In den letzten Jahren hat die Gesundheitsbranche relativ schnell Systeme für maschinelles Lernen, fortschrittliche Algorithmen und Lösungen für künstliche Intelligenz integriert, um Präzisionsmedizin zu betreiben. Die fortschrittliche Technologie scannt und analysiert Big Data, um relevante Diagnosen zu erhalten und verschiedene Krankheiten zu erkennen.
Die KI-Bilderkennung verbessert die Vorhersagefähigkeit von Patientenergebnissen durch Big Data Analytics. Sie wandelt die aufgenommenen Bilder in Daten um, bevor sie die Informationen analysiert, um Anomalien zu erkennen. Anhand dieser Ergebnisse können Radiologen frühe Anzeichen einer Erkrankung erkennen und einen individuellen Behandlungsplan entwickeln.
Die rasche Einführung von KI-basierten Bildgebungsgeräten (in Anwendungsfällen wie Röntgen, MRT und CT) und die steigenden Investitionen in fortschrittliche Technologien für das Gesundheitswesen haben zu einem Aufschwung bei der Einführung und Nutzung geführt. Die Investitionen begannen im Jahr 2016, als sich KI als sehr vielversprechend erwies – seither spielt sie in der Medizin eine immer wichtigere Rolle. Tatsächlich sagen Marktberichte voraus, dass die KI-Bilderkennung bis zum Jahr 2026 eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 30,4 % erzielen kann (Mordor Intelligence, 2021).
In diesem Artikel beleuchten wir das Wachstum der KI-Bilderkennung bei der Erkennung und Vorbeugung von Krankheiten und erörtern, welche Rolle Radiologen bei dieser Entwicklung spielen und was die Zukunft der KI mit sich bringt.
Nutzung der KI-Bilderkennung für die Frühdiagnose von Krankheiten
Im Laufe der Jahre hat Künstliche Intelligenz aufgrund ihrer höheren Spezifität und niedrigeren Rückrufraten begonnen, den Gesundheitsmarkt zu dominieren. Diese Aspekte erhöhen das Produktivitätsniveau und die Leistungsfähigkeit bei der Diagnose verschiedener Krankheiten. Die moderne diagnostische Bildgebung ermöglicht es Radiologen, frühe Anzeichen von Krebs, Tumoren und anderen Krankheiten zu erkennen.
Ein Eingreifen in Echtzeit kann die Überlebensrate verbessern und Ärzten helfen, einen personalisierten Behandlungsplan auf der Grundlage der gewonnenen Daten zu entwickeln. Das Journal of the American College of Radiology beleuchtet die Zukunft der KI-Bilderkennung im Gesundheitswesen, indem es die verschiedenen Anwendungen und deren Marktbedarf auflistet. Einem kürzlich im Journal of the American College of Radiology erschienenen Bericht von Dr. Alan Alexander zufolge werden derzeit KI-basierte Bildgebungsgeräte für CT-Scans (90 %), MRTs (60 %) und Röntgenaufnahmen (56 %) eingesetzt.
Mediziner sind begierig darauf, KI-basierte Bildgebungsgeräte anstelle von Biopsieverfahren einzusetzen. Sein nicht-invasiver Ansatz zur Diagnose und Erkennung hilft, unerwünschte Komplikationen zu vermeiden, die Ärzte bei einer Biopsie erleben. Die Ergebnisse sind relativ genauer und präziser als bei herkömmlichen Diagnosemethoden. So können beispielsweise CT-Scans mit Hilfe fortschrittlicher Technologie Genmutationen und Läsionen frühzeitig erkennen.
Darüber hinaus kann lassen sich so kleine radiologische Anomalien messen, die vorher unerkennbar geblieben wären. KI nutzt maschinelles Lernen und Algorithmen, um gewebebezogene Muster und Anomalien zu erkennen. Dank ihrer hohen Empfindlichkeit können diese Geräte inkonsistente Muster auf einer Ebene erkennen, die Radiologen bei der ersten Konsultation oder bei oberflächlichen Messungen nicht erkennen können.
Radiologen und KI: Wird Künstliche Intelligenz Ärzte ersetzen?
