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Die Radiologie steht an einem Wendepunkt: Der Kostendruck steigt, die Untersuchungszahlen nehmen rasant zu und die Anforderungen an die diagnostische Genauigkeit waren noch nie so hoch. Wie schafft es die Radiologie mit den Entwicklungen Schritt zu halten – intelligenter, schneller und ohne Qualitätseinbußen?

Eine aktuelle Studie untersuchte die Rolle KI-gestützter volumetrischer Analysen in der MRT-Diagnostik und zeigte deutliche Verbesserungen bei der Identifikation von Alzheimer (AD) und frontotemporaler Demenz (FTD). Durch den Einsatz des KI-gestützten Tools mdbrain kann sowohl die frühzeitige Diagnose als auch das Patientenmanagement optimiert werden.

Generative KI sorgt in zahlreichen Branchen für einen Hype, steckt aber oft noch in den Kinderschuhen. KI in der Radiologie dagegen ist alles andere als eine Zukunftsvision. Der praktische Nutzen von mediaires KI-Technologie zeigt sich bereits in über 350 Krankenhäusern und radiologischen Praxen in ganz Europa.

Eine kürzlich im European Journal of Radiology veröffentlichte Studie der Universitätsklinik Erlangen untersucht die Wirksamkeit von mediaire’s KI-Lösung mdprostate bei der Verbesserung der Auswertung von MRT-Scans der Prostata. Die Studie hebt das Potenzial der Lösung zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, zur Optimierung von Arbeitsabläufen und damit auch zur Steigerung der Qualität der Patientenversorgung hervor.

Als führender Experte in der Prostatadiagnostik bewertet Prof. Anno Graser, Gesellschafter der Radiologie München, welche Rolle KI heute und in der Zukunft spielt. Welche Aspekte er besonders für junge Ärzt:innen schätzt und warum er sich freut Teil der Weiterentwicklung von KI zu sein, erfahren Sie im ausführlichen Interview.

Die Studie wurde von einem Forschungsteam des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein durchgeführt, um den Einfluss von KI-gestützter Software auf die Befundungszeit bei Multiple Sklerose (MS) Patient:innen zu untersuchen. Die im European Journal of Radiology veröffentlichte Studie weist eine signifikante Verkürzung der Befundungszeit und damit einhergehend eine gesteigerte Effizienz bei der Identifizierung zerebraler Läsionen nach.

Ein Forschungsteam der Universität Greifswald hat sich den Auswirkungen von KI-Software auf die Arbeitsabläufe in der MS-Diagnostik gewidmet. Zur Anwendung kam das mdbrain Modul “Läsionscharakterisierung”, wodurch eine automatisierte Charakterisierung von Läsionen der weißen Hirnsubstanz ermöglicht wird. Die positiven Effekte durch die Integration von mdbrain erstrecken sich auf Effizienzsteigerung, präzise Befundung und Entscheidungsoptimierung.

Forscher des Universitätsklinikums Bonn und des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen haben in einer kürzlich veröffentlichten Studie einen innovativen Ansatz präsentiert, der auf KI-gestützter MRT-Volumetrie basiert. Dieser Ansatz ermöglicht die Unterscheidung zwischen idiopathischem Normaldruckhydrozephalus (iNPH) und anderen neurodegenerativen Erkrankungen wie Alzheimer. Veröffentlicht im Journal Diagnostics, versprechen die Ergebnisse der Studie einen bedeutenden Fortschritt in der Diagnostik komplexer neurodegenerativer Krankheiten, indem die Genauigkeit und Effizienz bei der Messung des Gehirnvolumens gesteigert werden konnte.

Veröffentlichte Studie in Scientific Reports (Nature) zeigt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Softwarelösung mdbrain für die automatische Volumetrie bei der Untersuchung von Hirnatrophien auf. Die Ergebnisse unterstreichen, dass die Software nicht nur bei klassischen Differentialdiagnosen wie Alzheimer, frontotemporaler Demenz und Multipler Sklerose, sondern auch bei seltenen neurodegenerativen Erkrankungen wie der Huntington-Erkrankung wertvolle Erkenntnisse liefert.

Die Studie des Universitätsklinikums Bonn untersucht den Einfluss von KI-Tools auf die Befundqualität bei der Aneurysmadetektion in MRT-Bildern. Für die Studie wurde das mdbrain Aneurysma-Modul zur automatischen Detektion von intrakraniellen Aneurysmen in TOF-Sequenzen verwendet.