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„Unter vielen ärztlichen Kollegen gibt es skeptische Stimmen und fehlendes Vertrauen“

Freitag, 22. Dezember 2017

Hamburg – Erste Geräte sind in Klinken bereits im Einsatz, die sich in die Kategorie künstliche Intelligenz (KI) einordnen lassen. Dazu zählt ein KI-System, das die Radiotherapie von Lebertumoren optimieren soll und vom Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin (MEVIS) entwickelt wurde. An der Asklepios Klinik Barmbek in Hamburg starten Radiologen unter Leitung von Roland Brüning Anfang 2018 mit der Testphase. Sie versprechen sich vor allem positive Effekte durch die neue Technik.

Fünf Fragen an Roland Brüning, Chefarzt in der Radiologie und Neuroradiologie am Röntgeninstitut an der Asklepios Klinik Barmbek über Akzeptanz und Hürden von künstlicher Intelligenz.

DÄ: Wie lange hat es gedauert, die Patientendaten zu sammeln und das System zu trainieren?
Roland Brüning: Unsere Vorarbeiten in Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut MEVIS starteten 2014. In einer Vorstudie haben wir zunächst strukturelle Fragen geklärt sowie Fragen des Datenschutzes. Momentan arbeiten wir an drei Schritten, um die KI zu trainieren: Zuerst müssen die Patientendaten von Ärzten und Informatikern aufbereitet werden. Dann erarbeiten wir gemeinsam einen geeigneten KI-Ansatz für die klinische Fragestellung, den die Informatiker anschließend programmieren. Bei gleichartigen klinischen Fragestellungen kann diese Vorarbeit übertragen werden. Dann folgt das eigentliche Training. Es stellt sich heraus, das hier nicht nur das Computersystem lernt, sondern auch das Team. In unserem Beispiel lernt die KI CT-Schnitte der Leber auszuwerten. Für diesen dritten letzten Schritt haben wir die kürzeste Zeit veranschlagt. Anfang des Jahrs wollen wir die Daten in einer Testphase erproben.

DÄ: Was leistet die Software, um den Radiologen zu unterstützen?
Brüning: Wir streben an, bei der Erkennung und Klassifikation von Leberherden eine verlässliche Befundassistenz zu bekommen. Diese Herde zuverlässig zu erkennen, ist uns mit dem auf aktuellen MEVIS Algorithmen basierenden Radiomics-Ansatz schon sehr gut gelungen. Hier erwarten wir in den nächsten Monaten noch weitere Erkenntnisse.

Die KI liefert uns schon jetzt eine Menge neuer Informationen, die wir bisher nicht in die klinische Entscheidungsfindung einbeziehen konnten, wie zum Beispiel das Volumen der Leber im Therapieverlauf oder das Verhältnis von erkranktem zu gesundem Lebergewebe. Wir sind gespannt, ob die KI noch unbekannte Korrelationen mit klinischen Parametern, zum Beispiel dem Heilungsverlauf oder eine Hypertrophie, aufdecken wird. Als Goldstandard aber gilt bei unserer Datenbank eine Befundung nach dem Vier-Augen-Prinzip, um sicher zu stellen, dass die Herde richtig zugeordnet sind.

DÄ: Wie gut ist die Akzeptanz unter den Kollegen und Patienten?
Brüning: Die Akzeptanz dieser Arbeiten in unserem Team und bei unseren zuweisenden Ärzten ist gut, bei Patienten sogar sehr gut. Fast alle Patienten zeigten sich interessiert und gaben uns ihre persönliche Einverständniserklärung, damit wir ihre Daten verschlüsselt für das Training verwenden dürfen. Unter vielen ärztlichen Kollegen gibt es aber auch skeptische Stimmen und fehlendes Vertrauen. Ich und mein Team haben im Lauf der Arbeit mit KI immer mehr Vertrauen für die neue Technik aufgebaut. Praktische Erfahrungen mit KI sind entscheidend, um einen Befund eines KI-Systems zukünftig akzeptieren zu können. Wichtig ist auch, dass der Arzt Empfehlung der KI nachvollziehen kann.

DÄ: Wo liegen Ihrer Meinung nach derzeit noch die größten Hürden beim Einzug der KI und Big Data speziell in die radiologische Praxis?
Brüning: Hier würde ich die Stichwörter Datenschutz und Mehrwert an erster Stelle nennen. Bei uns in Deutschland sind persönliche Daten sehr gut geschützt, was insbesondere für Patientendaten gilt. KI und Big Data kann sich daher nur durchsetzen, wenn vor der Umsetzung eine solche Erprobung mit dem Datenschutz abgestimmt wurde. Bei uns bleiben die Daten aus diesem Grund im Krankenhaussystem und sind somit nur für einen eingeschränkten Personenkreis nutzbar.

Eine weitere Herausforderung bei der Umsetzung der künstlichen Intelligenz als Produkt ist der nachzuweisende Mehrwert. Wer in solche Systeme investiert, muss natürlich einen Nutzen ableiten können. Solche Entwicklungen müssen erst mal als Produkt verfügbar sein, um zu beweisen, dass sie am Markt bestehen und für Arzt und Patient einen Mehrwert haben. Hier sehe ich noch große Herausforderungen, bevor KI-Systeme in der täglichen Praxis nutzbar sind.

DÄ: Wie lautet ihre Prognose für die Zukunft der KI in der Radiologie?
Brüning: Meine persönliche Prognose ist, dass wir in der nächsten Zeit nicht nur Vorschläge zu Untersuchungsführung von radiologischen Großgeräten, sondern auch durchaus Vorschläge zur Befunderhebung als „Assistenz“ bekommen werden. Ein solcher Vorschlag muss auf absehbare Zeit aber nach wie vor von einem erfahrenen Arzt abschließend bewertet werden. Ich verspreche mir davon durchaus positive Effekte - zum einen eine erhöhte Effizienz des einzelnen Arztes, zum anderen eine höhere Sicherheit.

© gie/aerzteblatt.de

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