Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in aller Munde. In der Medizin, und insbesondere in der diagnostischen Bildgebung, ist sie jedoch nicht mehr nur ein Modewort, sondern zu einem voll funktionsfähigen Werkzeug geworden. Wie verändern Algorithmen des maschinellen Lernens das Gesicht moderner Ultraschallgeräte?
1. Automatisierung wiederkehrender Messungen
Der Arbeitsalltag eines Diagnostikers ist mit der Durchführung von Hunderten sich wiederholender, manueller Messungen verbunden. Gerade in diesem Bereich feiert die künstliche Intelligenz ihre größten Erfolge. Die neuesten Geräte von Marken wie Samsung, GE Healthcare oder Siemens können mit einem einzigen Klick anatomische Strukturen erkennen und die entsprechenden Messpunkte (Caliper) setzen.
Ein gutes Beispiel ist die Gynäkologie und Geburtshilfe. KI-basierte Software kann automatisch die Schnittebene identifizieren und in Sekundenbruchteilen eine sofortige fetale Biometrie (BPD, HC, AC, FL) durchführen. In der Kardiologie umreißen Algorithmen automatisch das Endokard und berechnen die Auswurffraktion (EF) des Herzens, was das Risiko menschlicher Fehler durch Ermüdung deutlich reduziert.
2. Beispiellose Bildqualität und Rauschunterdrückung
Ein sauberes und klares Bild bei der Untersuchung von Patienten mit schwierigen anatomischen Bedingungen zu erhalten, kann eine Herausforderung sein. Herkömmliche Filter zur Rauschunterdrückung (Speckle Reduction) waren oft mit einem Schärfeverlust an den Geweberändern oder einem Abfall der Bildrate verbunden.
Dank der Anwendung von Deep Learning kann die Software heutiger Ultraschallsysteme akustisches Rauschen von tatsächlichem Gewebe unterscheiden. Das System „weiß“, wie ein gesundes Organ aussehen sollte, was die Erstellung eines Bildes mit beispielloser Klarheit ermöglicht, während scharfe Konturen von fokalen Läsionen oder Tumoren erhalten bleiben.
3. Intelligenter Arbeitsablauf (Workflow)
Der Einsatz von KI-Technologie verkürzt die Dauer einer einzelnen Untersuchung um bis zu 30 %. Intelligente Untersuchungsprotokolle können den nächsten Schritt des Arztes vorhersagen, indem sie automatisch das entsprechende Bildgebungs-Preset auswählen oder vorschlagen, welche Messungen noch fehlen, um einen vollständigen medizinischen Bericht zu erstellen.
Zusammenfassung
Wird künstliche Intelligenz den Ultraschalldiagnostiker ersetzen? Definitiv nicht. Ihr Ziel ist es, sich wiederholende, mühsame Aufgaben zu übernehmen und es dem Diagnostiker zu ermöglichen, sich auf das Wichtigste zu konzentrieren – die Analyse schwieriger klinischer Fälle und den direkten Kontakt mit dem Patienten. Wenn Sie sehen möchten, wie diese Funktionen in der Praxis funktionieren, kontaktieren Sie Demo-USG und vereinbaren Sie eine kostenlose Vorführung der neuesten Geräte in Ihrer Praxis.
