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Zukunftsmusik KI?

Künstliche Intelligenz in der Teleradiologie – Möglichkeiten und Herausforderungen

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Künstliche Intelligenz in der Teleradiologie – Möglichkeiten und Herausforderungen

Für die einen ist sie Fluch, für die anderen Segen, für manchen einfach nur Zukunftsmusik: Die Rede ist von der Künstlichen Intelligenz (KI). Welche Chancen die KI der Teleradiologie ermöglicht, darüber diskutierten in einer virtuellen Informationsveranstaltung zum Thema „Künstliche Intelligenz in der Teleradiologie – Möglichkeiten und Herausforderungen“ Dr. Torsten Möller – Vorstand von reif & möller – Netzwerk für Teleradiologie sowie Vorsitzender der Deutschen Gesellschaft für Teleradiologie, sein Partner Dr. Uwe Engelmann, Gründer der NEXUS / CHILI GmbH und Matthias Steffen, Geschäftsführer der FUSE-AI GmbH. Über 60 Interessierte nahmen an der virtuellen Veranstaltung teil.

Mit Hilfe der KI lassen sich Daten nach identischen Mustern untersuchen, zum Beispiel auf radiologischen Bildern. So könnte sie bei der Früherkennung von Krebs schneller als ein Radiologe gesundes von potenziell krebsbefallenem Gewebe unterscheiden. Noch ist das Zukunftsmusik – darin waren sich die drei Experten einig.

Übereinstimmung herrschte auch darin, dass es bis zum flächendeckenden Einsatz der KI nicht mehr lange dauert. Doch bevor Künstliche Intelligenz die Qualität der Befundung weiter verbessert und Teleradiologen von Routinearbeiten entlastet, gilt es noch einige Herausforderungen zu meistern. Dazu zählen etwa die Verfeinerung der Algorithmen für die diversen Krankheitsbilder, die Optimierung der Datenleitungen oder auch die Bereitschaft, KI-Software zu implementieren.

Künstliche Intelligenz wird den Alltag des klinisch tätigen Radiologen also stark beeinflussen. Sie muss, um angenommen zu werden, die Fachärzte von Routinetätigkeiten entlasten, die Qualität der Befundung steigern sowie den Zeitbedarf des Radiologen pro Patienten verringern. Auch eine hohe medizinische Versorgungsqualität muss gesichert, Kosten gesenkt und der Fachkräftemangel abgemildert werden. So eingesetzt führt Künstliche Intelligenz am Ende zu einer Qualitätsverbesserung in der diagnostischen Radiologie.

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