Ein aktualisierter Blick auf den Einsatz von KI in der Radiologie

KI und Radiologie– wo die Dinge jetzt stehen

„KI-Algorithmen haben es durch das FDA-Zulassungsverfahren geschafft, und die Leute schauen sich jetzt an und versuchen herauszufinden, wie sie sie in ihre klinische Praxis einbauen können und was die Wirtschaftlichkeit davon ist, was diese lohnenswert macht und was einen Mehrwert bringt.“ Kahn erklärt. „Eine der Herausforderungen ist, was sollen diese Dinge tun? Welche Rolle spielen sie?“

Während mehr als 300 KI-Algorithmen inzwischen von der FDA zugelassen sind und eine große Anzahl davon in der Radiologie eingesetzt werden, müssen Radiologen feststellen, was für ihre Praxis nützlich ist.

“Für Dinge in der Radiologie muss es die Produktivität des Radiologen verbessern”, sagte Kahn. „Die Herausforderung für uns auf lange Sicht wird meines Erachtens darin bestehen, dass die meisten KI-Algorithmen von niemandem eine zusätzliche Zahlung erhalten werden. Es werden Kosten entstehen, die der Radiologe bis zu einem gewissen Grad tragen wird. Also muss die KI es tun etwas tun, das mir und meiner Praxis einen Mehrwert bringt. Verringert es mein Fehlverhaltensrisiko? Lässt es mich effizienter praktizieren?“

KI-Algorithmen erfüllen eine Vielzahl von Aufgaben. Ursprünglich dachten alle, dass KI bei der Diagnose von Patienten helfen würde, aber Kahn sagte, dass sie viel mehr leistet und die Diagnose nicht die Hauptaufgabe von KI-Systemen ist. Er sagte, KI werde verwendet, um die Bildqualität bei CT- und MRT-Untersuchungen zu verbessern oder die Untersuchungszeiten für MRT zu verkürzen. KI wird verwendet, um Knochen, Blutgefäße oder Metallartefakte aus Bildern zu entfernen, damit sie für einen menschlichen Radiologen leichter lesbar sind. Es gibt auch KI-Tools, um mobile Röntgenuntersuchungen zu kennzeichnen, die sofort gelesen würden, oder den Radiologietechniker auf akute Zustände wie Pneumothorax, Pluralfusion aufmerksam zu machen oder Rippenfrakturen zu finden oder die korrekte Platzierung von Schläuchen in der Brust zu überprüfen.

„Die Frage ist, was macht das System, wenn es etwas findet, das es noch nicht gesehen hat oder für das es nicht trainiert wurde?“ sagte Kahn. „Der Bau von Systemen wie diesem könnte dem Radiologen helfen, die Versorgung schneller und effizienter zu gestalten, aber es ist möglicherweise noch nicht bereit, den Radiologen zu ersetzen.“

Er sagte, dass KI, die Aufgaben erledigen kann, insbesondere solche, die für Radiologen banal und zeitaufwändig sind, tatsächlich dazu beitragen kann, die menschlichen Leser zu entlasten, damit sie mehr von den schwierigen Aufgaben erledigen können, die Dinge, die Menschen tun müssen als Maschinen. Er sagte, dies verstärke die Radiologen, so dass sie an der Spitze ihrer Lizenz praktizieren können.

KI kann auch Aufgaben ausführen, die Menschen nicht können, wie z. B. die Betrachtung der Radiomics von Bilddaten und die Bestimmung des Genotyps eines Krebses, sodass sehr spezifische Therapien eingesetzt werden können, die auf diese Art von Krebs abzielen. Kahn sagte, dass dies im Vergleich zur heutigen Behandlung von Patienten ein enormes Potenzial zur Verbesserung des Ansprechens von Tumoren hat.

KI und Radiologie-Was kommt als nächstes?

Kahn sagte, dass KI in einem hybriden Ansatz implementiert werden könnte, um Radiologen zu unterstützen und ein Screening für mehr Patienten zu ermöglichen. Für KI in der digitalen Pathologie erklärte er, dass nicht alle Objektträger von einem Humanpathologen überprüft werden. In diesen Fällen wird eine technische Gebühr erhoben, jedoch keine professionelle Gebühr. Diese Art von Modell könnte beim Mammographie-Screening verwendet werden, bei dem die KI jährliche Untersuchungen betrachten kann, wobei jedes Jahr zwischen einem menschlichen und einem KI-Leser gewechselt wird. KI kann auch verwendet werden, um alle verdächtigen Untersuchungen zu kennzeichnen, sodass sich der Radiologe auf diese Untersuchungen konzentrieren kann.

AL-Screenings werden bereits verwendet, um Dinge wie Tuberkulose in Entwicklungsländern zu erkennen, wo es einfach nicht genügend Radiologen gibt, um die Untersuchungen zu lesen, insbesondere nicht rechtzeitig.

Es entstehen auch KI-Anwendungen, die verwendet werden können, um nach zufälligen Befunden zu suchen, die nichts mit dem Hauptgrund für die Untersuchung zu tun haben, was die Screening-Vorteile aller Arten von Untersuchungen verbessern kann, um die Vorsorge und Nachsorge zu verbessern.

Kahn diskutierte auch einige der neuen KI-Anwendungen, die akute Befunde erkennen, bevor die Bilder überhaupt in das PACS gelangen, und Alarme an Schlaganfall- oder Lungenembolie-Reaktionsteams auslöst. Er sagte, dass mehrere dieser KI-Unternehmen tatsächlich zu anderen Abteilungen oder Krankenhausverwaltungen gehen, um zu zeigen, wie diese Systeme ihre Reaktionszeiten für die Behandlung verbessern können, aber oft die radiologischen Abteilungen umgehen. Er sagte, dies liege häufig daran, dass die Ärzte mit dem größten Interesse daran die Pneumologen oder Neurologen seien, die mehr von einer schnellen Bearbeitung der Alarmierung profitieren und diese Patienten schneller in ein Katheterlabor bringen würden.

Einsatz von KI zur Bewältigung des wachsenden Mangels an Radiologen

Kahn sagte, KI werde Radiologen in absehbarer Zeit nicht ersetzen, und die Technologie komme zu einer Zeit, in der Radiologen aufgefordert werden, mit weniger mehr zu erreichen, und das Untersuchungsvolumen der Patienten zunimmt. Er sagte, dass es für die KI eine Möglichkeit gibt, diese Probleme anzugehen, indem sie Radiologen unterstützt, damit sie mehr tun können.

„Uns werden in den kommenden zehn Jahren Zehntausende von Radiologen fehlen, also werden wir auf die eine oder andere Weise sehen, dass diese Werkzeuge kommen, um uns zu helfen“, sagte Kahn. „Systeme Dinge tun zu lassen, die ein bisschen mechanischer sind, wenn ein KI-System dies genauso oder effektiver als ein Mensch tun kann, ist das vielleicht ein Kompromiss, den wir eingehen. Aber was auch immer wir damit machen, wir wollen auch sicherstellen, dass wir liefern hochwertige Versorgung unserer Patienten.”

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