Die Radiologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse von Bildaufnahmen, die mithilfe von Verfahren wie der Computertomographie (CT) oder dem Magnetresonanz-Imaging (MRI) gewonnen werden. Eine vielversprechende Entwicklung stellt eine neue Generation von generalisierten medizinischen KI-Anwendungen dar, die das Potenzial hat, die bisherigen Bildanalysemethoden in der Radiologie zu revolutionieren.
In ersten Versuchen solcher KI-Systeme können pathologische Zustände ohne weitere Datenannotation diagnostiziert werden, was als "zero-shot learning" bezeichnet wird. Besonders vielversprechend ist dabei die Kombination von Bildanalysesystemen mit sogenannten "large language"-Modellen. Durch das Training von Chatbot-Algorithmen, wie beispielsweise GPT-4, mit nicht gekennzeichneten Daten und der anschließenden Präsentation von radiologischen Aufnahmen, könnten diese Systeme in der Lage sein, nach der Verarbeitung von Bildern im Pixelformat medizinische Texte als Output zu liefern.
Eine potenzielle Anwendung dieser Technologie wäre die automatische Erstellung vollständiger radiologischer Expertenberichte für Radiologen. Dies würde ihnen die Möglichkeit geben, sich auf die Interpretation und Analyse der Bilder zu konzentrieren, während das System die Aufgabe der Berichterstellung übernimmt. Für Patienten könnte eine solche Technologie bedeuten, dass sie eine Zusammenfassung der relevanten Befunde in einfacher und verständlicher Sprache erhalten, um ihre medizinische Situation besser zu verstehen.
Ein weiterer vielversprechender Aspekt dieser KI-Systeme ist ihre Fähigkeit zur Generalisierung ohne zusätzliche Programmierung. Das bedeutet, dass sie in der Lage sein sollten, Daten von Patienten unterschiedlicher Herkunft mit verschiedenen Krankheitsbildern sowie medizinische Bilder, die mit verschiedenen Technologien aufgenommen wurden, zu analysieren. Dieser Ansatz würde die Effizienz und Effektivität der radiologischen Bilderkennung erhöhen und den Radiologen dabei unterstützen, eine präzise Diagnose zu stellen und geeignete Behandlungspläne zu erstellen.
Obwohl es noch Herausforderungen und Grenzen gibt, zeigt die Entwicklung solcher KI-Expertensysteme ein vielversprechendes Potenzial für die Zukunft der radiologischen Bilderkennung. Durch die Integration von KI in die Radiologie können wir die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Diagnose verbessern und somit zu einer höheren Patientensicherheit beitragen. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Technologie weiterentwickelt und welchen Einfluss sie auf die radiologische Praxis haben wird.
Quelle: modifiziert von Pranav Rajpurkar, Ph.D., and Matthew P. Lungren, M.D., M.P.H : The Current and Future State of AI Interpretation of Medical Images, N Engl J Med 2023; 388:1981-1990
Text wurde mit Chat GPT bearbeitet: OpenAI. (2023). Wie zukünftige Künstliche Intelligenz (KI)-Expertensysteme radiologische Bilderkennung revolutionieren könnten [Chatbot-Ausgabe]. ChatGPT. Zugriff am 23. Juni 2023 von OpenAI API: https://openai.com
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