Schlagwort: Radiologe

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11.06.2023

Künstliche Intelligenz KI-AI. Die Möglichkeiten und Chancen für das Gesundheitswesen.

Künstliche Intelligenz – AI/KI – ist in aller Munde. Über die Risiken und Gefahren wird aktuell häufig diskutiert und hingewiesen. Wir benutzen Künstliche Intelligenz schon lange ohne es uns wirklich bewußt zu machen. Die Gefahren sind unbestritten.


Hier geht es nur um die Chancen für Gesundheitsunternehmen bei der Diagnose und Behandlung von Patientinnen und Patienten. Künstliche Intelligenz (KI/AI) hat das Potenzial, die Diagnose von Erkrankungen im Gesundheitswesen, einschließlich der Radiologie und anderer Bereiche, erheblich zu beschleunigen und zu verbessern.

Hier ist eine Liste von Möglichkeiten, wie KI bei der Beschleunigung der Diagnose von Erkrankungen helfen kann:

  1. Bilderkennung: KI kann Bilder von Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRT-Scans und anderen medizinischen Bildern analysieren und Anomalien oder verdächtige Bereiche identifizieren. Dies kann die Erkennung von Tumoren, Frakturen, Blutungen und anderen Krankheitszeichen beschleunigen.
  2. Automatisierte Befundung: KI kann bei der automatisierten Erstellung von Befunden unterstützen, indem sie aus den medizinischen Bildern relevante Informationen extrahiert und in strukturierten Berichten zusammenfasst. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Befundung.
  3. Früherkennung von Krankheiten: KI kann Algorithmen entwickeln, die bestimmte Krankheiten oder Risikofaktoren frühzeitig erkennen können. Zum Beispiel können Muster in den Patientendaten analysiert werden, um das Risiko von Herzerkrankungen, Krebs oder anderen Erkrankungen vorherzusagen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Intervention und Behandlung.
  4. Unterstützung bei der Entscheidungsfindung: KI-Systeme können Ärzte und Radiologen bei der Interpretation von komplexen medizinischen Daten unterstützen. Sie können Empfehlungen für die beste Vorgehensweise geben, Behandlungsoptionen vorschlagen und auf relevante Forschungsergebnisse zugreifen.
  5. Verbesserung der Genauigkeit: Durch die Analyse großer Datenmengen und den Einsatz von maschinellem Lernen kann KI die Genauigkeit der Diagnose verbessern. KI-Systeme können aus vergangenen Fällen lernen und bei der Identifizierung von Krankheitsmustern oder seltenen Erkrankungen helfen, die für Ärzte möglicherweise schwer zu erkennen sind.
  6. Effizientere Arbeitsabläufe: Durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben kann KI den Arbeitsablauf in der Radiologie und anderen Bereichen des Gesundheitswesens beschleunigen. KI kann beispielsweise dabei helfen, Bilder schneller zu analysieren, Patientendaten zu überprüfen oder Behandlungspläne zu erstellen.

Es ist wichtig anzumerken, dass KI in der Medizin immer noch in der Entwicklung ist und nicht als Ersatz für menschliche Expertise, z.B. eines(r) Radiologen einer Radiologin betrachtet werden sollte. Die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und medizinischen Fachkräften kann jedoch die Effizienz, Genauigkeit und Patientenversorgung verbessern und damit auch die Geschwindigkeit der Diagnose, was häufig lebenswichtige Zeit spart, wie z.B. bei einem Schlaganfall oder Herzinfarkt.

weitere Links zum Thema Digitalisierung:

Gematik: Digitale Anwendungen – Apps – Digitalisierung im Gesundheitswesen
Bundesministerium der Gesundheit (BMG):Digitalisierungsstategie
Förderprogramme des Bundesamtes für Soziale-Sicherheit:Förderprogramme für die Digitalisierung
Robotic: Roboter im Gesundheitswesen
Digitale Gesundheitsanwendungen: Medidoc
WDR Beitrag: Pflegenotstand – Kann künstliche Intelligenz helfen?

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02.04.2022

Wie maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz (KI) Artificial Intelligence  (AI) helfen können Krankheiten zu diagnostizieren.

Um Krankheiten richtig zu diagnostizieren bedarf es jahrelanger medizinischee Ausbildung und praktischer Erfahrungen. Auch dann ist die Diagnose häufig ein mühsamer und zeitraubender Prozess. Häufig ist eine schnelle Diagnose und Behandlung aber lebensrettend.  Die Nachfrage nach Fachärztinnen und Fachärzten ist weitaus größer als das Angebot, gerade im ländlichen Umfeld.

Maschinen lernen, mittels Algorithmen Krankheiten zu diagnostizieren. Der Ursprung sind erfasste Daten, Dokumente und Bilder, die zuvor digitalisiert wurden.

KI gesteuerte Algorithmen können lernen, Muster zu erkennen, ähnlich wie Ärzte sie sehen. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Algorithmen viele konkrete Beispiele – viele tausend – brauchen, um zu lernen. Die entsprechenden Informationen, Diagnosen, Fallbeispiele und Bilder müssen den Algorithmen zur Verfügung gestellt werden.

Machine Learning ist also besonders hilfreich in Bereichen, in denen die diagnostischen Informationen, die ein Arzt untersucht, bereits digitalisiert sind.

Einige Beispiele:

  • Erkennung von Lungenkrebs oder Schlaganfällen anhand von CT-Scans.
  • Beurteilung des Risikos eines plötzlichen Herztods oder anderer Herzerkrankungen anhand von Elektrokardiogrammen und kardialen MRT-Bildern
  • MRT-Aufnahmen – Cloud-basierte, KI-gestützte Radiologie. Die Vergleichs-Analyse von MRT-Bildern – Visualisierungs-, Quantifizierungs- und Vergleichsaufgaben, Präzisionsdiagnostik in der Radiologie.
  • Klassifizieren von Hautläsionen in Hautbildern
  • Hinweise auf Diabetis – Retinopathien in Augenbildern finden.

Es gibt zahlreiche weitere Beispiele und es werden stetig mehr. KI und maschinelles Lernen (AI Machine Learing) sind die Zukunft in der Medizin, bei der Diagnose und Behandlung. Die Algorithmen werden dadurch genauso gut wie die Experten. Nur der Algorithmus, die KI kann in Sekundenbruchteilen Rückschlüsse ziehen und ist weltweit kostengünstig reproduzierbar. Bald könnte jeder überall Zugang zu der gleichen Qualität von Spitzen Experten z.B  in der Radiologie Diagnostik haben, und das zu einem niedrigen Preis.

Die Entwicklungen von KI im Gesundheitsbereich, der Diagnostik von Krankheiten nehmen rasant an Fahrt auf. 

Die Anwendung des maschinellen Lernens, von KI – im Gesundheitsbereich, der Medizin stehen noch am Anfang – ehrgeizigere Systeme beinhalten die Kombination mehrerer Datenquellen (CT, MRT, Genomik und Proteomik, Patientendaten und handschriftliche Dokumente) zur Beurteilung einer Krankheit oder ihres Fortschreitens. 

Zukunftstechnologien, virtuelle Welten wie z.B. das Metaverse, beruhen auf künstlicher Intelligenz und werden die schnelle Diagnose und die Behandlung von Krankheiten ermöglichen. Die Datenbasis von Datenbrillen, AR und VR beruhen auf KI – Künstlicher Intelligenz. Die Untersuchung, die Operationen, Pflege und Rehabilitation werden durch KI auf ein neues Level gehoben.

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