DIE ZEITSCHRIFT FÜR TRENDS IN TECHNIK UND IT - FUSE-AI
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3-2020
7,50 Euro
DIE ZEITSCHRIF T FÜR TRENDS IN TECHNIK UND IT
Zentralisiert und standardisiert
Standortübergreifende Radiologie-
IT-Lösung mit IntelliSpace Portal in der
München Klinik
Automatisiert errechnete und
Machine-Learning-basierte
4D-Virtualisierung der Aorta.
Effekte erkennen
Erstellt mit IntelliSpace Portal. Interview mit PD Dr. Felix Nensa
Alles anders
Besuch bei einem Münchener Start-up
CONTINUITY
FOR SUCCESS
Yesterday.
Today.
And from this day on.
www.dedalusgroup.de
X- E M P L A R
Liebe Leserinnen und Leser,
die ewigen Wiederholungen, dass wir uns endlich mehr mit der
neuen digitalen Arbeitswelt auseinandersetzen müssen, gehen
einem schon fast auf die Nerven. Angefangen vom Polizeifunk,
G ui do Ge bhardt
über die Schulen und Universitäten, Banken und Versicherun-
gen bis hin zur öffentlichen Verwaltung und dem Gesundheits-
wesen. Doch wie sieht es eigentlich in der Radiologie aus?
Diese Sonderausgabe von Radiologie Magazin möchte zeigen,
wie digital die Radiologie bereits ist und weshalb Strukturierte
Befundung und KI zusammengehören.
Im Großen und Ganzen kann sich über die Radiologie
niemand beschweren. Seit vielen Jahren sind Radiologische Mithilfe einstellbarer Trigger ist es möglich, flexible Prozesse zu
Praxen und Abteilungen DIE Innovationstreiber im Gesundheits- erzeugen, die von der Anmeldung über die Untersuchung und
wesen. Nirgendwo anders ist der Digitalisierungsgrad so hoch. Bildanalyse bis hin zur Befunderstellung reichen.
So haben einige Klinikverbünde, wie zum Beispiel die vier Wer denkt, mit KI und Strukturierter Befundung verkommt
Häuser der München Klinik, schon einrichtungsübergreifende der Radiologe zum Häkchensetzer, der irrt. Denn wer KI-basierte
Lösungen für die webbasierte Bild- und Befundkommunikation Befunde validiert, muss wissen, auf welcher Grundlage der
im Einsatz. Da werden Schnittbilddaten unmittelbar nach dem Algorithmus seine Entscheidung trifft und er muss wissen, ob in
Scan der automatisierten Weiterverarbeitung zugeführt und China trainierte Algorithmen auch in Deutschland funktionieren.
alle Radiologen an den vier Standorten könnten zusammen Die Radiologinnen und Radiologen sollten den Systemen
in interdisziplinären Teams gleichzeitig einen Blick auf die immer einen Schritt voraus sein.
vorverarbeiteten Bilder samt Messwerten und grafischer Das Training von auf Künstlicher Intelligenz basierten
Auswertung werfen. Dabei sind alle Beteiligten in der Lage, Algorithmen setzt validierte Befunde voraus. Das heißt, es wer-
sich per Webcam von Angesicht zu Angesicht zu unterhalten, den nicht nur Bilder benötigt, sondern auch die dazugehörigen
egal ob sie auf dem Desktop, dem Tablet oder auf dem Smart- maschinenlesbaren Befunde. Jetzt ist endgültig klar, dass die
phone eingeloggt sind. Strukturierte Befundung nicht nur was für Anfänger ist. Struktu-
In Sachen Abteilungsmanagement haben Radiologie- rierte Befundung, KI und Big Data gehören zusammen. Und wer,
informationssysteme begonnen, Lösungen zur Strukturierten wenn nicht die technik-affinen Radiologinnen und Radiologen,
Befundung zu integrieren: In Freitext diktierte Befunde werden sollten in der Lage sein, das Ruder in die Hand zu nehmen, um
KI-basiert automatisch strukturiert. In der Onkologie hat sich die klinischen Kollegen in interdisziplinären Teams durch die
die Strukturierte Befundung bereits durchgesetzt. Da gibt es Diagnosen zu führen und die Therapie zu begleiten!
Lösungen, die Befundberichte erstellen, die der Auswertung
wissenschaftlicher Studien gleichen. Herzlichst Ihr
KI-basierte Lösungen sind – obwohl sie in der Wirklichkeit
noch nicht so richtig angekommen sind – den Kinderschuhen
entwachsen. Workflow-Orchestrator sorgen dafür, dass
Arbeitsabläufe nicht mehr nach Schema F abgearbeitet werden.
R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 3
X-E M PL A R
6
X- E M P E L
6 Zentralisiert und standardisiert
Portallösung von Philips automatisiert
die radiologische Bildanalyse
26 Kognitiver Assistent
Kontextspezifische, interaktive und dynamische
Befundung
34 Wie KI das Wartezimmer aufräumt
Workflow-Optimierung in der Radiologie
Ein wesentlicher Bestandteil der
42 Strukturiert zum Befund Innovationspartnerschaft zwischen
Universitätsklinikum Köln spart Zeit, steigert Effizienz der München Klinik und Philips
und verbessert Qualität ist die standort- und fachbereichs-
übergreifende automatisierte Auswertung
56 Effiziente Prozesse von CT- und MRT-Scans.
Spital Uster in Zürich entscheidet sich für modernes
12
Radiologieinformationssystem (RIS)
70 Die Nadel im Heuhaufen
Teleradiologen sind Vorreiter bei KI in der Diagnostik
X- K L U S I V
12 Effekte erkennen
Verstehen, wie KI-Algorithmen zum Ergebnis kommen Analytics-Plattform von
„ Je komplexer die KI ist, umso GE Healthcare verbessert
18 Struktur-Report schwieriger ist es nachzuvollziehen, Terminplanungen und
34
Einheitliche medizinische Inhalte verbessern die Befundung weshalb sich die KI für ein Abläufe im Praxis-und
bestimmtes Ergebnis entscheidet.“ Klinikalltag.
50 Alles anders
Radiologie Start-up gewährt tiefen Einblick
60 Anatomie statt Pathologie
Neuartige Befundsoftware dekodiert Denkprozesse Start-Ups, wie deepc
von erfahrenen Radiologen im Münchener Werks-
viertel, wirbeln die
50
72 Digitaler Röntgenassistent Radiologie derzeit
KI-SIGS Forschungsprojekt unterstützt und optimiert mächtig durcheinander.
den Prozess der Röntgenaufnahme mit KI
X- P E R T 72
22 Künstliche Intelligenz braucht Daten –
Daten brauchen Schutz
66
Über das Spannungsfeld von KI in der Medizin,
Neuer KI-Algorithmus verbessert
den Datenhunger der Systeme und den Schutz Qualität von Röntgenaufnahmen
von Patientendaten
4 R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020
AUS DER PR A XIS
X- P E R T
40 Strukturiert und einheitlich zu bedienen
Befundarbeitsplatz IDS 7 bringt radiologische
Befundungen mit Struktur ins PACS
46 Strukturiert und standardisiert
Strukturierte Befundlösung für den radiologischen
Workflow
X -T R A
30 Zuwachs bei den AI-Rad Companions
Siemens Healthineers präsentiert neue KI-Lösungen
für die klinische Entscheidungsfindung
55 Neuroradiologie neu gedacht
Telepaxx bietet mdbrain für den AI MarketPlace an
63 RadCentre Patientenportal
i-Solutions Health schafft mit Ärzte- und Patientenportal
interdisziplinäre Zusammenarbeit
64 Vernetzt? Aber sicher!
Sectra Medical Systems bietet kurz- und lang-
fristige Lösungen für eine moderne IT-Infrastruktur
im Krankenhaus
66 Intelligenz beim Röntgen
Agfa SmartXR unterstützt und erleichtert die BIlderfassung
68 Immer richtig verbunden
Visus: Medizinische Daten einnfach und sicher teilen
X- H I B I T I O N
58 Der Weg und nicht das Ziel
Jahres-Meeting der EuSoMII fand virtuell statt
X- E M P L A R
3 Editorial
75 Impressum
75 Vorschau
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X- E M P E L
Zentralisiert
und standardisiert
Seit etwa zwei Jahren besteht die Innovationspartnerschaft zwischen der München
Klinik und Philips. Ein wesentlicher Bestandteil der Zusammenarbeit ist die stand-
ort- und fachbereichsübergreifende automatisierte Auswertung von CT- und MR-Scans.
