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Radiologie an der Schnittstelle von heute und morgen

Während einige Experten angesichts personalisierter Medizin und ganzheitlichen Behandlungsansätzen schon das Ende der Gesundheitsversorgung, wie wir sie kennen, prophezeien, sieht vielerorts die Realität noch ganz anders aus. Dr. Christoph Zindel, President Diagnostic Imaging bei Siemens Healthineers, erklärt im Interview, wo er die Radiologie im Spagat zwischen symptom-zentrierter Behandlung heute und systemischer Medizin von morgen sieht.

portrait of christoph zindel
Dr. Christoph Zindel ist President Diagnostic Imaging bei Siemens Healthineers

So lokal, wie gelegentlich behauptet wird, sind die aktuellen Therapieansätze nicht, betont Zindel: „Tatsächlich gibt es deutlich mehr systemische Erkrankungen, als man meint: Ein schwaches Herz wirkt sich zum Beispiel auf den Zustand der Gefäße aus, und auch eine maligne Tumorerkrankung kann man nicht als lokales Ereignis betrachten. Dennoch gibt es gute Argumente für die zunehmende Spezialisierung, die auch in der Radiologie vorhanden ist. Ein gutes Beispiel dafür ist die Skelettszintigrafie in der Nuklearmedizin, mit der ich mich selbst eingehend befasst habe. Denn diese evaluiert den Körper als Ganzes, so dass über den Standard Uptake Value (SUV) etwa Metastasierungen von Mamma- und Prostatakarzinomen nachverfolgt werden können.“

Alte Verfahren, neu gedacht

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PET und MRT liefern komplementäre Informationen zu verschiendenen klinischen Anwendungen, darunter auch Krebserkrankungen. Während die MR-Bildgebung anatomische Strukturen hochaufgelöst und mit hohem Weichgewebe-Kontrast, darstellt, verschafft die PET Einblick in Stoffwechselprozesse. In Kombination bieten diese beiden Modalitäten großes Potenzial für bessere Detektion und Therapiemonitoring in der Onkologie.
Quelle: mMR Munich (TUM/LMU)

Selbst notorisch organbezogene Modalitäten wie die MRT können mittlerweile so eingesetzt werden, dass der Blick aufs große Ganze frei wird, beispielsweise die Auswirkungen von rheumatoiden Erkrankungen oder Diabetes mellitus. „Einige Verfahren sind in diesem Zug ganz neu gedacht worden“, rekapituliert Zindel: Mit der Positronenemissionstomographie (PET) leistet die MR im kombinierten Verfahren PET/MR nun wichtige Dienste bei der Darstellung des Tumormetabolismus.

Ob eine ganzheitliche Sicht auf den Patienten Erfolg hat oder – zumindest noch aktuell – entlang der Symptome therapiert wird, hängt auch von der Art der Erkrankung ab. Neue Methoden wie die Gensequenzierung und molekulare Analysen dürften hier neue Ansätze liefern, zeigt sich der Bildgebungs-Experte zuversichtlich: „Die Präzisionsmedizin wird kommen, denn wir haben immer mehr Werkzeuge, die neue Details und Zusammenhänge aufzeigen.“

Aus dem Stückwerk wird das große Ganze

Um die vielen Facetten einer personalisierten Diagnostik und Therapie im Blick zu behalten, wird auch das Zusammenspiel mehrerer Werkzeuge immer wichtiger, sagt Zindel und verweist auf die aufkommenden Radiomics: „Wir können inzwischen Algorithmen so einsetzen, dass sie aus Bilddaten weitgehend selbstständig relevante Merkmale erkennen – die sogenannte Feature Extraction. Sie ist eine wertvolle Unterstützung, etwa bei der Volumetrie des Gehirns, da wir die Flächen der Ventrikel nicht mehr händisch zusammenrechnen müssen, sondern diese Fleißarbeit dem Computer überlassen können. Zugleich findet ein automatisches Labelling der verschiedenen Hirnregionen statt, durchaus hilfreich bei der Bestimmung neurodegenerativer Erkrankungen.“ Setzt man diese Erkenntnisse in Zusammenhang mit weiteren Untersuchungsergebnissen wie der Liquid Biopsy – oder genauer gesagt, lässt den Algorithmus diese Daten verknüpfen – ergibt sich daraus schnell ein Gesamtbild des Patienten, das bei einer Therapie, aber auch schon in der Prävention, großen Mehrwert hat.

