Klinische Entscheidungen durch Künstliche Intelligenz (KI) stärken

Klinische Entscheidungen mit künstlicher Intelligenz (KI) unterstützen

Künstliche Intelligenz birgt ein beträchtliches Potenzial für die Radiologie und beginnt inzwischen, das Gesundheitswesen in vielerlei Hinsicht zu verändern. Von der Überbrückung der Kluft zwischen den Anforderungen immer größerer, enorm komplexer Datenmengen und der Anzahl der Radiologen bis hin zur Vereinfachung der Dateninterpretation durch komplizierte KI-Algorithmen und damit zur Verbesserung des Analyseprozesses. KI ist ein wertvolles Werkzeug, das in Kombination mit dem individuellen Wissen von Radiologen und Klinikern enorme Perspektiven für das Gesundheitswesen bietet. Wichtige KI-Trends wie fundierte Entscheidungsfindung, integrierte Diagnostik und digitale Zwillinge konzentrieren sich sehr stark darauf, wie die Radiologie eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation des Gesundheitswesens spielt und wie Radiologen und Kliniker in die Lage versetzt werden können, die richtige Schlussfolgerung für jeden Patienten zu ziehen. Künstliche Intelligenz birgt ein enormes Potenzial, Aspekte des Gesundheitswesens zu verändern, und ist nichts, was man fürchten sollte, sondern etwas, das man begrüßen sollte. Gemäß dem Bericht mit dem Titel "Artificial Intelligence in Drug Discovery Market", der von UnivDatos Market Insights veröffentlicht wurde. China war in den letzten Jahren ein wichtiger Investor für Biotech-Unternehmen in den Vereinigten Staaten. Diese Investitionen stiegen im Jahr 2019 deutlich an, mit 1,4 Milliarden USD in US-amerikanische Biotech- und Pharmaunternehmen, verglichen mit nur 125,5 Millionen USD im Jahr 2018.

Wie kann KI ein Durchbruch im Bildgebungssegment sein?

Die Welt der Radiologie hat einen veränderten Ansatz für die Gestaltung künstlicher Intelligenz. Die Herausforderung besteht nun darin, Möglichkeiten zur Reduzierung von Ineffizienzen im Bildgebungssegment durch KI-Integration zu identifizieren. Basierend auf den aktuellen Verfahren und Prozessen finden Sie hier eine Aufschlüsselung der Bereiche, in denen KI die medizinische Bildgebung verbessern kann.

• Erkennung und Priorisierung: Erkennung ist das Aushängeschild für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, aber es gibt noch mehr, was die fortschrittliche Technologie als Screening-Test anbringen kann. Mit der computergestützten Erkennung untersuchen Radiologen Bilder auf der Grundlage des Verständnisses der Priorität, was die Berichterstattung beschleunigt und die Patientenergebnisse verbessert. Durch das Hinzufügen von Wiederherstellungsdiensten zieht die KI parallele Bilder aus einem Ordner zur Auswertung, wenn sie auf anormale oder schwierige Fälle stößt.
• Segmentierung: Die Operation der Trennung eines Interessenfeldes in einer Bildgebungsstudie bleibt eine arbeitsintensive Aufgabe und unterliegt Inkonsistenzen. Deep Learning stellt das größte Potenzial dar, diese Unzulänglichkeit zu beheben. Angesichts seiner Fähigkeit, komplexe Datendarstellungen zu erlernen, kann KI bei Deep-Learning-Prozessen helfen, indem sie unerwünschte Variationen wie die Inter-Reader-Variabilität erkennt und daher auf eine Vielzahl von klinischen Bedingungen und Parametern angewendet werden kann.
• Überwachung und Registrierung: Die Überwachung der Entwicklung eines Tumors erfordert den Vergleich zahlreicher Bilder, um den Fortschritt durch Bildregistrierung zu verfolgen. Während einige Änderungsmerkmale direkt von Menschen identifiziert werden können, wie z. B. mäßig große Variationen in Objektgröße, Form und Kavitationen, sind andere dies nicht. Diese könnten aus subtilen Variationen in Konsistenz und Heterogenität innerhalb des Objekts bestehen. Minderwertige Bildregistrierung, Produktion zahlreicher Objekte und physiologische Veränderungen im Laufe der Zeit tragen alle zu schwierigeren Änderungsanalysen bei. Hier hilft KI bei der Verbesserung der Bildqualität für eine detaillierte Analyse des Segments.
• Bilderfassung: In der Radiologie hängt die Genauigkeit der medizinischen Entscheidungsfindung von der Fülle an Informationen ab, die in einem Bild enthalten sind. Die KI-Technologie ist darauf ausgerichtet, Herausforderungen bei der Erzielung hochwertiger Bilder zu bewältigen. Die erste ist der Unterschied in Bildgebungsprotokollen und -modalitäten. Es gibt einen Unterschied zwischen Fortschritten in der Bilderfassungs-Hardware und der Bildrekonstruktionssoftware, eine Lücke, die möglicherweise durch KI-Methoden geschlossen werden kann, indem die Menge reduziert und die Gesamtqualität verbessert wird.