Dabei standardisiert das IntelliSpace Portal (ISP) von Philips nicht nur die Auswertung
der Bilddaten, sondern eignet sich auch für Tumorkonferenzen und die Durchführung
von Online-Seminaren.
Mit einer standortübergreifenden Bereits vor acht Jahren hat der Wirtschafts-
IT-Lösung für die Nachbearbeitung ingenieur damit begonnen, klinische
radiologischer Bilder ist die München Applikationen in einem Anwendungs-
Klinik an ihren vier Standorten einen portal zu bündeln und zentral in einer
großen Schritt nach vorne gekommen. Private-Cloud zu organisieren, um Unab-
„Das IntelliSpace Portal ist für uns von hängigkeit von anwendungsbezogenen
wesentlicher Bedeutung, da wir damit Desktopgeräten zu schaffen. Heute ist das
unseren Wunsch realisieren konnten, Rechenzentrum der München Klinik auf
radiologische Arbeitsplätze flexibler zu zwei Standorte verteilt. Datenschutz und
nutzen“, erklärt Gerald Götz, Geschäfts- Datensicherheit haben höchste Priorität.
bereichsleiter des Technologiemanage- „Die Technologie soll flexibel einstellbar
ments der München Klinik, der neben und einfach zu administrieren sein. Der
der IT auch die Medizintechnik und die Zugang zu den Endgeräten geschieht für „Gemeinsam mit Philips wird in regelmäßigen
Telekommunikation im Klinikverbund alle mittels Zwei-Faktor-Authentifizierung, Besprechungen der Status Quo analysiert, um
verantwortet. egal ob ich Verwaltungsmitarbeiter oder die vorhandene Technik effizient zu nutzen
Während in der Vergangenheit an Ärztin oder Pflegekraft bin“, beschreibt und die Gesamtsituation zu verbessern.“
Gerald Götz, Geschäftsbereichsleiter
allen vier Klinikstandorten zahlreiche Gerald Götz die Rahmenbedingungen. des Technologiemanagements der München Klinik
radiologische Arbeitsplätze lediglich Inzwischen laufen fast alle medizinischen
modalitätsnah eingesetzt werden konn- Anwendungen in der Private-Cloud. Damit
ten, holte er das Thema mithilfe von Citrix hat jeder unabhängig von Ort und Zeit und
und einer Virtuellen-Desktop-Infrastruk- Endgerät Zugriff zu seinen freigeschalte-
tur (VDI) ins zentrale Rechenzentrum. ten Applikationen.
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Automatisierte Bildanalyse Minuten ausgewertet sind. Es ist das Ziel Denn die Radiologie stellt an die Bild-
Alle Anwender, die innerhalb der Citrix- von Dr. Joanna Lange, Workflows für sämt- qualität mit ihrer hohen grafischen Auf-
Lösung Zugriff auf die ISP haben sol- liche Aufnahmen an allen Modalitäten zu lösung besondere Anforderungen.
len, können individuell entsprechenden erstellen und mithilfe der einheitlichen Erfahrungsgemäß stellt Philips pro
Gruppen zugeordnet werden, um die Bedienoberfläche der ISP zu befunden. Jahr drei bis vier Systemupdates zur Ver-
umfassenden Analysetools für CT, MRT, fügung. Damit bei der Softwareaktuali-
Ultraschall oder NUK zu nutzen. Wäh- Flexible Private-Cloud-Lösung sierung nichts schief geht, werden die
rend an der normalen PACS-Workstation Die technische Ausrüstung für die ISP- Updates zuerst in eine Testumgebung
Bilder ohne Vorverarbeitung befundet Infrastruktur besteht aus sechs Applika- eingespielt. Erst nachdem die neue
werden, geht IntelliSpace Portal einen tionsservern. Drei davon befinden sich Version von ausgewählten Key-Usern
Schritt weiter, denn die Lösung stellt jeweils im Hauptsystem in Schwabing validiert wurde, wird sie im gesamten
hochspezialisierte und automatisierte und im Backupsystem in Bogenhau- Klinikumfeld freigeschaltet.
Auswertungen zur Verfügung. sen. Außerdem befindet sich in jedem Für Gerald Götz macht es keinen
Dr. Joanna Lange, Oberärztin des Rechenzentrum ein Host, auf dem Unterschied, ob eine Private-Cloud oder
Instituts für Diagnostische und Inter- 64 Clients abgebildet sind, die aufgrund eine Internet-Cloud-Lösung administ-
ventionelle Radiologie in der München der Performanz ausschließlich den riert wird. Für ihn kommt es auf die Art
Klinik Neuperlach: „Dedizierte Aus- ISP-Anwendern zur Verfügung stehen. und Weise an, wie darauf zugegriffen
wertungen radiologischer Untersu-
chungen nehmen ständig zu. Das hat
mit der Rundherderkennung in der
IntelliSpace Portal Workflow
Lunge begonnen und reicht jetzt von
der Prothesenplanung in der Aorta über
quantitative Leberanalysen bis hin zur
Diagnostik von Schlaganfall und Herz-
erkrankungen.“ In der München Klinik 3D lab
wird die Leber vor jedem größeren Ein-
griff volumetriert und eine Schlaganfall-
oder Herzanalyse ohne ISP kann sich Dr.
Joanna Lange gar nicht mehr vorstellen.
Die ISP ist ein Tool, das nicht nur
die Bildanalyse, sondern den gesam-
ten Befundprozess erleichtert. Aus- IntelliSpace
Portal
wertungen für Kopf, Herz, Lunge oder
Leber erstellt das auf Machine-Learning Mobile**
basierende System zunehmend auto-
PACS
matisiert. Das System ist in der Lage, Archive
die hochauflösenden Bilder der Moda-
Home
litäten gezielt auszuwerten. Befunde
werden visualisiert und Messwerte in
Tabellen oder grafisch dargestellt. PACS WS
in reading room
Geht es um einen Schlaganfall,
werden die Daten unmittelbar vom CT
zur Nachverarbeitung auf die ISP und
anschließend die Resultate an das PACS
IntelliSpace Portal ist eine modalitäten- und standortübergreifende Lösung. Die Darstellung
geschickt. Das bedeutet, dass die Auf- des Langzeitverlaufs bietet einen Gesamtüberblick über den Zustand des Patienten.
nahmen ohne Klick innerhalb von zwei
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Das Faszinierende an der komplexen
IT-Lösung der München Klinik ist
gleichzeitig die Einfachheit. Mithilfe des
IntelliSpace Portal können speziali-
sierte Auswertungen heute an allen
Arbeitsplätzen durchgeführt werden.
Mithilfe einer Virtuellen-Desktop-
Infrastruktur lassen sich unter-
schiedlichste klinische Applikationen
wie die Untersuchung und Quanti-
fizierung von Gefäßläsionen und
anspruchsvolle quantitative Herz-
analysen gut abbilden.
Spezialisierte Auswertungen radiologi-
scher Untersuchungen nehmen ständig
zu. IntelliSpace Portal von Philips bietet
umfassende Analysetools für Röntgen,
CT, MRT, Ultraschall oder NUK.
