ArchivDeutsches Ärzteblatt16/2018Radiomics: Möglichkeiten und Grenzen der neuen Bildverarbeitung

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Radiomics: Möglichkeiten und Grenzen der neuen Bildverarbeitung

Dtsch Arztebl 2018; 115(16): A-746 / B-642 / C-641

Golder, Werner

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Weltweit setzen Radiologen derzeit große Hoffnung in die intelligente Bildverarbeitung Radiomics. Doch nicht alle Hoffnungen sind berechtigt.

Foto: Nikada/iStockphoto
Foto: Nikada/iStockphoto

Die klinische Radiologie ist – auch wenn ihre Fachvertreter zu den Patienten häufig nicht in so enge Beziehung treten wie die der meisten anderen Disziplinen – eine ausgesprochen individualisierte medizinische Fachrichtung. Die Notfall- und die Interventionsradiologie sind die Eckpfeiler dieser Phalanx. Die bildgebende Diagnostik ist jedoch auf ganzer Front der Einzelperson zugewandt. Wie und was kann der Radiologe also zur aktuell lebhaft diskutierten Personalisierung der Medizin beitragen?

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Wenngleich alle Fächer zur Intensivierung der Personalisierung ihrer Leistungen aufgefordert sind, so fokussieren sich gegenwärtig die Bemühungen um die Personalisierung der Medizin auf ein eng begrenztes Segment, nämlich die auf den Resultaten molekularbiologischer, vor allem genetischer Untersuchungen basierende Auswahl und Anpassung der medikamentösen Therapie bösartiger Tumoren. Daher sind Pharmakologie, Genetik und Onkologie jene Disziplinen, die in dieser Entwicklung an erster Stelle stehen. Doch der Appell hat auch die diagnostische Radiologie erreicht, die einerseits traditionell in der Tumordiagnostik besonders tief verwurzelt und unersetzlich und auf der anderen Seite gerade dabei ist, sich mithilfe eines grundlegend neuen, auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basierten Auswertungssystems neu zu erfinden.

Die Radiologen haben in den letzten Jahrzehnten mit computerisierten Diagnoseassistenten umfangreiche Erfahrungen gesammelt. Soweit die Systeme die Auswertung des Bildmaterials wie Größen- und Dichtemessungen vereinfachen und beschleunigen oder sogar komplett übernehmen, sind sie willkommen und vielfach unentbehrlich geworden. Derartige Hilfsmittel nehmen den Radiologen mechanische Arbeiten ab, jedoch nichts von der interpretatorischen Kompetenz weg.

Wenn die Programme aber dafür konzipiert sind, Läsionen zu detektieren, zu charakterisieren und differenzialdiagnostisch einzuordnen, wird nach relativ kurzer Zeit erkennbar, dass sie ihm einerseits zumindest gelegentlich veritable Konkurrenz machen, andererseits aber genauso irren können wie der Radiologe. Auch wenn er die Treffsicherheit seines intelligenten elektronischen Adjutanten nur in einzelnen Bereichen wie der Mammografie zu spüren bekommt, fürchtet er als um das diagnostische Urteil ringender Arzt, einen Teil seiner Autorität zu verlieren. Und den Auftraggebern der Diagnostik bleiben diese Schattenkämpfe nicht verborgen.

Nun soll es bald so weit sein, dass die diagnostische Radiologie ein noch mächtigeres Instrument in die Hand bekommt. Radiomics heißt das digitale Über-Ich, das dem Bildinterpreten den Weg weit über die Grenzen seiner bisherigen Arbeit hinaus weisen soll. Von Revolution mag man beim gegenwärtigen Stand der Entwicklung noch nicht sprechen. Aber wenn die digitale Auswertung der Datensätze der Schnittbilddiagnostik und der Hybridbildgebung in der zurzeit üblichen Form als Schritt nach vorne zu bezeichnen ist, so wird die Etablierung von Radiomics in der Endausbaustufe vermutlich einen großen Sprung bedeuten, und zwar einen ebenso hohen wie weiten.

