Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung

Maschinelles Lernen (ML) hält gegenwärtig Einzug in viele Bereiche der Gesellschaft, so auch in die Medizin. Diese Transformation birgt das Potenzial, den ärztlichen Berufsalltag drastisch zu verändern. In der Interaktion zwischen den Disziplinen und Modalitäten der onkologischen Patientenversorgung wird dies besonders deutlich. Computer erbringen in mehreren Forschungsarbeiten in Kollaboration mit Menschen oder allein bereits bessere Ergebnisse in der Tumoridentifikation, ihrer Klassifikation sowie beim Erstellen von Prognosen und bei der Therapieevaluation als Menschen. Zudem können Algorithmen – z. B. künstliche neuronale Netze (KNN), die für viele der gegenwärtigen Errungenschaften im ML-Feld verantwortlich sind – dies reproduzierbar, schnell und kostengünstig erbringen. Es ist heute schon absehbar, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz sich zu einem integralen Bestandteil des ärztlichen Handels entwickeln und Vorteile für die onkologische Diagnostik und Therapie bieten wird.

Nach der Lektüre dieses Beitrags …

• benennen Sie die wesentlichen Vorteile von künstlicher Intelligenz in der bildgebenden Onkologie,
• nennen Sie Gründe, warum erst wenige Anwendungen den Einzug in die Klinik gefunden haben,
• identifizieren Sie Anwendungsgebiete aus Ihrem klinischen Berufsalltag, die sich durch Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens unterstützen lassen,
• können Sie Anwendungsbeispiele künstlicher Intelligenz für verschiedene onkologische Entitäten benennen,
• verwenden Sie sicher gebräuchliche Definitionen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz.

Diese Fortbildungseinheit wurde von der Ärztekammer Nordrhein für das „Fortbildungszertifikat der Ärztekammer“ gemäß §5 ihrer Fortbildungsordnung mit 3 Punkten (Kategorie D) anerkannt und ist damit auch für andere Ärztekammern anerkennungsfähig. Anerkennung in Österreich: Für das Diplom-Fortbildungs-Programm (DFP) werden die von deutschen Landesärztekammern anerkannten Fortbildungspunkte aufgrund der Gleichwertigkeit im gleichen Umfang als DFP-Punkte anerkannt [§ 14, Abschnitt 1, Verordnung über ärztliche Fortbildung, Österreichische Ärztekammer (ÖÄK) 2013].