So revolutioniert künstliche Intelligenz die medizinische Diagnostik

Die Integration von KI eröffnet im Feld der medizinischen Diagnostik neue Möglichkeiten. Gerade in der Bildgebung und Radiologie sowie der Pathologie können diese Verfahren zur Verbesserung der Präzision, Effizienz und Früherkennung von Krankheiten beitragen.

Seit jeher handelt es sich bei der Medizin um ein Feld, das sich parallel zu den technologischen Fortschritten kontinuierlich weiterentwickelt. Nun vollzieht sich ein weiterer Paradigmenwechsel: Die rasante Entwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglicht den vermehrten Einsatz von KI in zahlreichen medizinischen Bereichen. Dies hat vor allem mit der Fähigkeit von KI-Systemen zu tun, komplexe Datenmuster zu erkennen und zu analysieren, woraus sich ein enormes Potenzial für die Optimierung diagnostischer Prozesse ergibt. Davon profitieren unter anderem die Disziplinen der Bildgebung und Radiologie sowie der Pathologie signifikant.

Wie sieht dieser Mehrwert konkret aus? Die Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, Computertomografien (CT), Magnetresonanztomografien (MRT) und Ultraschalluntersuchungen ist zeitaufwendig und erfordert eine hohe Expertise. KI-Algorithmen bieten hier vielfältige Unterstützungsmöglichkeiten. KI-Modelle können etwa, wenn sie mit entsprechenden Datensätzen trainiert werden, subtile pathologische Veränderungen erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen. Dies ist insbesondere relevant für die Früherkennung von Tumoren, Frakturen, Blutungen oder Infektionen. Studien haben gezeigt, dass KI-Systeme in bestimmten Detektionsaufgaben eine mit oder sogar über der Leistung von erfahrenen Radiolog:innen liegende Sensitivität und Spezifität erreichen können. Fachleute betonen allerdings, dass KI vor allem als unterstützende Anwendung zum Einsatz kommt – Ärztinnen und Ärzte werden nicht ersetzt, sondern vielmehr entlastet.

Grosse Erkenntnisse im ganz Kleinen

Auch in der Pathologie revolutioniert KI die diagnostischen Workflows. Die mikroskopische Analyse von Gewebeproben ist der Goldstandard für die Diagnose zahlreicher Krankheiten, insbesondere von Krebserkrankungen. KI-gestützte Bildanalyse bietet hier signifikante Vorteile: So können KI-Algorithmen etwa darauf trainiert werden, maligne Zellen und Gewebearchitekturen in histologischen Schnitten zu erkennen und zu klassifizieren. Dies kann Pathologen bei der Diagnosestellung unterstützen, gerade in komplexen oder grenzwertigen Fällen.

Doch trotz des enormen Potenzials von KI in der medizinischen Diagnostik bestehen laut Marktkennern auch Herausforderungen. Dazu gehören unter anderem die Notwendigkeit grosser, qualitativ hochwertiger und ausreichend annotierter Trainingsdatensätze sowie ethische und regulatorische Aspekte – vor allem im Hinblick auf Datenschutz und die Verantwortung bei Fehlentscheidungen muss der KI-Einsatz sorgfältig berücksichtigt werden.

Dennoch ist absehbar, dass KI in den kommenden Jahren eine immer wichtigere Rolle in der medizinischen Diagnostik spielen wird und damit einen markanten Mehrwert für Patientinnen und Patienten schafft.