April 2022

 

Künstliche Intelligenz in der Medizin ist ein stark wachsender Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem digital vorliegende Informationen ausgewertet werden, um möglichst aussagekräftige Diagnosen zu stellen und bzw. oder optimierte Therapien vorzuschlagen.

Die künstliche Intelligenz hat sich während der letzten Jahre als eine fixe Größe in den Arbeitsabläufen vieler Branchen etabliert. In der Medizin wird sie seit mehr als zehn Jahren wissenschaftlich erforscht. Einzelne Meinungsbildner gehen sogar davon aus, dass in technikaffinen medizinischen Fächern, wie etwa der Radiologie, Ärzte von Software-Algorithmen abgelöst würden. Obwohl mit hoher Geschwindigkeit neue und immer umfassendere AI den Sprung von der wissenschaftlichen Entwicklung auf den Markt schaffen, greift diese Prophezeiung aus heutiger Sicht wohl etwas zu hoch. Vielmehr ist aus medizinischer Sicht auch wünschenswert, dass in der Medizin der Zukunft weiterhin Ärzte die Kontrolle über die Maschinen besitzen. Ärzte sollen nicht ersetzt werden, die Verantwortung für Patienten soll nicht autonomen Computeralgorithmen überlassen werden. Allerdings ist es wünschenswert, dass Radiologen durch künstliche Intelligenz eine sinnvolle Unterstützung in ihrer täglichen Arbeit erhalten.

Geht es um die Medizin von morgen, ist oft von künstlicher Intelligenz die Rede. Ihr wird zugetraut, die künftige Patientenversorgung zu verbessern und das medizinische Personal zu entlasten. Genau dieses Ziel verfolgt auch das Zuger Unternehmen Emergency Radiology Schueller. Im 2021 ist es mit seiner Plattform radailogy.com online gegangen. Mediziner aus aller Welt können dort Röntgenuntersuchungen oder andere medizinische Dokumente hochladen und mit Hilfe von künstlicher Intelligenz untersuchen lassen. Entweder als Erstbefund oder als Zweitmeinung zur Absicherung und Erweiterung der eigenen Diagnose. Beispiel:  Ein Mediziner will wissen, wie stark die Gelenksarthrose eines Patienten genau ist. Er meldet sich bei Radailogy an und lädt die Röntgenbilder des Knie- oder Hüftgelenks hoch.  Das Material landet nun bei Radailogy in den Händen von Fachärzten für Radiologie. Die schauen sich das Röntgenbild erst selbst an, dann geben sie es an eine KI, welche die Beschaffenheit des Gelenksknorpels und der Knochensubstanz berechnet. Welche KI das macht, die Fachärzte von Radailogy. Im nächsten Schritt begutachten die Fachärzte das KI-Ergebnis und bauen es in ihren fachärztlichen Befund ein, welcher zum Kunden zurückgeht.  Der bekommt so das Ausmass der Arthrose detailliert geliefert und kann nun entscheiden, was zu tun ist.

Das Besondere an der Sache:  Die Radiologen, die den Einsatz der KI steuern, sind nicht einfach nur Radiologen. Sie haben den Umgang mit KI monatelang trainiert und wissen, welche KI zu welcher Untersuchung passt. Sie haben auch gelernt, die KI-Ergebnisse richtig zu interpretieren. Daher nennen sie sich selbst Radiologen, analog zum Portalnamen. Dieses Kunstwort, das die Abkürzung AI für das englische Wort Artificial Intelligence enthält, weist auf ihre Zusatzqualifikation hin. “Was wir mit Radailogy machen, ist eine Weltneuheit”, erklärt Gerd Schueller, der Gründer von Emergency Radiology Schueller und der neuen Plattform. Es gebe nirgends sonst eine Ausbildung, die fachärztliches medizinisches Wissen und das Einbringen von KI-Ergebnissen kombiniert.

