Erschienen in:
12.12.2022 | Künstliche Intelligenz | Informationstechnologie und Management
Validierung und Implementierung von künstlicher Intelligenz in der radiologischen Versorgung
Quo vadis im Jahr 2022?
verfasst von:
Dr. med. Lukas Müller, Roman Kloeckner, Peter Mildenberger, Daniel Pinto dos Santos
Erschienen in:
Die Radiologie
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Ausgabe 5/2023
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Zusammenfassung
Hintergrund
Der Hype um künstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie ist ungebrochen, und die Anzahl an zugelassenen KI-Tools wächst stetig. Trotz des großen Potenzials bleibt die Integration in die radiologische Routine aktuell limitiert. Zudem bildet die Vielzahl an Einzelanwendungen eine Herausforderung für die klinische Routine, da für verschiedene Fragestellungen und Organsysteme einzelne Anwendungen angewählt werden müssen, was die Komplexität und den Zeitaufwand erhöht.
Ziel der Arbeit
In dieser Übersichtsarbeit soll der aktuelle Stand der Validierung und Implementierung von KI-Tools in die klinische Routine mit den aktuellen Limitationen aufgezeigt werden. Außerdem sollen mögliche Lösungsansätze für eine verbesserte Evaluation der Generalisierbarkeit von Ergebnissen der KI-Tools diskutiert werden.
Material und Methoden
Für diese Übersichtsarbeit wurde eine Recherche in verschiedenen Literatur- und Produktdatenbanken sowie in Veröffentlichungen, Positionspapieren und Berichten von verschiedenen Interessensgruppen durchgeführt.
Ergebnisse
Für nur wenige kommerzielle KI-Tools sind wissenschaftliche Evidenz und unabhängige Validierungsstudien vorhanden. Zudem bleibt häufig die Generalisierbarkeit der Ergebnisse fraglich.
Diskussion
Ein Problem besteht in der Vielzahl an Angeboten für einzelne, spezifische Anwendungsgebiete durch eine Vielzahl an Herstellern und die dadurch erschwerte Integration in die bestehende standortindividuelle IT-Infrastruktur. Ein weiteres Problem ist die fehlende wirtschaftliche Vergütung für den Einsatz von KI-Tools in der klinischen Routine durch die Krankenkassen in Deutschland. Für eine Vergütung muss jedoch zunächst der klinische Nutzen neuer Anwendungen nachgewiesen werden. Ein solcher Nachweis wiederum fehlt für die meisten Applikationen.