Autorin: Lizzie Barclay, ärztliche Direktorin Bein Aidence, Radiologin
Lungenkrebs ist eine verheerende Krankheit. Vor allem, weil sich die rechtzeitige Diagnose so schwierig gestaltet. Wenn Patient:innen Symptome zeigen, ist es für eine lebensrettende Behandlung in den meisten Fällen schon zu spät.
Beim CT-Screening gefährdeter, asymptomatischer Personen können 70 Prozent der Lungenkarzinome bereits im Frühstadium erkannt werden. Dadurch ergeben sich zusätzliche Behandlungsoptionen. Zwar gibt es einzelne Pilotprojekte in Europa, aber die Einführung Beim CT-Screening gefährdeter, asymptomatischer Personen können 70 Prozent der Lungenkarzinome bereits im Frühstadium erkannt werden. Dadurch ergeben sich zusätzliche Behandlungsoptionen. Zwar gibt es einzelne Pilotprojekte in Europa, aber die Einführung technologische Innovationen sind auf diesem Weg unverzichtbar: Die meisten Screeningzentren setzen beim Management und der Befundung von Lungenrundherden auf Künstliche Intelligenz (KI).
Lizzie Barclay, Radiologin und ärztliche Direktorin bei Aidence
Bedeutung und Nutzen der KI
KI-gestützte Lösungen bewirken Verbesserungen in drei wichtigen Bereichen, wodurch sie Radiolog:innen bei ihrer Tätigkeit unterstützen und zur erfolgreichen Früherkennung von Lungenkarzinomen beitragen:
LEISTUNG Die Künstliche Intelligenz bzw. Computerintelligenz kann die Leistung und Produktivität bei der CT-Befundung erhöhen, sodass Radiolog:innen sich stärker auf die klinische Entscheidungsfindung und auf komplexe Fälle konzentrieren können. KI-Software eignet sich insbesondere für:
- präzise Detektion schwer fassbarer Lungenrundherde und Differenzierung kleinster Veränderungen
- automatische Volumenmessungen zur Bestimmung des richtigen Überwachungsintervalls (z. B. stabiler oder wachsender Rundherd)
Die KI-Lösung Veye Lung Nodules erkennt, misst, klassifiziert und verfolgt beispielsweise das Wachstum von Lungenrundherden in CT-Thorax-Scans und übermittelt die Analyseergebnisse direkt als Grey-Scale-Overlay ins PACS.
Computer zeichnen sich im Unterschied zum Menschen zudem durch ihre konstant hohe Leistungsfähigkeit aus, weil sie nicht den externen Stressoren unterliegen, denen Radiolog:innen tagtäglich begegnen (z. B. Zeitdruck, Arbeitspensum, Unterbrechungen).
QUALITATIV AUF AUGENHÖHE Durch den Einsatz der KI ist die Befundung der Aufnahmen nicht mehr nur hocherfahrenen Thoraxradiolog:innen vorbehalten, sondern das Arbeitspensum kann gleichmäßiger auf das Team verteilt werden. Die Aufnahmen werden praktisch im „Vier-Augen-Prinzip“ beurteilt, was das Vertrauen der Radiolog:innen in ihre eigene Befundung stärken kann. Die konsequente Verfügbarkeit KI-gestützter präziser Messungen, unabhängig vom Kenntnisstand der befundenden Radiolog:innen, begünstigt die Qualitätssicherung.
Ein weiterer Anwendungsfall ist die Qualitätssicherung bei der externen Vergabe an Teleradiologieanbieter. Die KI-gestützte Bildanalyse kann die Einheitlichkeit bei der Befundung erhöhen, den Einsatz der empfohlenen Technologien fördern und (für das Lungenkrebsscreening von besonderer Bedeutung) den Zugang zu relevanten Voruntersuchungen zu Vergleichszwecken sowie zur Beurteilung der Veränderungen im Zeitverlauf sicherstellen.
EFFIZIENZ Intelligente Computersysteme sollten den Befundungsaufwand nicht vergrößern, sondern die Effizienz und die Qualität steigern, sodass die Diagnosezeit letztlich auf ein Minimum verkürzt wird.
Eine KI-gestützte Bildanalyse-Software, die voll in den bereits bestehenden Workflow der Radiolog:innen eingebunden ist, kann automatische Ergebnisse liefern, ohne die Abteilungsressourcen zusätzlich zu belasten. Voll integrierte KI-Lösungen sind in ihrem Einsatz zudem weder zeitlich noch räumlich gebunden, fördern also das flexible Arbeiten und die Telearbeit.