Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zunehmend die medizinische Diagnostik und Behandlungsplanung. Mit Fortschritten in der Traktographie, einem bildgebenden Verfahren, das MRT-Scans nutzt, wird die Analyse komplexer Nervenverbindungen verbessert. Dieses Verfahren ist besonders wichtig bei der Planung von Gehirnoperationen, beispielsweise bei Patient*innen mit Epilepsie, wie die Universität Bonn berichtet.

Traktographie ermöglicht es, Nervenbahnen sichtbar zu machen, ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Bisherige Methoden basierten auf mathematischen Modellen und wiesen Unsicherheiten auf, insbesondere wenn Veränderungen durch Krankheiten oder chirurgische Eingriffe vorliegen. Mit modernen KI-Methoden, einschließlich maschinellem Lernen, können Muster erkannt werden, die zu genaueren Rekonstruktionen führen. An dieser Stelle kritisiert Prof. Dr. Thomas Schultz die bestehende Technik der KI-gestützten Traktographie und hebt sowohl das Potenzial als auch die Grenzen dieser Technologien hervor.

Neue Entwicklungen in der KI-gestützten Diagnostik

Ein aktuelles Projekt testete die KI-Methode TractSeg, die ursprünglich an gesunden Gehirnen trainiert wurde, bei Patient*innen nach einer Hemisphärotomie. Obwohl die Ergebnisse in vielen Fällen positiv waren, traten auch Fehler auf. Einige rekonstruierten Nervenbahnen existierten nicht mehr (Halluzinationen), während andere möglicherweise unvollständig dargestellt wurden. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde eine neue Hybrid-Methode entwickelt, die traditionelle Verfahren mit KI kombiniert und somit die Genauigkeit der Rekonstruktionen verbessert.

Dieser Fokus auf KI in der Diagnostik ist nicht beschränkt auf die Neurologie. Ein wachsendes Interesse an KI-Anwendungen in der Krebsdiagnostik ist festzustellen, wo bereits 700 KI-basierte Medizinprodukte zugelassen sind. Die Deutsche Röntgengesellschaft berichtet, dass KI-Technologien Radiologen unterstützen, indem sie Bilddaten analysieren, Diagnosen erleichtern und Routineaufgaben automatisieren.

Die Bedeutung von Daten in der Medizin

In Zeiten der Digitalisierung sind große Datenmengen in der Medizin unverzichtbar geworden. Die Fähigkeit, medizinische und nicht-medizinische Daten effizient zu vernetzen, ermöglicht individuellere Therapieansätze und frühzeitige Krankheitsdiagnosen. Experten betonen, dass die Anwendung von KI für die klinische Entscheidungsfindung, medizinische Bildverarbeitung und das Krankenhausdatenmanagement künftig entscheidend sein wird.

Zusätzlich wurden in der Neurologie mehrere KI-Initiativen ins Leben gerufen. Beispielsweise erlaubt ein Algorithmus, genannt DeepRVAT, die Vorhersage der Auswirkungen seltener Erbgutvarianten und soll in die Infrastruktur des Deutschen Humangenom-Phänom-Archivs integriert werden. Solche Projekte zeigen, wie KI-gestützte Technologien helfen können, Diagnostiklücken zu schließen und präzisere Behandlungsmöglichkeiten zu entwickeln.

In der Hämatologie verbessert ein KI-Tool namens clinALL die Diagnose von Kindern mit akuter lymphatischer Leukämie, indem es genetische und klinische Daten kombiniert. Solche Entwicklungen unterstreichen das Potenzial von KI, nicht nur bestehende Verfahren zu optimieren, sondern auch völlig neue Ansätze in der medizinischen Versorgung zu etablieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von KI in die medizinische Praxis große Fortschritte ermöglicht. Doch trotz der vielversprechenden Technologien bleibt die Herausforderung, sicherzustellen, dass die gewonnenen Daten akkurat und umfassend sind, um die bestmögliche Patientenversorgung zu gewährleisten.

Die Informationen wurden in einem Projekt, das durch den TRA-Forschungspreis der Universität Bonn gefördert wurde, zusammengetragen und sind das Resultat einer interdisziplinären Zusammenarbeit. Parallel dazu wird das BNTrAinee-Projekt und das Neuro-aCSis Bonn Neuroscience Clinician Scientist Program gewürdigt, die diese innovative Forschung unterstützen.

Die aktuellen Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz und Medizin verdeutlichen, wie wichtig es ist, weiterhin in Forschung und die Integration neuer Technologien zu investieren, um die Diagnostik und Therapie in der Medizin der Zukunft zu verbessern.

Weitere Details zu diesen Themen sind unter den Links zu finden: Universität Bonn, Ärzteblatt und Fraunhofer IKS.