KI in der Radiologie: Die 10 wichtigsten Anwendungsfälle und bewährte Verfahren

Zwar ist der Beitrag von Fachleuten aus der Praxis für die Entwicklung von KI-Lösungen in praktisch jeder Branche von entscheidender Bedeutung, doch in der medizinischen Bildgebung müssen Radiologen eine viel entscheidendere und bedeutendere Rolle bei der Entwicklung von KI-basierten Radiologielösungen spielen. Ingenieuren und Datenwissenschaftlern mangelt es an einem Verständnis grundlegender radiologischer und anatomischer Konzepte, was für die Entwicklung von KI-Systemen für die Radiologie von entscheidender Bedeutung ist. Hinzu kommt, dass die Radiologie ein sehr differenziertes medizinisches Gebiet ist, in dem sich die Behandlungsmethoden alle paar Jahre ändern. Es ist sehr ratsam, Radiologen in jede Phase der Entwicklung einzubeziehen.

Anbieter im Gesundheitswesen sollten wichtige Entscheidungsträger und Führungskräfte bei der Implementierung von KI-Tools mit ins Boot holen. Laut dem jüngsten Bericht von Deloitte stellen Gesundheitsdienstleister, die erfolgreich KI-Initiativen durchführen, die Führungskräfte in den Mittelpunkt der KI-Transformation. Diese Führungskräfte sollten mit der radiologischen Abteilung klar kommunizieren, wie sich neue Tools auf ihre täglichen Arbeitsabläufe auswirken werden.

In einer kürzlich durchgeführten Studie erhielten Radiologen Röntgenbilder der Brust und diagnostische Ratschläge von menschlichen Experten und von KI-Systemen. Die Radiologen bewerteten die KI-Ratschläge als weniger hochwertig, was das anhaltende Problem der "KI-Blackbox" verdeutlicht. Im Gesundheitswesen, wo Entscheidungen direkten Einfluss auf das Wohlbefinden eines Menschen haben können, ist es für Radiologen von größter Bedeutung, die den KI-Systemen zugrunde liegenden Entscheidungen zu verstehen. Die meisten KI-Tools für die Radiologie verwenden Deep-Learning-Modelle, und die Interpretierbarkeit und Transparenz des Systems ist von entscheidender Bedeutung. Während die Entschlüsselung von Deep-Learning-Modellen eine universelle Aufgabe für viele KI-Anwendungen ist, sind die Entwickler dafür verantwortlich, Verzerrungen und Variabilität zu minimieren und die Modelle so erklärbar wie möglich zu machen. Dies erfordert eine kontinuierliche Validierung der Algorithmen, eine Prüfung der Datensätze, eine Bewertung der Leistungskennzahlen, eine standardisierte Dokumentation und eine routinemäßige Bewertung der Verzerrungen.