Ob die Wahl des Terminus glücklich ist, erscheint zumindest zweifelhaft. Denn Radiomics wird erstens kein Instrument sein, das auf die Radiodiagnostik im engeren Sinne beschränkt ist, sondern unter anderem mit der Magnetresonanztomographie auch andere Modalitäten der bildgebenden Diagnostik einschließt. Zudem handelt es sich, wie die Bezeichnung potenziell suggeriert, nicht um ein Projekt, mit dem der Radiologe einen Alleinvertretungsanspruch verbinden kann, sondern um ein interdisziplinäres Vorhaben und damit ein geistiges Eigentum aller Beteiligten.

Der Anstoß zur Entwicklung des neuen Evaluationssystems geht ebenso wie ehedem der Impuls zur Digitalisierung der bildgebenden Diagnostik und der Archivierung des Bildmaterials von der Industrie aus. Die Ingenieure sind es, die die Idee hatten, aus den Datensätzen neue quantitative Bildparameter zu extrahieren und sie für die umfassende innovative automatisierte Analyse und Korrelation aufzubereiten. Wie auch sonst vielfach in der Medizintechnik handelt es sich um ein fakultätsübergreifendes Projekt. Die Techniker und Informatiker schaffen die Software, die Ärzte liefern die biologischen Daten, erproben die Programmangebote und übernehmen damit den Auftrag, durch die in Studien und in der Anwendungspraxis gesammelten Erfahrungen und Erkenntnisse zur Konsolidierung und Weiterentwicklung des Systems beizutragen. Der Radiologe nimmt die Rolle des Protagonisten ein, weil die entsprechenden Programme primär auf seinem Bildschirm installiert werden. Die Vertreter der anderen Datenlieferanten können aber im Rahmen der Interdisziplinarität des Projekts verlangen, Zugriff auf die Angaben der Radiologie und der Nachbarfächer zu erhalten. Der freie interdisziplinäre Datentransfer dient auch dazu, dem Fernziel von Radiomics, nämlich der Entwicklung charakteristischer computerisierter Bildmuster beziehungsweise biologisch vernetzter Bildprofile, für möglichst viele onkologische Erkrankungen möglichst nahe zu kommen.

Zwei unabhängige Hypothesen

Die Entwickler von Radiomics gehen von zwei voneinander unabhängigen Hypothesen aus. Zum einen erwarten sie, dass es ihnen mithilfe der neuen Technik gelingen wird, bisher ungenutzte, weil okkulte Bildinformationen allgemein verfügbar zu machen und so das Auge des Radiologen artifiziell zu schärfen, ihm sozusagen eine multifunktionale computerisierte Brille aufzusetzen. Der Rechner misst nämlich nicht nur so wie der analog auswertende Arzt Volumen, Form, Homogenität, Begrenzung und Nachbarschaftsbeziehungen einer tumorösen Läsion, sondern führt zusätzlich unter anderem Analysen der Bildtextur und funktioneller Parameter, zum Beispiel der Perfusion und Diffusion, durch. Mehrere Hundert solcher computerisierten Messgrößen sind bisher entwickelt und getestet worden und haben sich dabei als prinzipiell verwendungsfähig und reproduzierbar erwiesen. Es hat sich aber auch gezeigt, dass viele dieser Parameter mehr oder weniger ähnliche Informationen enthalten und daher auf sie zu verzichten ist.

Man kann davon ausgehen, dass 30 bis 40 Analysefeatures einen gesicherten eigenen Stellenwert haben und dauerhaft eingesetzt werden können, beispielsweise die Dichte der Pixel. Auf die Gestaltung und Auswahl der Parameter wird der praktizierende Radiologe jedenfalls kaum mehr nennenswerten Einfluss nehmen können. Nach den bisherigen Erfahrungen sieht es so aus, als ob der Computer die Grenzen tumoröser Läsionen im Schnittbild sehr exakt, ja wahrscheinlich besser bestimmt als das menschliche Auge.

Mikroinvasion beziehungsweise eine unspezifische Umgebungsreaktion kann allerdings auch er nicht zuverlässig von solidem Tumorparenchym differenzieren. Die räumliche Zuordnung des Datensatzes zu den verschiedenen Gewebetypen, kurz als Segmentierung bezeichnet, ist zumindest gegenwärtig noch eine Achillesferse der neuen Technik.