Wie sieht ein KI-gestützter Bildgebungs-Workflow aus?

Künstliche Intelligenz hat dazu beigetragen, die gesamte Radiologie- und Bildgebungs-Perspektive für das Gesundheitswesen zu verändern. Es hat auch das Element der Digitalisierung in den Prozess eingebracht, was wiederum erheblich zu einer besseren Behandlung durch schnellere Diagnose und verbesserte Effizienz beiträgt. KI-gestützte Anwendungen haben das Potenzial, jeden Schritt des Bildgebungs-Workflow-Prozesses zu verbessern. Die unten genannten Schritte geben einen Einblick in den Prozess der Einrichtung eines KI-gestützten Bildgebungsnetzwerks.

• Bestellung/Planung: Die Einrichtung einer KI-gestützten Verbindung zwischen Patienten und Ärzten für einen systematischen Workflow ist der erste Schritt in diesem Prozess.
• Vorbereitung und Erfassung: KI-gestützte standardisierte, genaue Patientenpositionierung und Planung des Eingriffs sowie die Beschaffung der notwendigen Geräte ist der zweite Schritt in diesem Prozess.
• Nachbearbeitung/Quantifizierung: KI-gestützte automatische Läsionsbewertung und automatische Messungen sind die Ergebnisse der Nachbearbeitung, die zur Bestimmung des Status des Patienten beitragen. Dies ist der dritte Schritt im Prozess des Bildgebungs-Workflows.
• Interpretation/Berichterstellung: Die KI-gestützte automatische Hervorhebung, Charakterisierung und Quantifizierung von Anatomien und Anomalien ist der wichtigste Teil des Prozesses, da sie bei der Identifizierung von Unregelmäßigkeiten beim Patienten hilft. Dies ist der letzte Schritt des Workflows.

KI wird zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Gesundheitswesens

In einer Studie, die 2018 in Radiology veröffentlicht wurde, konnte KI die Alzheimer-Krankheit in Gehirnscans 6 Jahre vor der Diagnose mit einer Genauigkeit von 98 % erkennen. Radiologen haben Gehirnscans verwendet, um Alzheimer zu identifizieren, indem sie nach fehlenden Glukosespiegeln im Gehirn suchten. Da die Krankheit jedoch eine langsam fortschreitende Erkrankung ist, sind die Veränderungen in der Glukose sehr schwach und mit bloßem Auge schwer zu erkennen. Solche Fälle haben die Notwendigkeit von KI im medizinischen Bildgebungssegment bestätigt und sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil davon gemacht. Das Gesundheitswesen ist eines der wichtigsten bahnbrechenden Bereiche der Welt, und die Radiologie birgt ein enormes Potenzial für neue KI-gestützte Lösungen. Aber jede Verbesserung ist nur so gut wie ihre Implementierung in den Alltag. Für das Gesundheitswesen bedeutet dies, dass die neuen Lösungen in den medizinischen Workflow integriert und wirtschaftlich tragfähig sein müssen. Um sicherzustellen, dass sich unsere Lösungen nahtlos in den klinischen Workflow integrieren, müssen Fachkräfte des Gesundheitswesens von Anfang an eng mit der klinischen Zusammenarbeit zusammenarbeiten.

Autor: Neha Saxena

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