8 R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020
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wird. Der Umgang mit dem System, die
Systempflege sowie die Systemadminis-
tration funktionieren genauso wie bei
einer Weblösung.
Bisher besagt das Bayerische Kran-
kenhausgesetz, dass Patientendaten
auf dem Campus der Klinik zu halten
sind. Im Rahmen der intersektoralen
Zusammenarbeit stellen Dr. Joanna
Lange und Gerald Götz immer wieder
fest, dass kleinere Einheiten mit der
zunehmenden Digitalisierung an ihre
Grenzen stoßen. Das merken auch die
Radiologen in ihrem Arbeitsalltag mit
den Zuweisern.
Gerald Götz bekräftigt: „Wir profitie-
ren sehr von der Innovationspartner- segmente sehen. Gemeinsam wären „Bei Coronapatienten ist für uns interessant,
schaft und dem intensiven Austausch sie in der Lage, den Fall auch vor grö- wieviel Lungengewebe wiederhergestellt werden
mit Philips. Der Aufwand, eine komplexe ßerem Publikum – beispielsweise im kann. Mithilfe der Volumetrierung im COPD-Tool
der ISP ist es schnell und einfach möglich,
IT-Infrastruktur zu betreiben, ist groß. Demoraum – zu besprechen. Die vor-
zum einen den Verlauf zu beobachten, und zum
Die Zukunft liegt eindeutig in cloud- verarbeiteten Bilder samt Auswertungen
anderen kann bestimmt werden, wieviel Lungen-
basierten Anwendungen.“ sind von allen eingeladenen Personen gewebe noch in Ordnung bzw. vernarbt ist.“
Mithilfe einer Virtuellen-Desktop- zu sehen. Vor allem Tumorkonferenzen Dr. Joanna Lange, Oberärztin des Instituts für Diagnos-
Infrastruktur und der Möglichkeit zu seg- profitieren vom Funktionsumfang der tische und Interventionelle Radiologie in der München
Klinik Neuperlach
mentieren, lassen sich unterschiedlichste ISP, wenn es um die Beurteilung unter-
klinische Applikationen gut abbilden. schiedlicher Tumoren samt Therapiefor- „Alle vier Kliniken profitieren von der standortüber-
Ein besonderes Highlight der ISP sind men und der Verlaufskontrolle geht. greifenden Nutzung der Radiologie-IT-Lösung.“
die standortübergreifende sowie die Prof. Dr. Thomas Helmberger, Chefarzt des Instituts für
Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Neuro-
mobile Kommunikation. Jeder Anwen- Befundung und mobile Kommunikation radiologie und Nuklearmedizin an der München Klinik
der kann jederzeit weitere Personen zu Für Webkonferenzen stehen den Teams Bogenhausen
einer gemeinsamen Fallbesprechung an den unterschiedlichen Klinikstandor-
einladen. Auf Wunsch können sich die ten in Besprechungsräumen Konferenz-
Gesprächspartner sogar dabei sehen. spinnen zur Verfügung. Der Ton wird über
Das funktioniert nicht nur auf dem Desk- eine professionelle Kommunikations-
top vor Ort. Einladungen kann man auch lösung übertragen und die Patienten-
jederzeit unterwegs auf dem Tablet oder bilder sowie die Gesprächspartner wer-
dem Smartphone annehmen. den in der ISP-Oberfläche dargestellt.
Während beispielsweise Prof. Dr. Jeder hat das Recht, zu einer Sitzung ein-
Thomas Helmberger, Chefarzt des Ins- zuladen. Das vermeidet Reisezeiten und
tituts für Diagnostische und Interven- reduziert insbesondere während der
tionelle Radiologie, Neuroradiologie Corona-Pandemie das Infektionsrisiko.
und Nuklearmedizin in Bogenhausen, Prof. Thomas Helmberger erklärt:
die Leberuntersuchung vor sich hat, „Bei einem Patienten mit Lebermetas-
kann Dr. Joanna Lange in Neuperlach tasierung ist sofort zu erkennen, in wel-
ebenfalls die vorgearbeiteten Bilder und chem Segment die Läsionen auftreten.
die farblich unterschiedlichen Leber- Die Ärzte können anhand der Visualisie-
R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 9
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rung und der aufbereiteten Messwerte ortübergreifende Präsentation als sicher
genau beurteilen, ob eine Hemihepa- und zeitsparend unter Beweis gestellt.
tektomie notwendig ist, beziehungs- Das Faszinierende an der komplexen
weise wieviel Lebervolumen nach einer IT-Lösung der München Klinik ist gleich-
Operation übrigbleiben wird.“ Die ISP zeitig die Einfachheit. Egal, von welchem
kann nicht nur jedes Segment volu- Standort und von welcher Modalität der
metrieren, sondern auch anhand von zahlreichen unterschiedlichen Herstel-
Die München Klinik ist eine gemeinnützige
Zahlenwerten darstellen, wie gesund ler die Bilder zur ISP geschickt werden,
Organisation und der offizielle Gesundheits-
versorger der Stadt München. Mit den Kliniken die Leber ist: Hat der Patient eine Stea- die dünnen Schichten und Scans werden
in Bogenhausen, Harlaching, Neuperlach, tose oder gibt es Eiseneinlagerungen? gleichermaßen behandelt, ausgewertet
Schwabing und Thalkirchner Straße bietet die Fragestellungen, die im Rahmen der und können vom Desktop, Tablet oder
München Klinik eine umfassende Versorgung OP-Planung durchaus von Interesse Smartphone aus geöffnet werden. Die
auf höchstem medizinischem und pflegeri-
sind. „Wir haben an beiden Standorten homogene IT-Lösung sorgt auf verschie-
schem Niveau.
Die München Klinik ist Deutschlands zweit- ambitionierte Chirurgen. Aber in die- densten Endgeräten für eine einheitliche
größter kommunaler Krankenhausverbund – sem Fall wäre die Ablation von Vorteil“, Darstellung unterschiedlichster Untersu-
mit über 7.000 Beschäftigten, rund 3.300 Betten stellt Prof. Helmberger fest. chungen. „Egal, wo ich sitze, ich habe
und vier Häusern der Maximalversorgung.
Neben der Beurteilung der aktuel- immer dieselbe Oberfläche. Bei 30 Pati-
Die Arbeit ist geprägt von der engen Zusam-
menarbeit mit den Münchner Universitäten. len Patientensituation unterstützt Intel- enten pro Tag hat es seine Vorteile, wenn
Jährlich lassen sich rund 135.000 Menschen liSpace Portal auch eine Verlaufskon- alles gleich aussieht und gleich funktio-
stationär behandeln – aus München und trolle, indem Bilder, die vor und nach niert“, bestätigt Dr. Lange die Vorteile der
aus der Region. In der Notfallmedizin ist die der Behandlung aufgenommen wurden, umfangreichen IT-Lösung.
