Röko Digital 2024 – Was Radiolog:innen von KI wollen

Röko Digital 2024 – Was Radiolog:innen von KI wollen

Was KI kann und was sie können sollte – darüber sprachen Radiolog:innen verschiedener Fachrichtungen und Kliniken beim Röko Digital. In einem Punkt waren sich alle einig: Arbeiten ohne KI will niemand mehr.

  • Präsentationstag:
    08.06.2024 0 Kommentare
  • Autor:
    biho/ktg
  • Sprecher:
    Thorsten Persigehl, Mirjam Gerwing, Daniel Pinto dos Santos, Johannes Kowallick, Johann Rink
  • Quelle:
    Röntgenkongress Digital 2024

Ob onkologische oder kardiale Bildgebung, interventionelle Radiologie oder Lungenkrebsscreening: Alle Referent:innen wünschen sich mehr KI-Anwendungen als sie bereits nutzen. In Zukunft soll KI die Bilddaten mit weiteren Patient:innendaten verknüpfen und so die Diagnostik weiter optimieren. Bisher ungenutzte Daten in den Bildern sollten ebenfalls erschlossen werden, beispielsweise Fettwerte oder Organgrößen. „Das kann eine KI alles zusammenführen, um die Diagnose besser zu machen“, sagte Daniel Pinto dos Santos, Köln.

Mirjam Gerwing, Marburg, nennt dies „integrated diagnostics“: „Klinische, histopathologische, laborchemische und Bilddaten werden kombiniert und liefern ein vollständiges Bild der Pathologie.“ Die Technik dafür sei weit genug fortgeschritten, sagte Pinto dos Santos, allerdings mangele es an der Umsetzung.

Thorsten Persigehl, Köln, wünscht sich eine KI, die die mühsame Segmentierung der Prostata automatisiert, Läsionen erkennt und gleich den Befund erstellt. Außerdem: Die KI soll einen so genannten „Safety Read“ abseits der Indikation durchführen und damit auch Zufallsbefunde detektieren können.

Johannes Tammo Kowallick, Göttingen, ging auf KI-Anwendungen in der Herzbildgebung ein. Bei der Bildakquisition und Rekonstruktion funktioniert die Unterstützung durch eine KI gut, im Post-Processing sogar sehr gut, so Kowallick: „Es mangelt aber bei der Indikationsstellung, der Befundung und der Risikostratifizierung.“ Eine KI sollte auf multimodale Ansätze abzielen und Echokardiographien, CT, MRT und Szintigraphie-Ergebnisse parallel auswerten. Kowallick wünscht sich Algorithmen zur Risikostratifizierung auf Basis von Bildgebung, Laborwerten und genetischen Tests.

Johann Rink, Mannheim, sieht die Zukunft der interventionellen Radiologie mit KI in der integrierten Diagnostik und KI-gestützten Biopsieplanung. „Radiomics-Signaturen sollten mit einpflegbar sein“, sagte er. Damit könne man die Tumorheterogenität gut darstellen und eine genaue Biopsieplanung durchführen. „Das Ergebnis führt zu einer individuellen Therapieplanung.Integrierte Diagnose mit KI

Hindernisse auf dem Weg zur Anwendung

Bisher mangelt es vielen Radiolog:innen an Vertrauen in KI-Anwendungen, so Kowallick: Viele wollen erst einmal wissen wie die KI überhaupt funktioniert.
Zudem muss man sich auf die Funktionalität der KI verlassen können, ergänzte Gerwing. Gleichzeitig besteht noch immer das Problem der Haftung – das neue KI-Gesetz gibt dazu noch keine Antworten.
Auch die Vergütungsfrage ist noch ungeklärt. „Wer zahlt für die KI-Anwendung?“ fragte Kowallick.

Diskussion: Effizienz Ja, Patientengespräche Nein

„Wir werden mit der KI effizienter“, meinte Gerwing. Allerdings muss die Radiologie aufpassen, nicht immer mehr Bilder zu machen. Was technisch möglich ist, ist nicht zwangsläufig sinnvoll. 
Pinto dos Santos sieht zudem das Problem der Bildfülle: Ein Radiologe kann nicht plötzlich 500 statt 80 CTs am Tag befunden, nur weil die KI das möglich macht. Hier plädiert Pinto dos Santos für eine Obergrenze.

Dass die gewonnene Zeit in den Patientenkontakt fließen könnte, sehen die Referent:innen skeptisch. „Die Effizienz wird im Vordergrund stehen – und für Patientengespräche gibt es kein Geld“, so Pinto dos Santos.

Auch Persigehl geht davon aus, dass die KI-Unterstützung nicht mehr Zeit für Patienten liefern wird. Radiolog:innen seien überdies nicht die richtigen Ansprechpartner:innen, denn die Therapie für die/den Patientin/en legen andere fest. Pinto dos Santos sieht dafür mehr Raum für Gespräche mit Fachkolleg:innen.

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