RöKo 2019 – Künstliche Intelligenz für die mpMRT der Prostata

RöKo 2019 – Künstliche Intelligenz für die mpMRT der Prostata

Zur Detektion des Prostatakarzinoms anhand der multiparametrischen MRT sind derzeit zwei europäische KI-basierte Systeme verfügbar. Beide befinden sich noch in Entwicklung.

  • Präsentationstag:
    01.06.2019 0 Kommentare
  • Autor:
    mh/ktg
  • Sprecher:
    Matthias Röthke, MVZ Conradia Hamburg
  • Quelle:
    100. Deutscher Röntgenkongress

Unterstützung in der Erkennung von Prostatatumoren bieten seit geraumer Zeit schon CAD-Systeme (Computerassistierte Detektion). „CAD-Systeme basieren aber ausschließlich auf unserer Erfahrung und entwickeln sich nicht von alleine weiter“, so Matthias Röthke vom MVZ Conradia in Hamburg.

KI-Ökosysteme in der Radiologie

Im Bereich der KI-basierten Algorithmen gebe es derzeit vor allem viele Insellösungen, die an einzelnen Universitäten oder von Startups entwickelt würden, so Röthke. Das derzeit vorherrschende Geschäftsmodell für solche Anwendungen sei „Pay per Use“. Lizenzierte Modelle bilden die Ausnahme.

„Die PACS-Hersteller sind alle daran interessiert, solche Applikationen in ihre Systeme zu integrieren“, sagte Röthke. Das gleiche gelte für RIS-Anbieter und die Scanner-Hersteller. Siemens und GE verfolgten jeweils das Konzept eines eigenen „App-Shops“, aus dem die Algorithmen als Zusatzmodule erworben werden können.

KI-basierte Apps für die multiparametrische MRT der Prostata

Die Zahl der KI-basierten Apps für die multiparametrische MRT (mpMRT) der Prostata ist derzeit noch sehr überschaubar. Keines der Systeme berücksichtigt bisher die dynamische kontrastverstärkte 4D DCE-Bildgebung, weil die Größe der Datensätze noch nicht zu bewältigen ist.

Röthke stellte zwei europäische Systeme vor:

Mit ProstateCarcinoma.ai entwickelt Fuse AI (Hamburg) ein cloudbasiertes Tool zur computer-assistierten Diagnose des Prostatakarzinoms basierend auf mpMRT-Daten. Das Tool verspricht mehr Sicherheit bei der Identifikation und Lokalisierung potenziell maligner Läsionen. Es lässt sich über DICOM in den Workflow integrieren.

ProstateCarcinoma.ai schlägt eine Diagnose vor, die der Radiologe dann beurteilen muss. „Ich würde das Tool in der klinischen Routine derzeit aber noch nicht anwenden“, so Röthke.

Die Firma Quantib im niederländischen Nijmegen arbeitet an einem System, das noch etwas weiter geht. Es verarbeitet T2-gewichtete Sequenzen und diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI), fusioniert die Ergebnisse beider Techniken und stellt potenziell maligne Läsionen bildlich dar. Quantib liefert automatisiert einen Befundvorschlag als Text, der modifiziert oder übernommen werden kann, und einen All-Risk-Score. Einen PI-RADS Score ist durch den Radiologen zu vergeben. Das System misst automatisch das Prostatavolumen; die Ergebnisse können direkt ins RIS übernommen werden.

„Der Ansatz von Quantib ist der derzeit am weitesten fortgeschrittene Ansatz, der auf dem EU-Markt verfügbar ist“, so Röthke.

Fazit

Die Unterstützung des Diagnoseprozesses durch KI-basierte Systeme, die Daten aus der multiparametrischen MRT zur Detektion des Prostatakarzinoms verarbeiten, steht noch an einem relativ frühen Zeitpunkt ihrer Entwicklung.

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