München Klinik die Nr. 1 der Region.
gegenübergestellt und zahlenmäßig
Über 40 Prozent aller Notfälle der Landes-
hauptstadt werden in den vier Notfallzentren verglichen werden können. So hat der Ständige Optimierung der Workflows
aufgenommen. behandelnde Arzt jederzeit im Blick, Auch im Telemedizinischen Schlagan-
ob sich das Gewebe erholt und welche fallnetzwerk Ostbayern – Tempis – haben
Prognose der Patient zu erwarten hat. sich die automatisierten Abläufe und
Dr. Joanna Lange zeigt sich begeis- die modernen Kommunikationsstruktu-
tert von den automatisiert ablaufenden ren bereits bewährt. Die Entscheidung,
Auswertungen der ISP. „Nachdem der ob der Patient zur Weiterbehandlung
Scan gefahren wird, läuft der Rest zum verlegt werden muss, wird bereits von
Beispiel bei Lungenauswertungen und den Spezialisten vor Ort getroffen.
cerebralen Perfusionen weitgehend Sie entscheiden, welcher Patient einer
automatisch. Das Preprocessing der sofortigen Verlegung bedarf und wel-
Bilder verkürzt die Wartezeit für Ärzte cher nicht. Das spart nicht nur Zeit, son-
und Patienten.“ Technologisch gesehen dern auch Kosten.
stellen die vier Klinikstandorte im Netz- „Wenn wir einen Patienten nach
werk unterschiedliche Mandaten dar. Harlaching verlegen, hat das den Vor-
Jeder kann nur auf die eigenen Patien- teil, dass die Ärzte dort bereits über
ten zugreifen. Nur über einen Emer- seinen Zustand bestens informiert
gency-Button kann man im Notfall auf sind. Sie können die Intervention pla-
Daten aus anderen Häusern zugreifen. nen und vorbereiten, da sie alle Bilder
Inzwischen wird IntelliSpace Portal und Auswertungen einsehen können,
standortüberreifend regelmäßig nicht bevor er eintrifft“, so Dr. Joanna Lange.
nur für Tumorkonferenzen, sondern auch „Außerdem“, ergänzt Gerald Götz,
für Fortbildungen und Seminare einge- „werden die Prozesse in den Radiologien
setzt. In Corona-Zeiten hat sich die stand- der vier Klinikstandorte stets dahinge-
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hend optimiert, verfügbare Ressourcen des Technologiekonzerns. Beide sind Automatisierte und standardisierte
aufzuzeigen, um Engpässe zu vermei- interessiert, die Prozesse effizienter Abläufe haben den Vorteil, dass das System
selbstständig optimale Untersuchungs-
den. Mithilfe der zentralisierten und zu gestalten und besser zu werden. parameter auswählt und in kürzester Zeit für
standardisierten Strukturen haben wir Für Götz ist Technologie kein Selbst- die Bildanalyse darstellt. Trotzdem bedarf
es der Kompetenz von Radiologen, die Mess-
kein Problem, standortunabhängig zu zweck. Regelmäßig finden sogenannte
ergebnisse zu validieren.
unterstützen. Jeder Standort kann dazu Technologie-Reviews statt, bei denen
beitragen, Lastspitzen ausgleichen.“ man sich auf Arbeitsebene mit den Klinik-
Die Virtualisierung der Desktop-Infra- leitern und dem Management trifft, um
struktur hat in den Röntgenabteilungen über neue Technologien und Methoden
der München Klinik Platz geschaffen, da zu diskutieren. Zweimal im Jahr stehen
es keine modalitätsnahen Workstations im Rahmen der Partnerschaft Meetings
mehr gibt. Mithilfe des IntelliSpace zwischen der Geschäftsleitung und dem
Portal können spezialisierte Auswer- Top-Management im Medical Board auf
tungen heute an allen Arbeitsplätzen dem Programm, um über Meilensteine
durchgeführt werden. und Innovationen zu sprechen.
Im Rahmen der Technologiepartner- Auch IntelliSpace Portal wurde vor
schaft sind die München Klinik und weniger als zwei Jahren während eines
Philips ständig bestrebt, die Work- Technologie-Reviews vorgestellt. Heute
flows zu optimieren und voneinander möchte Dr. Joanna Lange nicht mehr auf
zu lernen. Philips benötigt den Kontakt die Lösung verzichten. Und Gerald Götz
mit dem Kunden, um seine Anforde- kann sich nicht mehr vorstellen, wie es
rungen zu verstehen. Gleichzeitig pro- ohne Innovationspartnerschaft gelingen
fitiert das Management der München würde, den Investitionsstau der München
Klinik von den ständigen Innovationen Klinik nach und nach abzubauen. www.philips.de/healthcare
R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 11X- K L U S I V
Effekte erkennen
Guido Gebhardt sprach mit PD Dr. med. Felix Nensa über Künstliche Intelligenz in
der Radiologie, was Radiologen bezüglich KI wissen sollten, wodurch sich komplexe
IT-Netzwerke zukünftig auszeichnen und wie seiner Meinung nach die Radiologie
in fünf Jahren aussehen könnte.
! Was sollte ein interessierter Radiologe und statistische Modelle ohne explizite Es ist nicht wichtig, alles im Detail zu
über KI wissen? Anweisungen verwendet, um bestimmte verstehen, aber man muss wissen, wel-
Zu allererst sollten Radiologinnen und Aufgaben auszuführen. che Effekte unter welchen Bedingungen
Radiologen wissen, dass wir zwar von Außerdem sollte man die Schwä- auftreten können. Gleichzeitig sollten
Künstlicher Intelligenz sprechen, die chen von KI kennen. So ist es hilfreich Radiologen die Metriken verstehen, die
Systeme jedoch nicht wirklich intelligent zu wissen, welche Effekte unter welchen es ermöglichen, die Leistungsfähigkeit
sind. KI-Systeme kommen auf ganz ande- Voraussetzungen auftreten können. Bei- von KI zu beurteilen. Denn jeder Herstel-
ren Wegen zu Ergebnissen, wie wir das spielsweise sollte einem so ein Begriff ler von KI-Software wird sich vielleicht
tun. Wer das nicht berücksichtigt, kommt wie „adversarial tag“ etwas sagen. Das genau die Metriken raussuchen, mit
eventuell zu falschen Ergebnissen. hört sich zwar furchtbar technisch an, denen sein Produkt so gut wie möglich
KI bezeichnet keine Technologie, aber es bedeutet letztendlich, dass man dargestellt wird. Das muss aber nicht
sondern steht als Sammelbegriff für einer KI ein Bild einer Ananas zeigt und bedeuten, dass diese Metriken die Leis-
eine Vielzahl von Technologien. Wenn ihr sagt, dass es sich um eine Ananas tungsfähigkeit einer KI widerspiegeln.
wir heutzutage über KI reden, meinen handelt. Ändert man aber wenige für Ein einfaches Beispiel dafür ist:
wir meistens Machine Learning oder den Menschen nicht sichtbare Pixel Wenn Sie einen Classifier im Screening
Deep Learning, da diese Bereiche in im Bild, könnte die KI schnell zu dem verwenden, der ganz seltene Erkran-
den letzten Jahren einen Hype erfahren Ergebnis kommen, dass es sich um eine kungen erkennen soll, haben Sie ver-
haben. KI umfasst aber noch viel mehr. Bratwurst handelt. Ein anderes Beispiel mutlich Datensätze mit einem starken
Bevor man sich für KI interessiert, wäre: Eine KI, die auf Gesichtserken- Bias. Denn im Fall von seltenen Krank-
sollte man sich zunächst mit einigen nung trainiert wurde, erkennt Falten in heiten gibt es leider sehr viele negative
Begriffen vertraut machen. Für mich ist einem Sofakissen als Gesicht. Solange Fälle und eventuell nur einen positiven
es wichtig zu verstehen, ob es sich um man eine digitale Fotokamera verwen- Datensatz, um den Algorithmus zu trai-
Symbolische KI oder Deep Learning han- det, die sich anstatt auf das Gesicht von nieren. Legen Sie in diesem Fall eine
delt: Greift das Computerprogramm auf Opa auf das Sofakissen fokussiert, ist A-priori-Wahrscheinlichkeit zugrunde
menschliches Wissen und Verhaltens- das sicherlich egal. In der Medizin kann und sagen dem Screeningtool „nein die
regeln zurück oder werden Algorithmen das schlimme Folgen nach sich ziehen. Erkrankung ist nicht vorhanden“, liegen
12 R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020X- K L U S I V
„Je komplexer die KI ist,
umso schwieriger ist es nach-
zuvollziehen, weshalb sich die
KI für ein bestimmtes Ergebnis
entscheidet.“
PD Dr. med. Felix Nensa, Leiter der
Arbeitsgruppe für Künstliche Intelligenz
am Institut für Diagnostische und Interven-
tionelle Radiologie und Neuroradiologie
an der Universitätsmedizin, Essen
R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 13X- K L U S I V
Sie in vielen Fällen schon richtig, da nur für Radiologie-KI auf die Beine stellen.
