Diagnostische Radiologie
Der Algorithmus als wachsamer Assistent
Moderne Technik hat die Radiologie in den vergangenen Jahren grundlegend verändert. Zwar geht an Radiologen aus Fleisch und Blut nach wie vor kein Weg vorbei, aber die Algorithmen zur Auswertung der Diagnostik werden immer ausgefeilter und unterstützen die Arbeit der Radiologen auf immer neue Arten.
Einige dieser Anwendungsbereiche stellt Holger Krack vor, der als Business Development Manager Healthcare Information Solution (HCIS) für die Regionen D/A/CH und Polen bei Carestream Health Deutschland GmbH tätig ist.
In Zusammenarbeit mit Zebra Medical Vision vertreibt Carestream Software-Lösungen für vier Bereiche: Analysetools für Fettleber, Osteoporose, Emphyseme sowie ein Kalzium-Scoring des Herzens. In all diesen Anwendungsgebieten ist Machine Learning der Schlüsselbegriff. „Algorithmen werten CT-Aufnahmen auf eine zuvor antrainierte Fragestellung aus“, sagt Krack. Vereinfacht dargestellt wird der Algorithmus mit mehreren validen Befunden beispielsweise zum Kalzium-Scoring trainiert: „Dadurch lernt der Algorithmus, wie die Anzeichen von Verkalkungen in den Bildaufnahmen aussehen.“ Eine gewisse Datenmenge muss allerdings gescannt werden, da sich die Erkrankung nicht immer gleich darstellt. Krack: „Jeder Fall sieht ein wenig anders aus, auch das lernt der Algorithmus.“ Die relevanten Informationen werden in einer Datenbank gespeichert. „Nachdem der Algorithmus diese Informationen verarbeitet und gespeichert hat, kann er Untersuchungen auf jegliche antrainierte Fragestellung analysieren. Der Algorithmus erkennt, ob in einem konkreten Fall beispielsweise eine Fettleber, Verkalkung oder ein Ephysem vorliegt oder nicht.“ Das geschieht, indem die markanten Punkte auf dem Bild vollautomatisch mit den Informationen aus der Datenbank verglichen werden.
„Zum Einsatz kommen Algorithmen erst dann, wenn sie verlässliche Ergebnisse liefern und klinisch validiert sind“, sagt Krack. Im nächsten Schritt wird der Arzt per „Alert“ über das Ergebnis der Analyse informiert, zum Beispiel, wenn erhöhte Fettleberwerte festgestellt werden. „Die Analyse gibt eine grundsätzliche Einteilung in positive und negative Ergebnisse“, betont der Experte. Konkretere Auswertungen, etwa zur Verortung, stehen bislang noch nicht zur Verfügung. „So weit sind wir noch nicht, aber das wird irgendwann kommen.“
Die Entscheidung, ob tatsächlich ein positiver oder negativer Befund vorliegt, bleibt beim Radiologen. Dafür muss das Bildmaterial noch einmal geprüft werden – dennoch bieten solche Algorithmen eine Erleichterung für den Anwender, betont Krack: „Ohne diesen Hinweis erkennt der Radiologe die Erkrankung möglicherweise gar nicht. Ein Patient mit Rippenbrüchen, der zusätzlich verkalkte Arterien im Herzen aufweist, ist ein solches Beispiel. Der Radiologe konzentriert sich auf den Primärbefund und übersieht eventuell die Verkalkung im Herzen.“ An dieser Stelle tritt der Algorithmus in Aktion, der im Hintergrund läuft, und dann den Hinweis auf eine mögliche Kalzinose gibt. „Letztendlich kann dadurch die Qualität der Untersuchungen verbessert werden.“
Der Algorithmus ist bereits im Rahmen der Carestream Clinical Collaboration Platform im Einsatz, gegen Ende des Jahres sind die ersten Installationen in Deutschland geplant. „Wir freuen uns über die Kooperation mit Zebra Medical Vision, weil sie ein Tool liefert, das unseren Kunden im klinischen Alltag hilft und unsere Clinical Collaboration Platform bereichert“ so Holger Krack abschließend.
25.05.2017
