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"Gerade die Radiologie bietet beste Voraussetzungen für die Arbeit mit Hochtechnologie", sagt Prof. Dr. Timm Denecke, Direktor der Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Universitätsklinikum Leipzig​. Damit meint er nicht nur die Bildgebung mit CT und MRT, sondern vor allem auch die Auswertung dieser Aufnahmen. In seinem Vortrag "Der Rechner als Kollege in der Radiologie – künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch" vom 16. September 2020​ legt er dar, was Algorithmen und Künstliche Intelligenz für die Radiologen leisten können.

Beispielsweise zeigt Prof. Denecke, dass mit geeigneter Software CT- und MRT-Bilder nachberechnet werden können. So kann die Untersuchungszeit für den Patienten reduziert oder die Strahlenexposition gesenkt werden. Zudem erleichtern immer bessere KI-Algorithmen die aufwändige Auswertung der Bilder, indem sie dem Radiologen zum Beispiel zeigen, welcher Bildbereich noch genauer betrachtet werden soll. "Am Ende könnte der Befund sogar von der Software allein erhoben werden, der Radiologe kontrolliert nur noch nach", so Prof. Denecke. "Das ist aber ein sehr kritischer Punkt, es entstehen bedeutsame ethische und rechtliche Fragen."​

Was nicht in Frage steht: Software oder gar Künstliche Intelligenz (KI) haben einen nüchternen mathematischen Ansatz, ganz anders als die bildliche Interpretation durch das Auge des Radiologen. "Unsere Aufnahmen verfügen über so viele unterschiedliche Grautöne, dass Vieles an Daten, die in den Bildern stecken, vom menschlichen Auge gar nicht erfassbar, geschweige denn objektiv auswertbar ist. Die KI erschließt also Datenschätze, die uns sonst gar nicht zugänglich sind. Und sie wäre hilfreich, beispielsweise durch eine hocheffektive Auswertung archivierter Aufnahmen, uns den Blick nach vorn zu schärfen", erklärt Klinikdirektor Denecke. "Immerhin haben wir unser komplettes Bildmaterial der vergangenen 20 Jahre primär digital archiviert. Aus diesem riesigen Datenpool könnten wir großen Nutzen für die Patienten von heute ziehen, beispielsweise durch die Identifikation von Risikoprofilen oder Vorhersage eines therapeutischen Nutzens."

​Thema: "Der Rechner als Kollege in der Radiologie – künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch​

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