ein Datensatz positiv ist. Eine Metrik, In Bern gibt es das bereits.
die das nicht berücksichtigt, sieht super Zur Eröffnung des Studiengangs
aus. Ohne diesen Hintergrund sollte „Certificate of Advanced Studies“ hielt ich
man die Finger von KI lassen, da man im letzten Jahr im Insel-Spital die Eröff-
nicht weiß, was sie tut. nungsvorlesung. In einigen Orten sind
„Es ist nicht nur wichtig zu Radiologinnen und Radiologen soll- diese Weiterbildungen also bereits etab-
wissen, was eine KI kann. Wichtig ten sich meines Erachtens erst eine liert, während sie andernorts gerade ent-
ist auch zu wissen, wofür sich Übersicht zu den unterschiedlichen Her- stehen. Auch in unser Fachgesellschaft
stellern und Lösungen verschaffen und der Deutschen Röntgengesellschaft
die Algorithmen nicht eignen, anschließend die Software evaluieren. haben wir das Thema erkannt und KI
zumindest jetzt noch nicht.“ Die alles entscheidende Frage lautet: Ist logischerweise als Schwerpunkt gesetzt.
ein Produkt in der Lage, meinen Work- Die Kolleginnen und Kollegen können
flow sinnvoll zu unterstützen? darauf vertrauen, dass wir uns in der DRG
gerade intensiv mit der Wissensvermitt-
! Wie schafft man es, sich neben dem lung rund um KI beschäftigen.
Alltagsgeschäft zusätzlich um die neuen
Technologien zu kümmern? ! Welche Prozesse eigenen sich denn
Das halte ich für eine ganz wichtige besonders, um mit KI in der Radiologie zu
Frage, denn genau damit beschäftigen beginnen?
auch wir uns. Wir haben hier in Essen Simpel gesagt bieten sich langweilige
das Zentrum für Künstliche Intelligenz in und repetitive Tätigkeiten besonders an:
der Medizin gegründet. Zunächst haben Wenn es also darum geht, etwas zu ver-
wir damit begonnen, einmal im Semes- messen, etwas quantifiziert oder seg-
ter eine Weiterbildung zu veranstalten. mentiert werden muss. Beim Workflow
Damit möchten wir die Basis für eine sind es eher bestimmte Abläufe, die
zukünftige Integration ins Medizinstu- man optimieren möchte, aber auch das
dium schaffen. Ausserdem möchten Suchen in großen Datenbeständen lässt
wir in Kürze eine Zusatzqualifikation sich mithilfe von KI besonders effizient
14 R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020Zubehör für die
Kernspintomographie X- K L U S I V
automatisieren. Beim Reporting wäre beispielsweise eine
automatische Integration von Informationen, wie das Durch-
suchen von Bilddatenbank hinsichtlich ähnlicher Befunde,
hilfreich oder im Hintergrund laufende Assistenten mit Hin-
weisfunktion: „Hast du gesehen, dass der Patient auch eine
Wirbelkörperfraktur hat?“
Wenn man manchmal axial durch eine CT scrollt und sich
den Scan nicht nochmal sagittal ansieht, kann man schon mal
schnell so eine Fraktur übersehen. Dinge, die für Radiologinnen
und Radiologen intellektuell nicht herausfordernd aber zeit-
aufwändig und oder langweilig sind, bieten sich besonders
an, von Algorithmen ersetzt zu werden.
Wichtig ist auch zu wissen, wofür sich die Algorithmen
nicht eignen, zumindest jetzt noch nicht: das ist die Voll-
automatisierung der Diagnostik ohne Supervision. Außerdem
braucht wirklich niemand eine KI, um eine Lungenembolie
oder intrakranielle Blutungen im CT zu erkennen. Das sieht
man als Radiologe selbst mit wenig Erfahrung innerhalb von
Millisekunden. In diesen Fällen stehen wir am Scanner und
gucken unmittelbar auf die Bilder. Tatsächlich sind es eher
die Hintergrundassistenten, die hilfreich sind, wenn es in der
Routinediagnostik um Unterstützung geht.
Uns allen ist die „Satisfaction of Search“ bekannt.
Auf einem Thorax-Scan ist die Lungenembolie sofort zu erken-
nen, damit ist man zufrieden und sagt „ja toll hab ich erkannt.“
Gleichzeitig übersieht man, dass es noch einen Leber-
tumor gibt, obwohl die Leber auf dem CT noch ein bisschen
angeschnitten ist. Selbst eine offensichtliche Läsion kann
übersehen werden. Dafür sind Hintergrundassistenten gut.
Die sind völlig stumm, aber denen entgeht sowas nicht, denn
sie arbeiten ihr Programm zuverlässig ab.
! Wie baut man eine komplexe Radiologie-KI-Lösung auf?
Der Aufbau komplexer Lösungen mit KI kann nur Schritt für
Schritt gelingen. Ich bin ein ganz großer Verfechter von „ein
Tool für eine Aufgabe“. Große Tools, die alles können, sind
der falsche Ansatz. Mit KI ist es schon schwer genug nach-
zuvollziehen, wie es zu einer Entscheidung kommt. Je mehr
„Der MRT Fachhändler
Aufgaben ein neuronales Netzwerk zu erledigen hat, umso
komplexer wird es.
meines Vertrauens.“
Da wird es zunehmend schwieriger, an bestimmten
Stellschrauben zu drehen, und auch die Wiederverwendbar-
keit ist nicht mehr so gegeben. Ich verwende lieber kleine
Tools, die kleine Aufgaben richtig gut und transparent erledi-
gen, sodass man nachvollziehen kann, wie sie zum Ergebnis
gekommen sind. Wichtig sind auf jeden Fall offene Schnittstel-
len und keine proprietären Datenformate. Es sollten DICOM-
Daten angenommen und DICOM-Daten ausgegeben werden.
FHIR oder HL7 sind ebenfalls in der Lage, strukturierte Doku-
mente auszugeben.
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mail@allmri.comX- K L U S I V
Offene Standards und offene Schnitt- den Workflow ändert, indem man das
stellen halte ich für ganz wichtig. Problem anders definiert, indem man
Die Radiologie ist mit DICOM bereits klassische IT verwendet oder indem
gut aufgestellt. Aber die anderen Dinge, man KI einsetzt.
ob das RIS HL7 oder sogar FHIR unter-
stützt, müssen unbedingt abgeklärt wer- ! 2016 postulierte Geoffrey Hinton, dass
Die Universitätsmedizin Essen sorgt den, um eine Third-Party-Integration zu wir in fünf Jahren aufhören sollten, Radio-
mit der Einrichtung des Instituts für
ermöglichen. Unterschiedliche Systeme logen auszubilden. Die fünf Jahre sind jetzt
Künstliche Intelligenz gemeinsam mit
der Medizinische Fakultät der Universität von unterschiedlichen Herstellern soll- fast vorbei und es hat sich nicht besonders
Duisburg-Essen und der Berufung von ten sich einfach integrieren lassen. viel geändert. Wie wird Ihrer Meinung nach
gleich vier Professuren für Künstliche die Radiologie in fünf Jahren aussehen?
