Besonders freuen würde sie sich über weitere anonymisierte CT- und Röntgen-Aufnahmen, um die KI weiterentwickeln zu können. Aaron Kaplan, Deep Insights
(Bild: Daniel AJ Sokolov)
Gleichzeitig weist Kaplan darauf hin, dass die KI keinen Arzt ersetzen kann: "Der Mensch muss letztlich aufgrund seines reichen Erfahrungsschatzes die richtige Diagnose erstellen. Die vorgestellte AI weiß z. B. nicht, ob der Patient gerade hustet und hohes Fieber hat. Deshalb kann und soll die Lösung nur ein weiteres Werkzeug im Werkzeugkasten der Mediziner sein. " Ein Nachteil eines CT ist, dass es nur in entsprechend ausgestatteten Kliniken erstellt werden kann – in die man während einer Pandemie ja eher nicht gehen möchte, wenn es nicht unbedingt sein muss. Im Unterschied zu einem Rachenabstrich ist ein CT allerdings schmerzfrei machbar, und es gibt binnen Minuten ein Ergebnis. Medizin: KI hilft bei der Analyse von CT-Befunden. Die Kosten sind vergleichbar. ( ds)
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Die Treffsicherheit gibt Summers mit dem AUC-Wert (area under the curve) der ROC-Analyse (receiver operating characteristic) an, der Sensitivitt und Spezifitt kombiniert. Der Wert reicht von 0, 5 (reiner Zufall) bis 1 (sichere Diagnose). Die CT-Untersuchung erahnte den Typ-2-Diabetes hufig bereits vor der klinischen Diagnose. Der AUC-Wert betrug mehr als 2. 500 Tage vor der Diagnose 0, 79 (95-%-Konfidenzintervall 0, 76-0, 82). Er stiegt in den folgenden 2. 500 Tagen bis zur Diagnose auf 0, 81 (0, 77-0, 84) an. Dies ist noch weit von einer Diagnose entfernt, knnte aber Hinweise fr weitere Untersuchungen liefern. In den ersten 2. 500 Tagen nach der Diagnose des Typ-2-Diabetes stieg der AUC-Wert auf 0, 84 (0, 81-0, 86) und danach auf 0, 92 (0, 87-0, 96). In diesem Fall wrde das CT jedoch nur das besttigen, was die Bluttests bereits ergeben haben. Ct künstliche intelligenz cf. Die Studie wird sicher nicht dazu fhren, einen Typ-2-Diabetes mittels eines CT zu diagnostizieren. Auch fr die Frherkennung gibt es geeignetere Methoden.
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01. 12. 2021 | Computertomografie | CME-Kurs
CME-Punkte:
3
Für:
Ärzte
Zertifiziert bis:
02. 2022
Zertifizierende Institution:
Ärztekammer Nordrhein
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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. Ct künstliche intelligent design. 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.
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Bethesda/Maryland Computertomografien des Abdomens, die zunehmend hufiger aus anderen Grnden, in Zukunft wohl auch zur Darmkrebsfrherkennung durchgefhrt werden, knnen Hinweise auf einen Typ-2-Diabetes liefern. US-Mediziner haben mittels einer knstlichen Intelligenz einen Algorithmus entwickelt, der eine rasche Verdachtsdiagnose ermglicht. In einer ersten Studie in Radiology (2022; DOI: 10. 1148/radiol. 211914) wurden recht gute Ergebnisse erzielt. KI in der Radiologie: zuverlässiger Partner für die CT-Befundung. Ein Typ-2-Diabetes ist eine Stoffwechselerkrankung, deren Diagnose auch in Zukunft von Internisten durch den Nachweis erhhter Blutzuckerwerte im Blut (nchtern, nach Glukosebelastung oder mit dem Langzeitwert HbA 1c) gestellt wird. Viele Radiologen wrden sich allerdings nicht scheuen, dem Diabetologen einen Hinweis zu geben. Dieser Hinweis knnte durch eine rechnergesttzte Analyse einer abdominalen CT veranlasst werden. Sie wrde das Ausma des Fettgewebes bestimmen, das im Bauchraum bei vielen Menschen mit Typ-2-Diabetes auerhalb aber auch innerhalb der Organe reichlich vorhanden ist.
Deutsche Forscher haben mit einer Studie den Grundstein für eine effizientere Erhebung, Bündelung und Analyse von weltweit erfassten Krankendaten gelegt, die mittels Computertomographien (CT) des Brustkorbs entstehen. Auch das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) wird beleuchtet. Als Teil eines europäischen Forschungsteams erarbeite die Medizinische Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE) ein Erfolg versprechendes Konzept, mit dem CT-Befunde standortunabhängig, auf hohem qualitativen Niveau und strukturierter als bisher digital erhoben und ausgewertet werden könnten, teilte die Fakultät mit. Im Fokus standen demnach Computertomographien der Lunge von Menschen, die an Covid-19 erkrankt gewesen seien oder unter dem dringenden Verdacht einer Sars-CoV-2-Infektion gestanden hätten. Ausgewählt worden sei diese Form eines bildgebenden Verfahrens, weil sie sich bei der Diagnostik und Überwachung dieser gefährlichen Viruskrankheit als sehr hilfreich erwiesen habe, hieß es. "Durch die von uns entwickelte systematische, computergestützte und kontextgeführte elektronische Datenerfassung werden erstmals Echtzeit-Analysen von weltweit entstandenen Krankendaten möglich machen", sagte Prof. Dr. Künstliche Intelligenz im CT » DN-News. Jens Kleesiek vom Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universitätsklinikums Essen (UK Essen).