- Digitaler Assistent kann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz CT-Aufnahmen des Brustkorbs automatisch auswerten und pathologische Auffälligkeiten kennzeichnen sowie messen.
- Unterstützt schnellere radiologische Befundung und steigert weiterhin die Qualität.
AI-Rad Companion Chest CT, ein intelligenter Software-Assistent für die Radiologie, hat kürzlich die CE-Kennzeichnung erhalten. Damit kann Siemens Healthineers die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Software ab sofort in Europa als Medizinprodukt vermarkten. Der AI-Rad Companion Chest CT hilft Radiologen, CT (Computertomographie)-Bilder des Thorax (Brustkorb) schneller und präziser zu interpretieren sowie mit Hilfe von automatischen Messungen die Befunde in kürzerer Zeit zu erstellen.
AI-Rad Companion Chest CT ist die erste KI-basierte Anwendung auf der neuen Plattform AI-Rad Companion und ist herstellerunabhängig, das heißt, mit der Software lassen sich Bilddaten vieler CT-Hersteller auswerten. Siemens Healthineers will diese Plattform ausbauen, so dass in Zukunft immer mehr intelligente Algorithmen für weitere Organe und Modalitäten zur Verfügung stehen. Damit wird das Unternehmen sein Portfolio von effektiven Lösungen zur KI-basierten klinischen Entscheidungsunterstützung konsequent erweitern.
„Wir haben mit dem AI-Rad Companion Chest CT im November letzten Jahres auf dem Kongress der Radiologischen Gesellschaft Nordamerikas RSNA den ersten KI-basierten Assistenten aus unserer Produktline AI-Rad Companion vorgestellt. Wir freuen uns, dass wir unseren Kunden in Europa ab sofort diesen ersten KI-basierten Assistenten für den Einsatz in der klinischen Praxis anbieten können. Ich sehe ein enormes Potenzial in dieser neuen
Produktlinie, um in wichtigen medizinischen Bereichen zu wachsen und Ärzte bei der klinischen Entscheidungsfindung zu unterstützen“, sagte Dr. Razvan Ionasec, Leiter AI-Rad Companion bei Siemens Healthineers.
„Wenn Radiologen einen Befund erstellen, gibt es eine gewisse Variabilität von etwa zehn bis 20 Prozent in Abhängigkeit vom Untersucher. Bei einer Algorithmen-gestützten Befundung fällt diese Variabilität komplett weg und die Ergebnisse sind konstant. Das allein ist schon ein Riesenvorteil von KI-Plattformen wie AI-Rad Companion“, sagte Dr. Bram Stieltjes, Leitung Forschungskoordination Radiologie und Nuklearmedizin am Universitätsspital Basel.
Der AI-Rad Companion Chest CT kann auf CT-Aufnahmen des Thorax verschiedene anatomische Strukturen voneinander unterscheiden, hervorheben und pathologische Auffälligkeiten automatisch kennzeichnen und messen. In der aktuellen Version gilt dies für Organe wie Herz oder Lunge, die Aorta (Hauptschlagader) sowie Wirbelkörper. Die Ergebnisse werden automatisch in einem Report aufbereitet und sind über das vom Radiologen in der Routine genutzte Bildbetrachtungssystem abrufbar. Durch den intelligenten Assistenten erhalten Ärzte unter Umständen darüber hinaus Hinweise auf potenzielle Auffälligkeiten, die nicht im Fokus der ursprünglichen Untersuchung standen und somit eventuell nicht erkannt worden wären, wie beispielsweise Zufallsbefunde von krankhaften Erweiterungen der Aorta (Aneurysmen).
„Die CT-Thorax-Untersuchung ist ein im klinischen Alltag häufig eingesetztes Verfahren. Für Radiologen bedeutet das, täglich zahlreiche Untersuchungen in nur begrenzter Zeit und typischerweise bei geringem Vergütungssatz durchführen zu müssen. Mit dem AI-Rad Companion Chest CT steht Ärzten nun ein Tool zur Verfügung, das gleichzeitig Produktivität und Qualität in der radiologischen Diagnostik erhöhen kann. Dies ist ein großer Schritt auf unserem Weg zu einer führenden Rolle in der klinischen Entscheidungsfindung“, sagte André Hartung, Leiter des Geschäftsgebietes Computed Tomography bei Siemens Healthineers.
Der AI-Rad Companion Chest CT ist cloudbasiert und nutzt die zertifizierte, sichere und sowohl HIPAA (Health Information Portability and Accountability Act, USA) wie EU-DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) -konforme Infrastruktur von teamplay. Die Software entspricht den DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) -Standards. Die Bilder und alle unterstützenden Informationen können im PACS (Picture Archiving and Communication System) automatisch, gemäß individueller Anforderungen des Radiologen, verfügbar gemacht werden.