Intelligenz in der Medizin die Voraus-
! Was fasziniert Sie persönlich an KI? Ich glaube die Radiologie wird in fünf
setzung dafür, dass die vielfältigen Ein-
Ich beschäftige mich inzwischen seit Jahren gar nicht soviel anders sein als
zelaktivitäten in der Fakultät gebündelt
werden können und Synergien in der mehr als 20 Jahren mit Informatik und heute. Meiner Meinung nach handelt es
Entwicklung von Werkzeugen geschaffen programmiere auch selbst. Beim Pro- sich bei KI nicht um einen disruptiven
werden. Alle Forschungs-Schwerpunkte grammieren geht es darum, dass Sie ver- Prozess, so wie das viele immer wieder
werden dabei von der multiparametri-
suchen, eine Aufgabe mittels eines Algo- herbeireden. KI kommt in der Radiolo-
schen „omics“-Analyse komplexer Daten-
sätze profitieren. rithmus zu lösen. Eine komplexe Aufgabe gie längst zum Einsatz, nur viele wissen
wird solange in kleine Teilaufgaben zer- nicht, dass CTs oder MRTs in Rekons-
legt, bis die kleinen Teilaufgaben lösbar truktionsalgorithmen längst selbstler-
sind. Anschließend setzen Sie alles wie- nende Algorithmen verwenden. Für den
der zu einem großen Algorithmus zusam- Anwender bedeutet das: mein MRT ist
men. Wenn man das mag und der Typ schneller oder mein CT macht gleich
dazu ist, findet man das ganz toll. gute Bilder, braucht aber weniger Dosis.
Damals habe ich mich auch schon Das ist super, gehört aber zur normalen
mit der Bilderkennung beschäftigt. Für Produktentwicklung.
Menschen ist das total trivial: das ist ein Ich hoffe, dass sich in fünf Jahren die
Hund, das ist eine Katze und das ist ein Spreu vom Weizen getrennt haben wird.
Elefant. Mit klassischer Programmierung Durch den Hype sind Unternehmen ent-
ist die Bilderkennung unfassbar schwie- standen, die Probleme lösen, die wir
rig abzubilden. gar nicht haben. Hoffentlich setzen sich
Die Robotik hatte immer Probleme bald Lösungen durch, die seriös sind
damit. Was ein Zweijähriger kann, ist und einen deutlichen Mehrwert bieten.
selbst für einen Hochleistungscomputer In fünf Jahren wird eine signifikante
unmöglich. KI verfolgt einen ganz ande- Marktbereinigung stattgefunden haben
ren Ansatz. Ich mach mir keine Gedan- und zwischen 50 bis 80 Prozent der
ken über den Algorithmus, sondern ich Anbieter gibt es nicht mehr. Das ist mein
mache mir Gedanken über Input- und optimistisches Szenario. Das pessimis-
Outputdaten sowie über die Architektur tische Szenario sieht so aus: Zuviele
eines Netzwerks. Und dieses Netzwerk Radiologen werden enttäuscht sein, da
mit viel Rechenkapazität zu trainieren, sie mit überzogenen Erwartungen wenig
finde ich faszinierend, da man mit KI seriöse Produkte ausprobiert haben und
erfolgreich Aufgaben lösen kann, die von deren Funktion vollkommen ent-
Jahrzehnte lang für Menschen als zu täuscht sind. Dadurch könnte der Trend
komplex galten. Selbstlernende Algo- ins Gegenteil verzerrt werden, wodurch
rithmen sehe ich nur als ein Werkzeug sich die Weiterentwicklung verzögert.
von vielen. Aber eins ist klar: momentan bietet KI
Bevor ich in der klinischen Radiolo- ein riesiges Potenzial und zahlreiche
gie ein Problem löse, will ich erst wissen Möglichkeiten, Arbeitsabläufe in der
radiologie.uk-essen.de ob es sich auch lösen lässt, indem man Radiologie zu optimieren.
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Struktur-Report
Selbst nach 25 Jahren ist die Strukturierte Befundung in der Routine der
Radiologie immer noch nicht angekommen. Doch die Künstliche Intelligenz
benötigt strukturierte Daten, um zuverlässige Algorithmen zu trainieren.
Guido Gebhardt sprach mit PD Dr. Pinto dos Santos, Oberarzt am Institut für
Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Uniklinik Köln und Leiter
der Machine Learning und Data Science Group, über unterschiedliche Lösungs-
ansätze und die klaren Vorteile, strukturiert zu befunden.
! Welche Vorteile bietet die Strukturierte Vorteil, dass die Befunde sich sprachlich den Befundbericht besser zu verstehen.
Befundung? stilistisch immer ähnlich sind. Zusätzlich Und ich glaube, das ist der zentrale Punkt.
Die Vorteile der Strukturierten Befundung wäre es vorstellbar, ähnlich wie in der Der Befund ist das Produkt, das der
liegen mehr oder weniger auf der Hand. Labormedizin, den Befund mit Tabellen, Zuweiser von der Radiologie haben
Aktuell ist es meist so, dass Radiolo- Parametern und Messwerten anzurei- möchte. Wenn es uns gelingt, den
gen ihre Befunde als Freitext formulie- chern. Zum Pankreaskarzinom könnte Zuweisern relevante Informationen ver-
ren. Dabei hat jeder hat seine eigenen da beispielsweise stehen, welches Gefäß ständlich darzustellen, weil es klarer ist,
sprachlichen Vorlieben, was den Stil wie am Tumor involviert ist. weil es kürzer ist, weil es alles in allem
angeht und was die Wortwahl angeht. Insofern denke ich, besteht der große besser ist, wird er ihn immer wieder von
Hinzu kommt, dass nicht jeder immer Vorteil der Strukturierten Befundung uns haben wollen.
präsent hat, für welche Fragestellung in einer stilistischen und inhaltlichen
welche Inhalte relevant sind. Das heißt, Homogeneisierung, um einen bestimm- ! Ist es nicht so, dass auch bei der Auswer-
Befunde verfügen sowohl über sprach- ten qualitativen Mindeststandard zu tung von Big Data im Zusammenhang mit
lich stilistische als auch inhaltliche Vari- erreichen. Doch wenn der Radiologe Machine Learning Strukturierte Befunde
ationen. Obwohl der Befund bestimmt übersieht, worum es geht, dringt das Vorteile bringen?
per se nicht falsch ist, fehlt dem Zuwei- auch in einen Strukturierten Befund Ja genau, das kommt noch hinzu: Struk-
ser eventuell eine wichtige Information, falsch ein. Der Strukturierte Befund ver- turierte Befunde sind von IT-Systemen
da dem Radiologen die Fragestellung bessert also nicht per se den Radiolo- deutlich besser auszuwerten. Bei Frei-
nicht eindeutig kommuniziert wurde. gen oder den Befund. text kann es sein, dass doppelte und
Im Gegensatz dazu orientiert sich die Die Strukturierte Befundung sorgt dreifache Verneinungen vorkommen.
Strukturierte Befundung, so wie wir sie in jedoch über Umwege für eine Verbesse- Da gibt jeder Computer auf. Dagegen
der Deutschen Röntgengesellschaft den- rung: Wenn der Radiologe weiß, worauf sind tabellarische Eingabemasken sehr
ken und wie es in der Literatur propagiert es ankommt, kann er sich festlegen und leicht maschinenlesbar und man kann,
wird, an Befundvorlagen. Das hat den dem Zuweiser etwas an die Hand geben, beispielsweise basierend auf Eingaben,
18 R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020X- K L U S I V
aus dem Befund Workflows triggern.
So ist es vorstellbar, dass aufgrund der
Angabe zu einer bestimmten Größe von
Lungenherden, automatisiert eine Emp-
fehlung zur Verlaufskontrolle ausgelöst
wird. Oder, wenn zu einem Lebertu-
mor eine bestimmte Textur angegeben
wird, folgt daraus eventuell sogar eine
bestimmte Behandlungsempfehlung.