Man könnte sich fragen, ob das stetige Wachstum von KI-basierten Geräten im Gesundheitswesen dazu führen könnte, dass Menschen als Radiologen ersetzt werden. Während dies eine unvermeidliche Folge der Einführung von KI zu sein scheint, wissen Mediziner, dass ihre Anwesenheit ebenso wichtig ist.
Zunächst einmal befindet sich die KI-Bilderkennung derzeit in der Entwicklungsphase. Man sollte auch nicht vergessen, dass die Entscheidungsfindung Geschicklichkeit und medizinisches Wissen erfordert, das über die algorithmusbasierten Ergebnisse hinausgeht.
Selbst wenn die KI-Bildgebung die traditionellen Diagnosetechniken bei quantitativen Aufgaben übertrifft, reicht sie bei der medizinischen Entscheidungsfindung bisher nicht an die menschliche Genauigkeit heran. Vorerst sollten Sie die Integration des maschinellen Lernens als ergänzende Diagnoselösung für bestimmte Krankheiten in Betracht ziehen.
Es kann interessierten Radiologen helfen, ihre Produktivität zu steigern, indem sie den klinischen Zeitaufwand reduzieren und die Patientenerfahrung verbessern.
Ein kürzlich erschienener Artikel im Lancet stellt außerdem fest, dass Radiologen die Patientenergebnisse optimieren können, wenn sie bestimmte KI-bezogene Rückschläge berücksichtigen. So kann es beispielsweise schwierig sein, eine frühe Diagnose zu beweisen, wenn die Ergebnisse auf Anomalien hinweisen, für die es keine umfassende wissenschaftliche Unterstützung gibt. Ebenso kann eine „Überdiagnose aufgrund geringfügiger Veränderungen“ zu falsch positiven Ergebnissen führen. Radiologen müssen ihr Fachwissen einsetzen, um die Symptome zu vergleichen und die richtige Diagnose zu stellen. Kurz gesagt, die KI-Bilderkennung benötigt immer noch menschliche Unterstützung, um ihr Potenzial auszuschöpfen.
Die Zukunft der KI-Bildgebung
Das Vertrauen in die medizinische Bildgebung hat im letzten Jahrzehnt erheblich zugenommen. Mit der Verbesserung von Machine-Learning-Netzwerken wird sich die Erkennung und Interpretation medizinischer Bilder verbessern. Aus diesem Grund investieren viele große Unternehmen und Forschungsprogramme in KI-Bildsensoren.
Google Health zielt beispielsweise darauf ab, „die Behandlungsplanung zu vereinfachen und die Effizienz der Strahlentherapie zu verbessern“, indem es mit der Mayo Clinic zusammenarbeitet, um einen Algorithmus zu konfigurieren, der gesundes Gewebe und Organe von Tumoren trennt. Das Technologieunternehmen hat auch in KI-zentrierte Bildgebungslösungen zur Erkennung von Augenkrankheiten, Brustkrebs und Lungenkrebs investiert.
Darüber hinaus hat der Erfolg der KI-Bilderfassung die Entwicklung von Augmented-Reality-3D-Bildgebung in der Medizin vorangetrieben. Derzeit testen Forscher Prototypen, die es Ärzten ermöglichen, AR-Headsets zu verwenden, um betroffene Organe und Gewebe zu betrachten. Alternativ kann die 3D-Bildgebung auch verwendet werden, um Verstopfungen, vernarbtes Gewebe und Tumore aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten. Chirurgen können diese Informationen nutzen, um sich während der Operation ausschließlich auf die Zielstellen zu konzentrieren.
Die Ergänzung der modernen Diagnostik durch medizinische Bildgebung kann zu lebensverändernden Erkenntnissen über verschiedene Krankheiten, Verletzungen (einschließlich Frakturen und Verletzungen des Bewegungsapparats) und Zustände führen. Gesundheitsdienstleister können Daten generieren, die sie ohne eine visuelle Hilfe nicht erkennen würden. Die hohen Sensitivitäts- und Genauigkeitsraten führen zu erfolgreichen Behandlungsplänen.
Letztendlich wird das wachsende Interesse an der KI-Bilderkennung die Diagnosetechnologie zugänglicher und praktischer machen.