Röntgendiagnostik: Philips setzt auf künstliche Intelligenz (KI)
Personalknappheit, Qualitätsschwankungen bei bildgebenden Verfahren, ineffiziente Arbeitsabläufe: Schon vor der weltweiten Corona-Krise stand der Diagnosebetrieb in Kliniken und Praxen vor großen Herausforderungen. Während der Pandemie stieg der Bedarf an effizienter Gesundheitsversorgung weiter an und ist nach wie vor ungebrochen. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, setzt Healthcare-Spezialist Philips auf KI-Lösungen (Künstliche Intelligenz) – unter anderem in der Röntgendiagnostik.
Philips kooperiert mit KI-Softwareanbieter Lunit
Philips will Daten, Technologien und Menschen im gesamten diagnostischen Umfeld vernetzen und so die Präzisionsmedizin weiter vorantreiben. Wie? Unter anderem mit intelligenten Diagnosetechnologien. Dazu nutzt der Hersteller sowohl eigene KI-Lösungen als auch die von Partnerunternehmen. Die Technologien sollen nicht nur Workflows bei der Röntgendiagnostik optimieren, sondern es Klinken und Arztpraxen zudem ermöglichen, aus den vorhandenen Daten gesundheitsrelevante Schlüsse zu ziehen und Behandlungsoptionen abzuleiten.
Um dies zu ermöglichen, kooperiert Philips unter anderem mit dem KI-Softwareanbieter Lunit. Die KI-Software Lunit Insight CXR verbessert die Triage bei unauffälligen Befunden und priorisiert gleichzeitig Fälle, in denen Anomalien auftreten. So können Radiologie-Teams schnell auf auffällige Befunde reagieren.
Dank der Integration der Lunit-Lösung in die intelligente Philips Röntgen-Suite können die zehn häufigsten Thorax-Befunde präzise erkannt werden. Darüber hinaus unterstützt Lunit Insight CXR bei der Diagnose von Pneumonien, die auf eine Covid-19-Erkrankung hinweisen können. Und auch beim Tuberkulose-Screening hat sich die intelligente Lunit-Lösung als klinisch effizient erwiesen.
Künstliche Intelligenz sorgt für mehr Effizienz in der Radiologie
Künstliche Intelligenz kann im medizinischen Alltag aber noch an vielen weiteren Stellen gewinnbringend eingesetzt werden. Sie kann den gesamten Radiologie-Workflow optimieren – unter anderem die Terminvergabe. Hat eine Patientin beispielsweise Knieprobleme und benötigt ein MRT, kann der Algorithmus über das Netzwerk alle notwendigen Informationen heranziehen und einen möglichst günstigen Termin finden. Und zwar einen Termin, an dem Radiologen und Patientin Zeit haben und der möglichst in den Ablauf der Klinik oder Praxis passt. Liegt der Termin beispielsweise zeitnah zu anderen Knieuntersuchungen, muss das Personal das MR-Gerät nicht umbauen und kann effizienter arbeiten.
Mehrfachaufnahmen durch KI minimieren
Auch die Notwendigkeit mehrfacher Röntgenaufnahmen kann durch die Einbindung Künstlicher Intelligenz in den Radiologie-Alltag maßgeblich minimiert werden. Insbesondere bei MR-Aufnahmen müssen Bilder oft mehrfach gemacht werden, da die Aufnahmen in einigen Fällen nicht zeigen, was zur Diagnose benötigt wird, oder Bilder eine schlechte Qualität aufweisen.
Wenn die Probleme der Patientin gut dokumentiert sind, kann KI dabei helfen, die optimale Bildgebung und Einstellung in der entsprechenden Sequenz auszuwählen. Mehrfachaufnahmen werden vermieden; der Zeit- und Kostendruck für Radiologie-Teams wird minimiert.
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