In Zusammenhang mit Big Data und
Künstlicher Intelligenz wäre es sogar vor-
stellbar, aus einem deutschlandweiten
Pool sämtliche Befunde und Bilder von
Pankreastumoren rauszusuchen. Dann
wüssten wir sofort, ob ein bestimmtes
Gefäß involviert ist oder nicht. Mit diesen
Informationen könnten wir zum einen
eine KI trainieren oder zum anderen mit-
hilfe eines Classifiers, der bestimmte Meniskusriss habe und genau weiß, „Die Strukturierte Befundung setzt sich leider
Fragestellungen analysiert, viel einfacher worauf es ankommt, kann ich in einem nicht so durch, wie gedacht. Einige RIS / PACS-
einen Strukturierten Befund befüllen als Satz alles wichtige beschreiben, was der Anbieter arbeiten aber bereits an Lösungen,
die hoffentlich schon bald eine durchgängige
einen Wust von Freitext zu erzeugen. Zuweiser wissen will.“
Strukturierte Befundung ermöglichen.“
Das trifft aber nur für Radiologen zu,
Dr. Pinto dos Santos, Oberarzt am Institut für
! Verursacht die Strukturierte Befundung die wirklich sehr erfahren sind und die Diagnostische und Interventionelle Radiologie
einen zeitlichen Mehraufwand? wirklich wissen, worauf es den Zuwei- der Uniklinik Köln und Leiter der Machine Learning
und Data Science Group
Derzeit ist das vermutlich noch so. Doch sern ankommt. Von der Strukturierten
meines Erachtens liegt das auch daran, Befundung profitieren in erster Linie
dass wir noch nicht die richtigen Werk- weniger erfahrene Radiologen sowie die
zeuge an der Hand haben, um die Struk- zuweisenden Ärzte. Denn das Struktu-
turierte Befundung einfach zu gestalten. rierte Abarbeiten von Checklisten sorgt
Erfahrene Radiologen diktieren einen dafür, dass in jedem Befund sämtliche
guten Befund ziemlich schnell. Deshalb Details exakt beschrieben werden.
kommt aus der Praxis oftmals das Argu- Die Tatsache, dass die Strukturierte
ment: „Wenn ich ein Knie-MR mit einem Befundung im Augenblick mehr Auf-
R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 19X- K L U S I V
wand erzeugt, liegt also daran, dass wir noch nicht über die
richtigen Werkzeuge verfügen. Wenn ich beispielsweise im RIS
erst eine eigene Anwendung starten muss, um anschließend
im Zusatzprogramm zu klicken und im Bild zu scrollen, ist das
als Workflow verständlicherweise nicht so gemütlich. Da ist es
einfacher, weiterhin mit der Maus in der einen und dem Diktier-
gerät in der anderen Hand zu arbeiten.
Aber das scheint mir alles nur eine Frage von software-
gestützten Lösungen zu sein, die eines Tages sicherlich ange-
boten werden. Professor Forsting aus Essen propagiert seit
Längerem „Man müsste die Befundung ganz neu denken“ und
bräuchte am besten eine Art Tablet vor sich: mit der einen Hand
scrollt und klickt man sich durch die Bilder und mit der anderen
könnte man die Maus durch die Befundvorlage bewegen.
Das heißt, ja, die Strukturierte Befundung verursacht aktuell
noch einen Mehraufwand, den zahlreiche Radiologen nicht
leisten möchten, da die vorhanden Systeme nicht ausreichend
geeignet sind. Radiologen werden schließlich nicht für einen
guten oder einen Strukturierten Befund bezahlt, sondern dafür,
einen Befund in irgendeiner Art zu erstellen.
! Wie beginne ich, strukturiert zu befunden?
Leider sind auch die Befundvorlagen der DRG nicht so einfach in
die unterschiedlichen Radiologieinformationssysteme zu inte-
grieren. Hier in Köln überführen wir die Inhalte der Vorlagen,
so wie wir sie auf der DRG-Seite präsentieren, in ein einfaches
Textdokument und holen es mit Copy&Paste ins RIS. So ist der
Befund, der am Ende rauskommt, ähnlich strukturiert, wie wenn
man die Befundvorlagen von der DRG verwendet hätte. Klar, das
ist ein Provisorium. Aber es funktioniert einfach und gut.
In manchen RIS-Systemen ist es möglich, Textbausteinketten
einzurichten. Das ist zwar mit viel Aufwand verbunden, aber
die einzige Lösung, die ich sehe, die in der Breite funktionieren
könnte. Das Ziel der DRG-Vorlagen ist nicht, unbedingt so funk-
tional zu werden, wie beispielsweise eine dedizierte Lösung für
die Tumorverlaufskontrolle, sondern man nimmt das, was es an
interoperablen Standards gibt, wie beispielsweise das IHE Profil,
und versucht darin, die medizinischen Inhalte zu verpacken.
Die Idee, die hinter den Befundvorlagen der DRG steckt, ist,
den Herstellern Vorlagen mit exakten medizinischen Inhalten
zur Verfügung zu stellen. Die funktionale Umsetzung können
Vorlagen für die Strukturierte Befundung gibt es beispielsweise und wollen wir nicht beeinflussen. Denn es sind einerseits
auf der Internetseite der DRG. Lösungen vorstellbar, die direkt mit den Bildern interagieren
www.befundung.drg.de/de-DE/3199/befundvorlagen und so die Befundvorlage füllen. Andererseits wäre es eben-
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falls möglich, nur mit der Befundvorlage zu interagieren und Dokumente und Laborwerte angezeigt werden, die zur Anam-
die Bilder unabhängig zu betrachten. Natürlich ist auch ein Mix nese passen und relevant sein könnten, das Bild besser zu
aus beidem vorstellbar oder etwas ganz Neues. interpretieren.
Wir geben letztendlich lediglich den interoperablen medi- KI könnte auch helfen, die richtigen Serien nebeneinander
zinischen Inhalt heraus. Um alles weitere müssen sich die zu hängen, um Bilder besser und schneller vergleichen zu
Hersteller von RIS und PACS kümmern. können. Vorstellbar wäre sehr vieles. Aber wenn ich es mir
wünschen dürfte, wäre eine workflow-optimierte Radiologie an
! Wie sieht Ihrer Meinung nach die Radiologie in fünf Jahren aus? erster Stelle. Individuelle Lösungen, die man besser auf den
Ich glaube, die Radiologie in fünf Jahren sieht, wenn ich es Arbeitsablauf einstellen kann. Vom eigentlichen Ablauf würde
mir wünschen dürfte, vermutlich nicht ganz so anders aus wie ich gar nicht so viel ändern. Meines Erachtens steckt für KI
heute. Auf absehbare Zeit wird KI nicht in der Lage sein, die mehr Potenzial in der Workflow-Optimierung als in der Befund-
Tätigkeiten eines Radiologen weitgehend zu übernehmen. unterstützung.
Aber KI wird sicherlich helfen, bessere Workflows zu gestal-
ten. Das könnte ein RIS sein, das sich besser an die Aufgaben
anpasst, die man im Moment zu erledigen hat. Dabei stelle ich
mir eine schlanke Lösung vor, bei der ich leicht auf die Anam-
nese zugreifen kann. Eventuell sorgt KI dafür, dass zusätzlich radiologie.uk-koeln.de
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Um einen größtmöglichen Nutzen radiologischer Leistungen
im medizinischen Gesamtkontext zu erzielen, müssen Bilddaten
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onen für die Befunderstellung umfasst das JiveX Enterprise PACS
daher auch Komponenten, die den abteilungs- und einrichtungs-
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R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 21X- P E R T
Künstliche
Intelligenz
braucht
Daten
Ein Beitrag über das Spannungsfeld
von KI in der Medizin, mit dem Daten-
hunger solcher Systeme und dem
Schutz von Patientendaten.
