Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) könnten Ultraschalluntersuchungen erheblich effizienter gestaltet werden. Dies könnte dazu führen, dass weniger schonende Bildgebungsverfahren durch fortschrittlichere Methoden ersetzt oder zumindest ergänzt werden. Insbesondere im Bereich der Mammasonographie sind bereits vielversprechende Anwendungsgebiete erkennbar.
Das Thema Künstliche Intelligenz stand im Mittelpunkt des diesjährigen Dreiländertreffens der Deutschen Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin (DEGUM), der Österreichischen Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin e.V. (ÖGUM) und der Schweizerischen Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin (SGUM). Die Erwartungen an die Technologie sind hoch: Laut einer Bitkom-Befragung betrachten 81 Prozent der Menschen KI als eine enorme Chance für die Medizin. Insbesondere in der Bildgebung spielt KI bereits eine entscheidende Rolle. Diese Art der Bildgebung bietet dabei besonders vielversprechende Möglichkeiten: Durch den Einsatz von KI könnte er leistungsstärker werden und herkömmliche, weniger schonende Bildgebungsverfahren möglicherweise ablösen oder zumindest ergänzen.
Deep Learning und neuronale Netzwerke im Ultraschall
Privatdozent Dr. André Farrokh vom Universitätsklinikum Schleswig-Holstein berichtet, dass die Fortschritte im Bereich des Deep Learning und neuronaler Netzwerke den Einsatz von KI nicht nur im Ultraschall, sondern auch in der allgemeinen Bildgebung revolutioniert haben. Er hebt hervor: „Die ersten Ergebnisse und Studien sind vielversprechend und deuten auf ein enormes Potenzial in verschiedenen Fachbereichen hin. Gleichzeitig stellt dies eine große Verantwortung in Bezug auf die sachgemäße Anwendung von KI dar.“ Bisher werden jedoch nur etwa drei Prozent aller in Krankenhäusern gesammelten Daten für KI-Anwendungen genutzt. Dr. Farrokh betont die Bedeutung der Aufbereitung und Bereitstellung hochwertiger Daten unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen. Er erklärt: „Je mehr Daten für das Training der KI zur Verfügung stehen, desto aussagekräftiger und präziser wird sie sein.“
Ein Anwendungsbereich, in dem KI besonders wichtig sein könnte, ist die Mammasonographie. Neben dem herkömmlichen handgeführten Bildgebungsverfahren existieren bereits automatisierte Brustultraschall-Scanner, die 3D-Datensätze erzeugen. Diese könnten mithilfe von KI analysiert werden, wobei Studien bereits auf die hohe Genauigkeit der KI-Befundung hinweisen.
Der KI-gestützte 3D-Ultraschall könnte auch in der Brustkrebsdiagnostik als Ergänzung zur Mammographie zum Einsatz kommen. Obwohl die Mammographie nach wie vor als beste Methode zur Früherkennung gilt, stößt sie bei dichtem Brustgewebe an ihre Grenzen, wodurch die Sensitivität der Untersuchung von fast 90 auf 50 Prozent sinkt. Hier könnte die KI eine entscheidende Rolle spielen. Dr. Farrokh erklärt: „Der KI-gestützte automatisierte Brustultraschall könnte diese Lücke schließen, insbesondere im Rahmen eines Screening-Settings, da der Ultraschall auch in dichtem Drüsengewebe zuverlässig Karzinome erkennen kann.“ Laut einer Studie könnten auf diese Weise in 1.000 Untersuchungen drei zusätzliche Karzinome entdeckt werden.