Mindestens ebenso kritisch für die Vereinheitlichung der Bildauswertung im Rahmen von Radiomics sind die Unterschiede der Hard- und Software der Untersuchungsgeräte und der Untersuchungsprotokolle. Die Schwierigkeiten beginnen bei grundsätzlichen Aspekten wie der Art der Lagerung des Patienten und enden mit solchen methodischen Details wie dem Zeitpunkt und der Geschwindigkeit der Kontrastmittelinjektion. Um die möglichst einheitliche und verallgemeinerungsfähige Auswertung der Datensätze zu gewährleisten, muss die Untersuchungstechnik standardisiert werden. Ohne eine dem neuen Auswertungsprogramm angepasste multiparametrische Bildgebungstechnik ist Radiomics nicht zukunftssicher zu etablieren. Eine gewisse Abhilfe von durch unterschiedliche Technik bedingten Abweichungen der Bilddatensätze von der Idealkonstellation können allenfalls aufwendige Nachverarbeitungsprogramme leisten, mit denen die Datensätze dem normativen Protokoll angepasst beziehungsweise angenähert werden.

Auch Daten der Magnetresonanztomographie sollen von Radiomics verarbeitet werden. Foto: Johnny Greig/iStockphoto
Auch Daten der Magnetresonanztomographie sollen von Radiomics verarbeitet werden. Foto: Johnny Greig/iStockphoto

Grundlegend anders

Zum zweiten geht man davon aus, dass die vom Rechenprogramm generierten Bilddaten, wenn man sie nur sorgfältig genug auswählt, kombiniert und intelligent in möglichst viele Gruppen und Untergruppen einteilt, mit klinischen und instrumentell gewonnenen anderen Daten korrelieren. Zur Verfügung gestellt werden die Vergleichsdaten nach dem gegenwärtigen Planungsstand vom Onkologen, vom Pathologen, vom Arzt für Labormedizin, vom Pharmakologen und vom Genetiker. Unter dem Eindruck der rasanten Entwicklung der molekularbiologisch orientierten medikamentösen Tumorbehandlung werden besonders große Erwartungen in den Vergleich mit den genetischen Analysen gesetzt. Die diagnostische Radiologie hat auch bisher schon versucht, Korrelationen zwischen den makromorphologischen Merkmalen tumoröser Läsionen in den verschiedenen Bilddokumenten und dem klinischen Verlauf sowie histologischen und biochemischen Daten herzustellen. Manches von dem, was man dabei gelernt hat, geht in die Befundberichte ein und ist für den Patienten potenziell von Nutzen. Klinische Konferenzen leisten unter anderem auf der Basis dieser Daten wertvolle Beiträge zu Differenzialdiagnostik und -therapie. Durch Radiomics werden diese Besprechungen partiell virtualisiert werden. Mit dem, was die Integration von Informationen der verschiedenen Fächer primär sowie im Verlauf der Erkrankung einmal leisten soll, haben die bisher üblichen Formen der Datenzusammenführung nichts mehr gemein. So universell ist der Anspruch der neuen Technik, so grundlegend anders soll Radiomics arbeiten.

Mit Radiomics soll einfach alles anders werden: neue Bildparameter, neue und umfassende Korrelationen, ständige Wachstums- und Lernfähigkeit und alle diese Teilleistungen in Abstimmung und Abgleich mit Biobanken rund um den Globus. Die Begeisterung für die neue Lern- und Lehrmaschine, die auf völlig neuen Routen über das Meer der Bilddokumente führen soll, ist gewaltig und übertrifft die Bedenken. Dabei sind diese durchaus gerechtfertigt.

