KI-Anwendungsfälle in der Praxis
Künstliche Intelligenz erweitert die Radiologie über die reine Diagnostik hinaus: Bestehende Bilddaten können heute zur Beantwortung zusätzlicher klinische Fragestellungen und zur Schaffung neuer Schnittstellen zu anderen Fachbereichen genutzt werden – von der Prävention bis zur Therapieplanung. Anwendungen wie Bonescreen und ImageBiopsy Lab zeigen exemplarisch, wie sich dieser Mehrwert für Radiolog/innen erschließen lässt. Über den CuraHub von Curagita können solche KI-Lösungen einfach integriert und auch in Testumgebungen erprobt werden.
KI-gestützte Zusatzanalyse im Lungenkrebsscreening: Mehrwert durch opportunistische Diagnostik
Mit dem Start des gesetzlich finanzierten Lungenkrebsscreenings auf Basis von Low-Dose-CT (LDCT) rückt die effiziente Nutzung vorhandener Bilddaten stärker in den Fokus. Neben der Detektion von Lungenkarzinomen ermöglichen KI-Anwendungen eine erweiterte Auswertung derselben Untersuchungen. Das Münchner Start-up Bonescreen verfolgt hierfür einen Ansatz des „opportunistic screening": Die KI analysiert CT-Aufnahmen automatisiert und identifiziert das Osteoporoserisko. Aktuelle Studien zeigen, dass KI-gestützte Analysen von CT-Daten eine hohe diagnostische Genauigkeit auf dem Niveau radiologischer Befundung erreichen und zugleich die Detektionsrate von Lungenknoten und malignen Befunden erhöhen können (vgl. Deep learning for the detection of benign and malignant pulmonary nodules, Nature Communications Medicine; sowie Accuracy and Impact of AI Software for Nodule and Cancer Detection at CT Lung Cancer Screening, Radiology/PMC). Durch Einsatz der KI kann die diagnostische Bandbreite ohne zusätzlichen Aufwand erweitert und das Lungenkrebsscreening um ein Osteoporoserisikoscreening ergänzt werden. Für radiologische Praxen bedeutet dies eine höhere Wertschöpfung pro Untersuchung sowie die Möglichkeit, präventive Aspekte stärker zu berücksichtigen. Bonescreen steht damit exemplarisch für KI-Anwendungen, die bestehende Screeningprogramme sinnvoll ergänzen.
KI-gestützte Planung in der Orthopädie: Präzisere Entscheidungen für individuelle Gelenkprothesen
Auch in der orthopädischen Therapieplanung zeigt KI ihr Potenzial: Lösungen von ImageBiopsy Lab analysieren muskuloskelettale Bildgebung automatisiert und liefern standardisierte Messwerte zu Gelenkgeometrien, Achsstellungen und strukturellen Veränderungen.
Diese Daten bilden eine objektive Grundlage für die Planung von Gelenkprothesen. Die exakte Vermessung anatomischer Strukturen ist entscheidend für die Auswahl und Positionierung von Implantaten – insbesondere bei patientenspezifischen Lösungen. KI-basierte Analysen ermöglichen hier reproduzierbare Ergebnisse unabhängig von individuellen Befundern.
Damit wird die radiologische Bildgebung zunehmend zu einem integralen Bestandteil der Therapieplanung. KI-gestützte Analysen helfen, anatomische Besonderheiten zu erkennen und die Grundlage für eine präzisere, personalisierte Versorgung zu schaffen.
ImageBiopsy Lab steht exemplarisch für diesen Wandel – hin zu einer datengetriebenen, standardisierten und fachübergreifenden Nutzung radiologischer Bilddaten.
