Trotz dieser beeindruckenden Fortschritte stoßen diese Systeme auch an ihre Grenzen. Die Auswertung der durch radiologische Verfahren erstellten Aufnahmen ist ein sehr zeitintensiver Schritt. Zudem variiert die für die Auswertung benötigte Zeit zwischen verschiedenen Krankheiten und Verletzungen stark. Zeit, die aber dringend notwendig ist, beispielsweise bei der Diagnose von Krebs. Zudem besteht das Risiko einer Fehldiagnose oder das Risiko, den Krebs gar nicht zu identifizieren. In frühen Stadien kann Krebs asymptomatisch sein oder unspezifische Symptome zeigen, die leicht übersehen oder mit weniger schwerwiegenden Erkrankungen verwechselt werden können. Dies führt dazu, dass einige Krebsarten erst in fortgeschrittenen Stadien diagnostiziert werden – Stadien, in denen die Behandlung oft zu spät kommt.
Radiologen müssen daher komplizierte Entscheidungen mit höchster Präzision treffen, da eine Fehlentscheidung gravierende Folgen haben kann. Damit den Experten kein Detail entgeht, wird eine große Menge an Bilddaten genauestens analysiert, in der Regel unter Hinzuziehung einer Zweitmeinung. Ein zeitintensiver Prozess. Die Notwendigkeit, Effizienz und Genauigkeit zu verbessern, ist offensichtlich. Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die das Potenzial hat, die radiologische Diagnostik signifikant zu revolutionieren.
KI-gestützte Systeme können Krankheiten schneller und präziser erkennen, wodurch Radiologen entlastet und Fehler minimiert werden können. Die Diagnose mittels KI funktioniert durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen, um medizinische Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Durch das Sammeln großer Mengen medizinischer Daten, wie Bilder, Labortests und Patientenakten, wird ein Modell mit maschinellen Lerntechniken trainiert, indem es Muster in den Daten erkennt. Relevante Merkmale werden extrahiert, um zur Diagnose beizutragen. Das Modell wird validiert, seine Genauigkeit überprüft und anschließend auf neue Daten angewendet, um Vorhersagen zu treffen. Das Ergebnis sind schnellere und genauere Diagnosen.
Vor diesem Hintergrund haben NEXUS / CHILI, ein führender Anbieter von Softwarelösungen für die Radiologie, und deepc, ein Spezialist für herstellerneutrale Plattformen für KI-Anwendungen in der medizinischen Bildgebung, eine strategische Partnerschaft angekündigt. Die Partnerschaft zielt darauf ab, Radiologen im DACH-Markt (Deutschland, Österreich, Schweiz) den Zugang zu fortschrittlichen KI-Lösungen zu erleichtern.
Die Partnerschaft zwischen NEXUS / CHILI und deepc verspricht, die radiologische Diagnostik in Deutschland, Österreich und der Schweiz erheblich zu verbessern. Mit der Erweiterung der Verfügbarkeit von KI-Lösungen können Radiologen im DACH-Markt von den Vorteilen dieser Technologie profitieren, was letztlich zu einer effizienteren und präziseren Patientenversorgung führt. Die Partnerschaft ebnet den Weg für eine Zukunft, in der KI einen festen Platz in der radiologischen Diagnostik einnimmt und somit die Qualität der medizinischen Versorgung weiter verbessert.