22 R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020X- P E R T
Insbesondere in Deutschland ist die Diskussion
über die Nutzung von Künstlicher Intelligenz
immer auch verknüpft mit einer Datenschutz-
diskussion. Wie wird die Nutzung von Daten,
die in den allermeisten Fällen ja einem Patienten
„gehören“, ermöglicht? Muss ein Patient ein-
willigen? Und wenn ja, wie und wo wird diese
Einwilligung gespeichert? Für eine radiologische
Einrichtung stellen sich schon viele Fragen.
Daten
Der Schutz der Daten
Der Schutz medizinischer Patientendaten ist dabei kein
Selbstzweck. Er ist unerlässlich und absolut notwendig.
Die vielen, offen im Internet zugänglichen DICOM-Server –
brauchen
einige davon auch in Deutschland – haben im letzten Jahr
gezeigt, dass eigentlich selbstverständliche Standards nicht
überall eingehalten werden. Auch in 2020 gab es, selbst auf
gut geschützte Patientendaten, in Krankenhäusern immer
Schutz
wieder gezielte Attacken. Ein Fall aus Finnland, bei dem es
Angreifern gelang, sensible Daten eines Psychotherapiezent-
rums mit 22 Standorten im Land zu erbeuten, zeigt die Brisanz.
Zwei Jahre nach dem Diebstahl wurde nun begonnen, neben
der Einrichtung auch Patienten zu erpressen. Diese sollen je
etwa 200 Euro zahlen, damit keine Daten über ihre Behand-
lung veröffentlicht werden.
Und selbst Gesundheitsdaten, die mit den heute verfügbaren
Verschlüsselungsmethoden geschützt sind, könnten mit zukünf-
tiger Technologie in ein paar Jahren unter Umständen für solche
Taten genutzt werden. Selbst wenn diese verschlüsselten Daten
für einen Angreifer aus heutiger Sicht wertlos erscheinen.
KI braucht Daten
Für die Künstliche Intelligenz sind Daten dabei aber unerläss-
lich. Je nach angewendeter Methode bei der Entwicklung einer
medizinischen KI-Lösung benötigen die Entwicklerinnen und
Entwickler einige hundert, einige tausend oder einige hundert-
tausend Datensätze, um eine gute Vorhersage-Qualität zu
erlangen. Die Daten sollten dabei möglichst passgenau zu den
Daten sein, auf denen die KI später angewendet werden soll.
Nur so werden am Ende auch in der Praxis gute Ergebnisse
R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2020 23X- P E R T
erzielt. Ein System, das darauf aus ist, stufige Interpretation möglich. Dabei Für die Entwicklung einer KI mit tausen-
aus Pixeldaten passgenaue Vorher- wird zunächst erkannt, welcher Geräte- den Daten ist dies daher heute schon
sagen über die Wahrscheinlichkeit von typ eine Aufnahme erstellt hat, um vor meist deshalb nicht möglich, weil sich
Krankheitsanzeichen in einer radiolo- der eigentlichen Analyse zum Beispiel bei größeren Beständen an Altdaten
gischen Aufnahme zu detektieren, ist einen gezielten Algorithmus zur Rausch- in einer Einrichtung der einwilligungs-
dabei umso genauer, je besser es in der unterdrückung anzuwenden. Während- pflichtige Patient nicht mehr erreichen
jeweiligen Umgebung trainiert wurde. dessen wird weiterhin versucht, die lässt. Große Bestände an Daten könn-
So leuchtet es ein, dass ein Sys- Ethnie des Patienten zu erkennen oder ten also nur für die Zukunft aufgebaut
tem, welches vor allem mit Bildern ein Organ zu segmentieren, bevor die werden. Eine Zukunft, bei der man dann
von männlichen, chinesischen Patien- eigentliche Analyse zur Detektion einer aber den genauen Nutzer oder Nut-
ten trainiert wurde, für eine Patientin Erkrankung angewendet wird. zungszweck oft noch nicht benennen
europäischer Herkunft nicht unbedingt Die zweite Möglichkeit besteht darin, kann.
brauchbare Ergebnisse erzeugt. Auch solche KI-Systeme vor der kommerziel- Eine Möglichkeit zur Nutzung besteht
wenn die Abweichung bei Röntgenauf- len Anwendung auf Patientendaten mit in der vollständigen Anonymisierung
nahmen von unterschiedlichen Geräten den lokal verfügbaren Patientendaten von Datensätzen. Eine Verwendung und
verschiedenen Alters nur gering sein genau der Modalität zu trainieren, auf vielleicht sogar ein Weiterverkauf von
mag, sodass generalisierte Classifier deren Bilder die KI zukünftig angewen- Daten wäre in diesem Fall auch ohne
hier gute Detektionsergebnisse liefern, det werden soll. Dies bedeutet zwar explizite Patienteneinwilligung mög-
ist dies bei CT und vor allem bei MRT- einen sehr viel größeren Aufwand bei lich. Wie eine solche Möglichkeit bei
Geräten doch deutlich schwieriger. der Inbetriebnahme, verspricht aber Bilddaten eines Patienten aussehen
Selbst bei baugleichen MRT-Scannern in der Regel bessere Ergebnisse und kann, ist aber strittig. Denn hier reicht
werden mitunter an verschiedenen erfordert für das Training der Basisal- es kaum aus, Patientennamen, Identi-
Standorten deutliche Unterschiede bei gorithmen, dass viel weniger sehr gut fikationsnummern oder Geburtsdaten
der Anwendung von KI-Algorithmen gelabelte Daten ausreichen können. aus den Bildern und deren Metadaten
beobachtet. Erst recht natürlich bei zu entfernen. Auch das Bild an sich darf
Geräten unterschiedlicher Hersteller, Wie können Patientendaten für KI keine Informationen mehr enthalten,
anderer Altersklassen und mit abwei- genutzt werden? mit denen sich die Patienten identifizie-
chenden Feldstärken. Um Patientendaten für das Training von ren lassen. Gerade die KI-Technologie
auf Künstlicher Intelligenz basierenden wäre aber in der Regel geeignet, um ein
Zwei Ansätze für KI Systemen nutzen zu können, muss in anonymisiertes Röntgenbild treffsicher
Dabei gibt es nun zwei Ansätze in der Europa in der Regel das Einverständ- einem anderen Röntgenbild desselben
Entwicklung von radiologischen KI-Sys- nis der Patientinnen und Patienten ein- Patienten zuzuordnen, und so die Iden-
temen. Zum einen kann mit sehr gro- geholt werden. Normalerweise reicht tifikation zu ermöglichen.
ßen Datenmengen versucht werden, dafür ein allgemeiner Passus in einem Um Daten weitergeben zu können,
eine universelle Lösung zu entwickeln, Behandlungsvertrag nicht aus, der zum sollte auch bei anonymen Daten immer
deren Algorithmus aufgrund der Vielzahl Beispiel an einer Universitätsklinik die eine zumindest allgemeine Einverständ-
an Trainingsdaten „Erfahrung“ mit einer Nutzung von Daten zu Forschungszwe- niserklärung erhoben werden. Dabei
Vielzahl von unterschiedlichsten Geräten cken gestattet. Sollen die Daten für die muss systemseitig auch sichergestellt
gesammelt hat, und damit auch die Entwicklung einer KI weitergegeben werden, dass Daten eines Patienten, der
Bilddaten von verschiedensten Modali- werden, muss ein solches Einverständ- eine solche Einwilligung nicht gibt, oder
täten mit guter Qualität befunden kann. nis immer den konkreten Anwendungs- der einer Nutzung sogar explizit wider-
Bei diesem Ansatz ist auch eine mehr- fall und den Empfänger benennen. spricht, so gekennzeichnet sind, dass
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