Das Radailogy-Geschäftsmodell ist attraktiv für alle Seiten. Im B2C-Bereich profitierten Mediziner und damit auch deren Patienten davon, dass sie vertragsfrei “die beste KI” nutzen können. Für die Auswahl ist ein eigenes Scouting-Team zuständig, das den Markt beobachtet und die KI von Bewerbern einem Testverfahren mit anonymisierten Daten unterzieht. Eine gute KI in der Radiologie ist eine, die Radiologen hilft, “zu jeder Tageszeit und in jedem Setting” hochqualitative Arbeit zu leisten. Schliesslich wirkten sich Fehler in der Radiologie auf das ganze Patientenmanagement aus. “Die Patienten bleiben länger fern von Heim und Arbeit, und der ganze Prozess kostet die Gesellschaft unnötig Geld.” Im B2B wiederum hätten die KI-Hersteller dadurch Vorteile, dass Radailogy den gesamten technologischen Bereich übernimmt. “Die Hersteller können sich so auf ihr Kerngeschäft konzentrieren, das Programmieren der KI”.  Zum technischen Service gehört das Hosting der Rechner in den Rechenzentren, welche in der Schweiz und im EU-Raum liegen, so dass Radailogy die DSGVO-Vorgaben “bei Weitem” übertrifft. Aber auch die rechnerische Erstellung der AI-Ergebnisse und die Lieferung dieser Ergebnisse an Kunden. Und noch einen Vorteil gibt es laut Schueller: Anders als grosse Medizinproduktehersteller macht Radailogy nicht nur jeweils einen Teil der potentiellen medizinischen Kundschaft zugänglich, sondern bringt weltweit alle Mediziner als Kunden auf die Plattform.

 

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Juni

Teleradiologie: Klar umgrenzte Einsatzszenarios

Teleradiologie aus Arzt- und Patientensicht

 

Die Herausforderungen an die Teleradiologie lassen sich durch eine multifaktorielle Heterogenität ausdrücken:

Zu den Akteuren zählen private und öffentliche Spitäler, Krankenhaus-Holdings, medizinische Institutionen, Praxisgemeinschaften bis hin zu einzeln praktizierende niedergelassene Ärzte. Entsprechend sind die medizinischen Anforderungen und Herausforderungen mannigfaltig und die Kompetenz der Teleradiologie beantwortet viele Fragestellungen, welche unterschiedlicher nicht sein könnten: Diagnostik im Schockraum, Stroke Unit, muskuloskelettale Medizin, Intensivstationen, Innere Medizin, Chirurgie, Pädiatrie etc.

Eine weitere Heterogenität stellen die teils deutlichen Unterschiede in der Durchführung und der Qualität der an die Teleradiologie gesendet Bilder dar. Die Teleradiologen haben die Herausforderung, trotz des deutlich heterogenen Bildmaterials immer die besten Daten herauszulösen und die bestmöglichen Befunde zu erstellen.

Zu Beginn der Teleradiologie bestellten radiologische Institute und Spitäler der USA zu Ende der 1990er-Jahre radiologische Befunde aus Entwicklungsländern, unter anderem aus Indien. Diese Befunde hatten einen verglichen mit dem US-Standard niedrigen Qualitätsstandard und waren mit Sicherheit auch mit dem europäischen Standard nicht konform. Dies hat die Teleradiologie in ein Zwielicht gestellt. In der Zwischenzeit allerdings hat sich die Teleradiologie längst von diesen Anfangszuständen distanziert.

Viele unterschiedliche Kunden zu haben, bedeutet für die Teleradiologie auch, sich auf unterschiedliche Kommunikationswünsche einzustellen. Es ist ihr wichtig, immer einem qualitativen Mindestansatz im Auge zu haben, an ihm festzuhalten und Kunden davon zu überzeugen, dass die Kommunikation ein wesentliches Standbein der telemedizinischen Zusammenarbeit ist. Nicht nur über herausragende Befunde zu jeder Tages- und Nachtzeit, sondern durch die vorangehende intensive Diskussion mit den klinischen Partnern zeugt über die Wichtigkeit der radiologischen Dienstleistung zu einem sehr frühen Zeitpunkt im Patientenmanagement.

Die Teleradiologie stellt sich in jeder Kooperation die Frage: Was genau wird wann und wo in der Patienten Behandlung gebraucht? Welche medizinischen Spezialisierungen sollen den Kunden angeboten werden, in welcher Zeit werden die Befunde gebraucht und sollten die Befunde in ausgesuchte oder in alle IT-Systeme der Kunden gesendet werden, sodass wertvolle Administrationszeit des Kunden gleichzeitig mit den medizinischen Ressourcen eingespart werden können?

 

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