Klinische Daten sind potenziell fehlerbehaftet und hängen von der Art und dem Zeitpunkt der Erhebung ab. Instrumentell gewonnene Daten, nicht nur die radiologischen, unterliegen Mess- und Interpretationsirrtümern und sind vielfach nur lückenhaft verfügbar. Niemand kann vorhersagen, wie groß der Anteil der fehlerhaften Beiträge der Partnerfächer sein wird und wie schwer die Mängel wiegen werden. Jede einzelne beteiligte Disziplin ist aufgerufen, ihre entsprechenden Erfahrungswerte hierzu offen, ehrlich und umfassend zu kommunizieren, damit die Erwartungen realistisch eingeschätzt werden können. Noch drängender und schwerer zu beantworten erscheint die Frage, wie wirklichkeitsnah es ist anzunehmen, dass die statistisch erfassten Korrelationen zwischen Bilddaten und biologischen Daten tatsächlich einer allgemein gültigen kausalen Beziehung entsprechen. Ein tragfähiges theoretisches Fundament für diese Annahme fehlt jedenfalls bis jetzt und ist auch am Forschungshorizont nicht zu erkennen.

Unvollständige Abbildung

Die bisher veröffentlichten klinischen Anwendungsstudien können diesen grundsätzlichen Mangel nicht ausgleichen. Darf man eine reproduzierbare Korrelation zwischen Bildparametern und anderen Krankheitsdaten wirklich als zielführend für die Wahl der individualisierten Diagnostik und Therapie ansehen? Können bei der großen Variabilität der Wachstumsformen und Ausprägungstypen primärer und sekundärer Tumoren bildmorphologisch orientierte Aussagen wirklich verlässliche Aussagen zur Pathogenese und Pathophysiologie liefern? Können – bei aller Hoffnung auf eine derartige, die bisherige Vorstellungskraft übersteigende Entwicklung – die vom Rechner aus einem Bilddatensatz geschöpften Informationen wirklich primär und im Verlauf in eine vertrauenswürdige Korrelation mit dem Universum der genetischen Daten gebracht werden? Verlangt man da von der medizinischen Bildgebung nicht einfach zu viel? Muss man nicht vielmehr annehmen, dass der radiologische Phänotyp einer Tumorerkrankung den Genotyp nur mehr oder weniger unvollständig und damit für die Praxis unbefriedigend abbildet?

Werden nicht zum Beispiel epigenetische und Umweltfaktoren unverantwortlich vernachlässigt, wenn man der Beziehung zwischen den Bilddaten und den Genen so große kausalpathologische Bedeutung beimisst? Die bloße Hoffnung auf möglichst zahlreiche und für die Behandlung bedeutsame radiodiagnostisch-differenzialtherapeutische Korrelationen zum Anlass dafür zu nehmen, schon jetzt das Erwachsen eines neuen starken Arms der Radiologie, sozusagen die Radiologie 4.0, zu prophezeien, ist deshalb wohl nicht angemessen.

Was den diagnostischen Aspekt von Radiomics betrifft, so sind die Möglichkeiten und Grenzen der Entwicklung immerhin einigermaßen klar erkennbar. Der neue elektronische Assistent des Radiologen wird die bildgebende Diagnostik beschleunigen, vertiefen und anders strukturieren, er wird bisher ungeahnte Möglichkeiten der Charakterisierung von Tumoren eröffnen und damit wahrscheinlich zu neuen radiologischen Klassifizierungen führen. Damit werden die Entwicklung individualisierter diagnostischer Überwachungsstrategien gefördert und am Kriterium der Tumorheterogenität orientierte quantifizierte Verlaufskontrollen erstmals möglich. Die individuell erhobenen Korrelationsdaten können dann – das Einverständnis der Betroffenen vorausgesetzt – frühzeitig und vollständig in die assoziierten epidemiologischen Register eingebracht werden. Etwas zugespitzt könnte man auch von einer ubiquitären perennierenden Studiensituation sprechen, die das System generiert. Die Strukturanalyse der Tumoren wird dazu beitragen, dass bildgesteuerte Biopsien in manchen Lokalisationen gezielter durchgeführt werden als bisher und dadurch die Zahl der sogenannten Biopsiefehler gesenkt wird. Damit werden die Patienten vor den Unannehmlichkeiten und Risiken eines diagnostischen Wiederholungseingriffs bewahrt. Der Primat der histopathologischen Untersuchung für die Primärdiagnostik einer tumorösen Läsion wird durch den Einsatz von Radiomics aber nicht infrage gestellt werden.

