RöKo 2021 – Künstliche Intelligenz: Kostenerstattung fehlt
Für Radiologie sind künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und neuronale Netze schon Teil des Arbeitsalltags – sie ist bereits digitale Avantgarde. Um Innovation in Deutschland wirklich anzutreiben fehlt die Kostenerstattung.
-
Präsentationstag:14.05.2021 0 Kommentare
-
Autor:kf/ktg
-
Sprecher:Thomas Vogl und Andreas Bucher, Universitätsklinikum Frankfurt/Main
-
Quelle:RöKo 2021
RöKo-Kongresspräsident Thomas Vogl, Universitätsklinikum Frankfurt/Main, sieht drei grundsätzliche Herausforderungen für die Radiologie im Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI):
- Digitale Transformation gestalten: Die Deutungshoheit der Bildgebung wird bei den RadiologInnen bleiben. Ihre immer höhere Arbeitsbelastung wird die KI aber abfedern, indem sie Routineaufgaben erleichtert, beispielsweise nicht-pathologische Befunde aussortiert.
- Die unabdingbare Voraussetzung dafür sind validierte Daten: Diese Daten müssen von der Radiologie und ihren Partnern bereitgestellt werden. Die Radiologie sollte „digitaler Provider“ werden.
- Interessen bündeln: Die Radiologie soll als Einheit auftreten – klinisch und in der Forschung. Ein erster Schritt sei, Netzwerke wie Racoon aufzubauen. Racoon, das „Radiological Cooperative Network zur Covid-19 Pandemie“, hat als erste deutschlandweite Radiologie-Plattform unter Beteiligung fast aller Universitätskliniken die Bildgebung von Covid-19 PatientInnen zusammengeführt und mit KI analysiert. Vogl hält aber auch Kooperationen mit benachbarten Fachdisziplinen, Software-Fachleuten und IT-Firmen für dringend nötig.
„KI ist der Schlüssel für eine personalisierte Präzisionsmedizin – nur wenn wir die KI verstehen und aktiv weiter entwickeln, können wir Innovationstreiber sein und unser Fach gestalten“, so Vogl.
KI noch nicht ausreichend evidenzbasiert
Die Radiologie ist bereits die Disziplin, die KI ermöglicht – big data wird zu einem großen Teil aus radiologischen Daten bestückt, so RöKo-Sekretär Andreas Bucher, Universitätsklinikum Frankfurt/Main. Zwar sei KI seit fast zehn Jahren Teil der radiologischen Wertschöpfungskette und werde immer noch als rein radiologisches Produkt gedacht. Ein grundlegend neues Selbstverständnis hin zu einem umfassenderen „Informations-Geschäftsmodell“ sei an der Zeit.
Allerdings: Die Evidenzbasierung von KI reicht oft noch nicht aus, mahnte Bucher. Bisher gibt es wenig klinische randomisierte Studien. So kommt es derzeit noch zu einer starken Überinterpretation der Ergebnisse: „Wir haben mehr Vertrauen in die KI, als ihr vielleicht zusteht“, so Bucher.
Kostenerstattung in Deutschland
Ein Treiber für den Einsatz von KI ist ihre Kostenerstattung. Hier sind die internationalen Unterscheide groß: In Deutschland fehlt die Kostenerstattung, in den USA hingegen gibt es sie bereits, ebenso wie deutlich mehr Fördermittel für KI-Projekte. International wird die Schere bei der KI-Entwicklung womöglich größer, befürchtet Bucher.
Allerdings ist die Evidenz für den KI-Einsatz auch hier genau zu hinterfragen: Für die digitale Mammographie beispielsweise ergibt sich mit oder ohne computergestützte Diagnose (CAD) kein Unterschied für die Brustkrebs-Erkennungsrate (Lehman 2015). Hier verursacht die CAD-Untersuchung also lediglich höhere Kosten, ohne Benefit für die Patientin.
Referenzen
Lehman CD et al. Diagnostic Accuracy of Digital Screening Mammography With and Without Computer-Aided Detection. JAMA intern Med 2015;175(11):1828-37
