise bereits unterstützend eingesetzt. Die Erwartungen an die KI sind heterogen aber aus klinischer Sicht undefiniert. Es besteht Klärungsbedarf, wofür „Künstliche Intelligenz in der Medizin“, insbesondere in der Bildgebenden Diagnostik, eingesetzt werden kann und soll.

Methodik

Der Artikel schlägt zum einen eine Begriffs-Definition zur KI, sowie weitere Begriffe wie „binäre Kriterien“ und „standardisierte Variabilität“ vor. Zum anderen werden gezielte Anwendungsszenarien für KI im Prozessablauf der Muskulo-Skelettalen-Bildgebung erläutert. Diese Hinweise sollen potenziellen Produktentwicklern helfen, IT-Applikationen für die work-flow-Unterstützung in der Bildgebenden Diagnostik zu entwickeln.

Ergebnis

Die Nutzung digital codierter Angaben (z. B. Zuweiser), die Auswahl der Modalitäten und Untersuchungsprotokolle durch digital-automatisierte Weitergabe der klinischen Fragestellungen, sowie die fragestellungsorientierte Bildpräsentation und strukturierte Befundung inklusive standardisierter Befund-Klassifikationen können wesentliche Bestandteile KI-basierter Prozessoptimierungen sein. Ziel des KI-Einsatzes ist vorrangig die Effektivierung der Prozessabläufe und die Qualitätssicherung der Bildgebenden Diagnostik. So kann z. B. die klinische Problematik/Fragestellung als wesentlicher Triggerpunkt für den Prozessablauf in der Bildgebenden Diagnostik einen Beitrag in der klinisch-interdisziplinären Qualitätssicherung leisten, da Indikation, Durchführung und Befundung der Untersuchung problemorientiert abgestimmt werden. Eine KI-basierte Befundung ist derzeit für den Routineeinsatz in der MSK-Bildgebung nicht verfügbar bzw. nur in Teilbereichen in Erprobungen. Im Hinblick auf die Pflicht zur individuell-ärztlichen Leistungserbringung sind zudem KI-Systeme zur Befundung als „Arztersatz“ aus Akzeptanzgründen, sowie wegen rechtlicher Unklarheiten (wer haftet?), derzeit unrealistisch.

Kernaussagen

  • KI ist als IT-basierte Unterstützungsfunktion vielversprechend

  • KI sollte aktuell der Prozessoptimierung dienen – ein Arztersatz ist unrealistisch

  • In der Bildgebung kann KI Prozessschritte automatisieren und standardisieren und damit der Qualitätssicherung dienen

Zitierweise

  • Braunschweig R, Kildal D, Janka R. Artificial intelligence (AI) in diagnostic imaging . Fortschr Röntgenstr 2024; 196: 664 – 670



Publication History

Received: 15 February 2023

Accepted: 17 October 2023

Article published online:
12 February 2024

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