Niemand wird es verantworten können, sich bei der differenzialdiagnostischen Zuordnung einer erstmals nachgewiesenen raumfordernden Läsion auf ein computergesteuertes Bildauswertungsprogramm zu verlassen, und sei der epidemiologische Fundus nach einiger Zeit auch noch so umfassend und stabil.

In der täglichen Praxis wird Radiomics die Rolle einer Entscheidungshilfe spielen – aber nicht die des diagnostischen Leitwolfs. Ebenso wie niemand auf den Gedanken kommt, eine im Bild erfasste raumfordernde Läsion nach dem TNM-Schema zu klassifizieren, bevor sicher ist, ob es sich um einen benignen oder malignen Tumor oder die Manifestation einer anderen Erkrankung handelt, besteht zu diesem Zeitpunkt kein vernünftiger Grund, Radiomics nach Diagnose, Differenzialdiagnose und molekularbiologischen Assoziationen zu befragen.

Beflissener Fingerzeig

Im therapeutischen Bereich sind die Zukunftsaussichten von Radiomics strittig. Ob es mithilfe des neuen Giganten wirklich gelingt, in unmittelbarem Anschluss an die Diagnose aus der Bildanalyse des Tumors zuverlässig Parameter zu erfassen, die die Wahl der Behandlung, speziell die der auf das genetische Profil abgestimmten Pharmakotherapie beeinflussen, ist zumindest vorläufig nicht abzusehen.

Die Behandlungsempfehlung, die das Programm geben kann, gründet ausschließlich auf Bilddaten und epidemiologischem Wissen. Daher eignet sie sich kaum als Empfehlung für den Einzelfall und wird vom behandelnden Arzt bestenfalls als beflissener Fingerzeig entgegengenommen werden. Sie kann ja auch keine Rücksicht beispielsweise auf regionale oder temporäre Einschränkungen der Verfügbarkeit einer therapeutischen Option, die individuelle Verträglichkeit, mögliche unerwünschte Wirkungen, Begleiterkrankungen oder Wechselwirkungen mit anderen Pharmaka nehmen. Persönliche Erfahrungen, klinische Richtlinien und die Empfehlungen von Fachgesellschaften werden bei Behandlungsentscheidungen dauerhaft ein viel größeres Gewicht haben als lehrbuchhafte Offerten eines Computerprogramms. In diesem sensiblen Bereich kann man mit Maschinenwissen kaum punkten.

Ähnliche, wahrscheinlich noch tiefere Skepsis wird schließlich der bild- und computerbasierten Individualprognose entgegenschlagen – und zwar sowohl vonseiten der behandelnden Ärzte als auch der Patienten. Es ist ein Unding, wenn der Radiologe auf der Basis von Radiomics den Verlauf einer neu entdeckten Tumorerkrankung bewertet, dabei zu einem frühen Zeitpunkt eine unter Umständen niederschmetternde prognostische Aussage trifft, womöglich zwischen krankheitsfreiem und progressionsfreiem Überleben zu differenzieren versucht, die Qualität der dem Patienten verbleibenden Lebenszeit aber dabei in keiner Weise mitberücksichtigen kann.

Derartige formalisierte Vorhersagen wären rücksichtslos und in Anbetracht der unvorhersehbaren Unterschiede der Krankheitsverläufe und therapeutischen Bemühungen einschließlich solcher der alternativen Medizin nicht zu verantworten. Die prognostisch orientierte Sektion von Radiomics hat zu viele hypothetische Komponenten, als dass sie in der Praxis Anspruch auf belastbare Aussagen erheben kann. In dieser Art und Weise sollten die diagnostischen Radiologen ihre Beurteilungen nicht von künstlicher Intelligenz personalisieren lassen. Ein großes Opfer ist mit dem Verzicht ohnehin nicht verbunden. Und die Patienten werden für die Zurückhaltung dankbar sein. Dr. med. Werner Golder

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