ArchivDeutsches Ärzteblatt7/2020Radiomics: Den Wandel zu Ende denken

THEMEN DER ZEIT: Kommentar

Radiomics: Den Wandel zu Ende denken

Dtsch Arztebl 2020; 117(7): A-326 / B-289 / C-278

Golder, Werner

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Radiologen müssen sich zunehmend positionieren, wie sie mit den Befunden der KI-Software umgehen. Wenn sie ihre Profession erhalten wollen, müssen sie lernen, die neuen Partner zu verstehen – und dürfen nicht von ihrer interpretatorischen Kompetenz abrücken.

Prof. Dr. med. Werner Golder, Freie Universität Berlin. Foto: privat
Prof. Dr. med. Werner Golder, Freie Universität Berlin. Foto: privat

Die künstliche Intelligenz erobert die bildgebende Diagnostik. Anders als bei der seit Langem etablierten computerunterstützten Auswertung werden seit wenigen Jahren von den Rechnern die vollständigen Bilddatensätze bearbeitet. Zur Analyse eignen sich neben der Mammografie vor allem Computertomografien, Magnetresonanztomografien und Positronenemissionstomografien. Die Software extrahiert und analysiert zahlreiche quantitative Bildparameter. Mit ihrer Hilfe werden suspekte Läsionen identifiziert und unter anderem nach Form, Kontur und Textur klassifiziert. Die Applikationen transferieren die gewonnenen Informationen in fächerübergreifende Datenbanken und ordnen sie dort anderen radiologischen sowie klinischen, genetischen, laborchemischen und histologischen Daten zu. Auf diese Weise werden Diagnosen und Differenzialdiagnosen generiert.

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Die bildgebende Diagnostik wird sowohl besonders frühzeitig als auch mit besonderer Wucht in den Prozess der digitalen Datenanalyse einbezogen und spielt eine Pionierrolle bei der Adaptation der Fachbereiche an die künstliche Intelligenz (KI) und die damit verbundene Entwicklung individualisierter Präzisionsmedizin. Es wird sehr aufmerksam beobachtet, wie engagiert die Radiologen die Fortentwicklung von Radiomics und verwandten Applikationen begleiten, wie viel Lerneifer sie investieren, um die Novität wenigstens in den Grundzügen zu verstehen, und wie hartnäckig sie nach den Quellen der klinischen Parameter und Analogieschlüsse fragen werden, die in das therapeutische und prognostische Segment der KI-Informationen einfließen.

Wenn das KI-Modul einmal erfolgreich installiert ist, sind mehrere grundsätzliche Fragen zu beantworten. Soll man es immer und ausnahmslos benützen oder nur fakultativ – mit anderen Worten, wann nicht? Wenn es eingesetzt wird, soll man es dann vor oder nach der eigenen Begutachtung konsultieren, also den von der KI gelieferten Befund zur Grundlage der eigenen Beurteilung machen oder das persönliche Votum von der KI überprüfen lassen? In beiden Fällen wird die konventionelle Begutachtung durch die Aussagen der KI unter Druck geraten. Die Folgefragen sind nicht weniger bedeutsam: Wie soll man die Aussage der KI bekannt machen? Im Original? In Auszügen? Als kommentierte Anlage? Wenn Widersprüche erkennbar werden, sind sie in jedem Fall offenzulegen, zu erörtern und zu klären.

Naiv wäre es in diesem Zusammenhang, damit zu rechnen, dass sich die Klientel mit den Aussagen des vom Radiologen gewählten KI-Partners stets zufriedengibt. Und Konkurrenzprogramme werden im Internet in der aller Regel gut zugänglich sein. Das Plus an Informationen bedeutet aber nicht immer auch höhere Diagnosesicherheit. Wenn sich Widersprüche zwischen den Interpretationen ergeben, wird deren Klärung in jedem einzelnen Fall dem für die Untersuchung verantwortlichen Radiologen obliegen. So muss sich dieser auf ein gewisses Quantum an Einsprüchen und Nachfragen gefasst machen, bei denen die Differenzen zwischen dem Originalbericht und den ergänzenden Beurteilungen so ausgeprägt sind, dass man ihn um eine zusammenfassende Beurteilung bittet.

In der Folge dieser und ähnlicher Entwicklungen wird sich das Berufsbild der Radiologie vielfach wandeln. Damit die Gewinne dabei nicht hinter den Verlusten zurückbleiben, müssen die Fachvertreter jetzt aktiv werden. Sie bestimmen durch ihre Aktionen und Reaktionen entscheidend darüber mit, was in der Weiterbildungs- und Facharztordnung für die bildgebende Diagnostik des Jahres 2030 stehen wird. Der Fundus des radiologischen Wissens darf jedenfalls nicht bröckeln, auch wenn man seltener auf ihn zurückgreifen muss, weil man in der Datenwolke aus ihm schöpfen kann. Im teils verdeckt, teils offen ausgetragenen Duell mit der KI wird nur der ausgewiesene Kenner und Könner bestehen. Die unkritische Inanspruchnahme der machtvollen Innovation wäre fatal. Wer deren diagnostische Programme benutzt, muss die ihm gestellten Aufgaben in vollem Umfang auch aus eigenem Wissen und eigener Erfahrung lösen können. Nur so bleibt die interpretatorische Kompetenz umfassend erhalten. Und nur dann, wenn der Radiologe die mathematischen Grundlagen von Radiomics & Co kennt und zumindest über Basiswissen in Informatik verfügt, wahrt er die Chance, seine Profession mit Aussicht auf Erfolg gegenüber der KI zu verteidigen und langfristig zu erhalten.

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