Künstliche Intelligenz in der kardialen Computertomographie

Die kardiale Computertomographie (CT) ermöglicht neben einer präzisen Quantifizierung des Koronarkalks zur Risikostratifizierung die nichtinvasive anatomische sowie funktionelle Beurteilung von Koronarstenosen und Plaquemorphologie und stellt somit ein in den heutigen Leitlinien zur Diagnostik der koronaren Herzerkrankung (KHK) etabliertes Verfahren dar. Längst ist künstliche Intelligenz (KI) Teil unseres Lebens – und doch stehen wir am Beginn einer neuen Epoche in der Herzbildgebung. Die Fortschritte in der Entwicklung der KI und die Anwendung auf dem Gebiet der kardialen CT bieten neben vielen Möglichkeiten der Bildverbesserung und -optimierung eine höhere diagnostische Genauigkeit der anatomischen und funktionellen Beurteilung der KHK. KI-Verfahren sind lernende Systeme, welche mittels komplexer Algorithmen, wie dem maschinellen Lernen (ML) zur automatisierten Detektion und Analyse relevanter Bilddatenmerkmale, eingesetzt werden und eine Charakterisierung von Behandlungs- und Krankheitsverläufen sowie die Risikostratifizierung ermöglichen. Die Anwendung von KI-Methoden stellt zentrale Anforderungen an Wissenschaftler und Kliniker, deren Berücksichtigung für Ergebnisse hoher Präzision unabdingbar ist. Vielversprechende Ergebnisse von KI-Verfahren in der kardialen CT ermöglichen eine stetig wachsende Zahl von klinischen Anwendungen und die Entwicklung zu einem unverzichtbaren diagnostischen Tool in der modernen Herzbildgebung.