Neun Netzpraxen setzen KI bei mpMRT der Prostata ein
Neun Netzpraxen testeten im Herbst die KI-Plattform des Start-ups Dayiana. Über diese wurden ihnen zwei Befundungs-KI-Anwendungen für mpMRT der Prostata zur Verfügung gestellt. Über die Erfahrungen wird auf dem Radiologienetz-Tag diskutiert.
Künstliche Intelligenz in der radiologischen Befundung ist schon seit ein paar Jahren ein heißes Thema. Trotzdem ist der Einsatz in vielen Praxen noch nicht angekommen. Die Gründe sind vielfältig: zeitraubende Prozessumstellungen, Investitionen, die nicht durch Vergütung gedeckt werden, Misstrauen in die Zuverlässigkeit der verfügbaren Lösungen, Schnelllebigkeit eines noch unreifen Marktes. Insbesondere „alte Befundungshasen“ sind der Meinung, dass KI-Anwendungen ihnen zu wenig Hilfestellung bieten. Trotzdem sind alle an diesem „heißen“ Thema interessiert, das mit Sicherheit in den nächsten Jahren Einzug auch in die niedergelassene Radiologie halten wird. Die ersten Praxen haben Pilotanwendungen und / oder setzen den „Kollegen KI“ als Selbstzahlerleistung bei der Befundung mit ein.
Die mpMRT der Prostata hat im Radiologienetz schon eine lange Geschichte. Viele Radiologen sind hier weitergebildet und bieten die Untersuchung in ihren Praxen an. Im April gab es im Rahmen der CurAcademy-Fortbildung mpMRT Prostata die Möglichkeit, die KI-basierte Befundungssoftware von SIEMENS Healthineers zu testen. Ergebnis: 65 Prozent der 23 Teilnehmenden, die den Fragebogen anschließend ausfüllten, gaben an, die KI-gestützte Prostata-Diagnostik bringe einen Mehrwert. Für 78 Prozent war klar, dass die Diagnostik mit Kollege KI absehbar im Praxisalltag eingesetzt werden wird. Anlass genug für ein Netzpilotprojekt: Frank Vogel und Andrea Salwat aus dem Gerätemanagement-Team setzten es gemeinsam mit dem Startup Dayiana für interessierte Radiologinnen und Radiologen auf. Die Teilnahme für Pilotpraxen aus dem Netz war kostenfrei – einzige Bedingung war es, die Ergebnisse mit den anderen zu teilen.
Die beiden für den Piloten genutzten KI-Applikationen von Lucida Medical und Siemens Healthineers verarbeiten und speichern die durch das MRT erhaltenen Daten auf unterschiedliche Weise. Curagita Prokuristin Andrea Salwat erklärt die Hintergründe des Projektes: „Vielen Praxen sind die neuen Systeme zu ungewiss im Ergebnis und zu teuer. Mit dem Pilotprojekt haben wir eine Möglichkeit geschaffen, die Anwendungen von zwei Anbietern im realen Alltag zu testen, zu vergleichen, und können mögliche erste Arbeitsroutinen mit KI-gestützter Befundung für die Zukunft innerhalb des Radiologienetzes finden. Damit schaffen wir eine Basis für weitere Verbundprojekte, die von der gemeinsam angewandten Technologie bis zur Vermarktung reichen kann.“ Sie ist gespannt auf die Erfahrungswerte der Pilotteilnehmer, die auf dem Radiologienetz-Tag mit den Gästen des Kongresses diskutiert werden.
Intelligente Datenverarbeitung bei Lucida Medical über die Dayiana Plattform iDA
Für den Piloten sind zwei Systeme im Einsatz. Lucida Medical ist mit der entwickelten ProstateIntelligence™(Pi™) ausgestattet. Diese unterstützt bei der mp- und bpMRT-Analyse. Vorteil: die Analyse erfolgt vor Ort in der Praxis. Somit werden die Daten datenschutzkonform ausschließlich innerhalb der Praxis gehalten. Zum Standard-Workflow, welcher üblicherweise die Daten von den Modalitäten und sonstiger Diagnostik an den Befundungsarbeitsplatz überträgt, wird parallel ein KI-Workflow angelegt. Dieser überführt die Daten von den Modalitäten in die iDA-Einheit (App), wo die künstliche Intelligenz die Daten verarbeitet und befundet. Die Ergebnisse werden aufbereitet an den Befundungsarbeitsplatz des Arztes bzw. der Ärztin übermittelt. Auf diese Weise ist eine reguläre Zweitbefundung mittels KI vorstellbar.
KI-Befundung über die SIEMENS Healthineers Plattform Teamplay
Auch bei der SIEMENS-Lösung ist der Workflow parallel zur üblichen Datenübertragung von der Modalität zum Befundungsrechner angelegt. Allerdings werden die erstellten Bilder und Daten nicht lokal ausgewertet, sondern anonymisiert und anschließend in eine Cloud – also einen praxisfremden Server – übertragen, welcher von SIEMENS unterhalten wird. Dort werden die Daten verarbeitet und nach der Bewertung in das lokale Praxis-System an den Arbeitsplatz des Befunders zurückgespielt. SIEMENS Healthineers führt mittels künstlicher Intelligenz derzeit bpMRT-Analysen über Bilderkennung durch. „Siemens Healthineers arbeitet mit einer Cloud-Lösung, was im Hinblick auf den Datenschutz für manche Teilnehmer einen kritischen Punkt darstellt. In diesem Falle stand es den Netzpraxen frei, nur die Lucida Medical-KI im Pilotprojekt zu testen“ sagt Andrea Salwat.
Wie geht es danach weiter?
Mit Spannung werden die Ergebnisse aus den erstellten Doppelbefundungen bzw. Dreifach-Befundungen erwartet. Wie groß ist der Unterschied zwischen Siemens Healthineers und Lucida Medical in der Befunddarstellung? Wie ist die Befundqualität der beiden Systeme und wie hoch sind die Abweichungen gegenüber den Ergebnissen der Radiologen? Laufen die Systeme stabil oder stecken sie wirklich noch in den Kinderschuhen? Wie schnell stehen die KI-Ergebnisse zur Verfügung?
Einige Chancen stehen mit dem heutigen Wissensstand greifbar im Raum. Mit dem Einsatz von ‚Kollege Computer‘ in der mpMRT-Diagnostik erfolgt die Befundung nach dem „Vier-Augen-Prinzip“. Diese systematisch angelegte Doppelbefundung verspricht den Patienten höhere Sicherheit, welche als Selbstzahler-Leistung angeboten und kommuniziert werden könnte. Bei einem flächendeckenden Rollout der KI-gestützten Befundung in den Netzpraxen könnte dieses Alleinstellungsmerkmal auch für die Verhandlung und Abschlüsse von Selektiv-Verträgen mit den Kassen zuträglich sein.
Eines ist klar: KI ist ein großes Zukunftsthema und insbesondere auch für das Radiologienetz.