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Schwierigkeiten bereiten dabei allerdings nicht-standardisierte Verfahren wie die MRT, denn hier fährt vereinfacht gesagt jeder Radiologe die Sequenzen und Protokolle, die für seine Zwecke am geeignetsten sind. Da es keine Grundreferenz wie die Hounsfield-Einheiten beim CT gibt, ist die Einbindung der Daten eine Herausforderung. „Ein wirklicher Konsens ist dabei kaum erreichbar, denn was ein Radiologe in den USA für ein gutes Bild hält, sorgt in Asien und Europa vielleicht für Skepsis“, umschreibt Zindel die Problematik. „Ein Ausweg könnte das MR-Fingerprinting sein, denn das liefert erstmals quantifizierbare Daten.“ Das Fingerprinting eröffnet die Möglichkeit, aus MR-Bildern CT-artige Aufnahmen zu synthetisieren, um so auch die Strahlenbelastung für den Patienten zu verringern.

Die KI als Dritter im Bund

Nicht nur die Zusammenarbeit zwischen Radiologie und Pathologie profitiert von der verstärkten Standardisierung, auch für den Patienten wird es künftig viel einfacher sein, mit KI-aufgearbeiteten Daten etwas anzufangen

Christoph Zindel

Wenn er in der künstlichen Intelligenz (KI) auch nicht das kommende Allheilmittel sieht, das manche überschwängliche Prognose zeichnet, so ist Zindel doch überzeugt, dass sie verschiedene Bereiche der Medizin entscheidend voranbringen wird: „Wenn man sie richtig einsetzt, hat KI großes Potenzial, vor allem in der Vereinfachung und Beschleunigung von Prozessen – beides kommt letztlich der Produktivität zugute.“ Dabei nimmt die Maschine die Rolle des Unterstützers ein, das letzte Wort behält der Mensch – und das wird auch auf absehbare Zeit so bleiben, versichert Zindel. So sortiert der Algorithmus bei der Bilddatenanalyse bereits die nicht relevanten Aufnahmen aus, so dass sich der Radiologe nur noch mit einem Bruchteil der Bilder befassen muss. Unattraktive Fleißarbeit wie das händische Zählen von Läsionen entfällt, da die KI diese Aufgaben schneller und besser erledigen kann.

Der Experte verspricht sich von der AI-Unterstützung in Verbindung mit Big Data und Radiogenomics einen großen Qualitätsschub für die Differentialdiagnostik: „Künftig könnte es durchaus ein Dreigespann geben aus Arzt, seinem Patienten und der KI, die gemeinsam die Stratifizierung des Patienten angehen. Nicht nur die Zusammenarbeit zwischen Radiologie und Pathologie profitiert von der verstärkten Standardisierung, auch für den Patienten wird es künftig viel einfacher sein, mit KI-aufgearbeiteten Daten etwas anzufangen.“ Den Radiologen sieht Zindel dabei in einer neuen, aber durchaus zentralen Rolle als Navigator durch die gesammelten Patientendaten. „Der springende Punkt bei Big Data ist nicht, dass mehr Daten benötigt werden, sondern dass aus dem Datenmeer gezielt die relevanten Informationen herausgefischt werden.“ Auf längere Sicht bedeutet diese Entwicklung das Ende proprietärer Datensilos, denn im Alleingang sind diese Informationsmengen nicht zu bewältigen. „Die Zukunft gehört ganz klar der Kollaboration, denn das ist die Triebfeder, die letztlich dem Patientenwohl nützt.“ Daran werden sich auch die Geschäftsmodelle der Zukunft orientieren müssen, so dass nicht mehr nach durchgeführten Leistungen berechnet wird, sondern wertbasierte Abrechnungsmodelle (value-based models) im Vordergrund stehen.


Profil:

Dr. Christoph Zindel ist seit 2018 President Diagnostic Imaging bei Siemens Healthineers und ist insgesamt bereits seit mehr als 20 Jahren für das Unternehmen tätig. Aus seiner früheren Tätigkeit als Assistenzarzt in der Inneren Medizin, Chirurgie und Nuklearmedizin bringt er Praxiserfahrung mit, die ihm bei seiner Aufgabe, die Grenzen der medizinischen Bildgebung mithilfe neuer Techniken zu erweitern, weiterhelfen.

29.05.2019

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