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Medizinische Bildanalysesoftware und ihre Auswirkungen auf das Gesundheitswesen

Technology

Nov 4, 2020 - 6 minuten lesen

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Rafał Imielski Rafał Imielski Content Marketing Specialist

Er konnte bereits zwei Jahre Erfahrung sammeln im Verfassen, Übersetzen und Korrekturlesen von Texten. Sein Ziel ist es Menschen dabei zu helfen präzise und verständlich zu kommunizieren.  

Rafał hat ein Archäologie-Studium absolviert und ist sowohl von prähistorischen als auch von modernen Technologien fasziniert. 

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Datengesteuerten Organisationen

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Medizinische Spezialisten auf der ganzen Welt werden mit allen Arten von Daten überflutet, die sie sammeln, verarbeiten und analysieren müssen. Als Menschen haben sie eine begrenzte Kapazität und sind anfällig für Müdigkeit, die sich sowohl auf ihre eigene Gesundheit als auch auf ihre Fähigkeit auswirkt, ihren Patienten zu helfen. Medizinische Bilder machen rund 90% der Daten im Gesundheitswesen aus. Die Nachfrage nach medizinischer Bildgebung (Medical Imaging) wächst, was zu einer zunehmenden Datenmenge führt, die verarbeitet werden muss.

Diese Tatsache eröffnet die Möglichkeit, innovative IT-Lösungen zu nutzen und medizinische Bildanalysesoftware einzusetzen. Künstliche Intelligenzlösungen können die Wartezeit von Patienten auf den Erhalt ihrer Diagnosen verkürzen, die Anzahl der zu untersuchenden Personen erhöhen, die Diagnosegenauigkeit verbessern und dem Gesundheitswesen bei der Optimierung der Abläufe unterstützen.

„Machine Learning“ in der medizinischen Bildgebung

Maschinelles Lernen ist das Herzstück der Bildanalysetechnologie. Unabhängig davon, welchen Bereich der Medizin (oder andere Branchen) wir betrachten, muss die Bildanalysesoftware entsprechend geschult werden, um bestimmte Anomalien zu erkennen. Der Lernprozess bei Künstlicher Intelligenz unterscheidet sich erheblich von dem der Menschen. Es werden extrem viele Bilddatensätze verwendet, die von der Bildanalysesoftware verarbeitet und analysiert werden müssen. Die KI-Lösung erkennt dann signifikante Muster und erkennt anhand dieses Wissens Anzeichen spezifischer Erkrankungen.

Es ist wichtig anzumerken, dass Lösungen, die auf maschinellem Lernen basieren, menschliche Ärzte in Bezug auf die diagnostische Genauigkeit übertreffen könnten und in einzelnen Fällen dies bereits getan haben. Natürlich ist immer ein gewisses Maß an Aufsicht durch geschulte Fachkräfte erforderlich. Die Bildverarbeitungssoftware kann Probleme haben, insbesondere mit Bildern, die fehlerhaft, unvollständig oder einfach von schlechter Qualität sind. In diesem Fall ist die Erfahrung eines menschlichen Arztes und die Fähigkeit erforderlich ein Bild zu betrachten und zu verstehen.

Medizinische Bildanalyse in anderen Bereichen der Pflege 

Verschiedene medizinische Bildgebungstechnologien spielen seit vielen Jahren eine wichtige Rolle im Gesundheitswesen. Wilhelm Röntgen entdeckte das Röntgen im späten 19. Jahrhundert und diese Technologie wurde kurz darauf in der Medizin eingesetzt. Heutzutage werden häufig mehrere Arten von Maschinen und Geräten verwendet, um Patienten zu diagnostizieren, indem Bilder von Körperteilen gemacht werden, häufig inneren Organen.

IT-Lösungen sind bereits ein beliebtes Werkzeug für die Verwaltung dieser Art von Daten. Es ist schwer vorstellbar, dass das Speichern, Verarbeiten und Bearbeiten aller medizinischen Bilder ohne eine digitale Beteiligung erfolgt. Technologien können sich als noch nützlicher erweisen, wenn sie auch zur Analyse dieser Daten verwendet werden.

Lösungen zur Bildanalyse in der Medizin

Lösungen zur medizinischen Bildanalyse sind für viele Bereiche im Gesundheitswesen relevant, einschließlich in der Neurologie, Kardiologie, Orthopädie, Zahnmedizin und Onkologie. Dort werden Bilder gelesen, die mit Röntgen, MRT, CT, PET und Ultraschall erstellt wurden. Infolgedessen besteht die Möglichkeit zur Automatisierung und Beschleunigung von Aufgaben, die bei manueller Ausführung viel Zeit in Anspruch nehmen. Die Bildanalysesoftware kann lernen bestimmte Merkmale dieser Bilder zu erkennen, wodurch der Diagnoseprozess erheblich schneller und zuverlässiger wird.

Die Möglichkeiten der medizinischen Bildverarbeitungssoftware sind beeindruckend. KI-basierte Lösungen erkennen nicht nur Unregelmäßigkeiten und potenziell gefährliche Anomalien, sondern können auch feststellen, ob es sich um Krebs oder nur um einen gutartigen Tumor handelt. Neben der Analyse herkömmlicher 2D-Bilder kann die Software auch 3D- und sogenannte 4D-Bilder lesen (solche, die zeitliche Änderungen anzeigen). Es ist offensichtlich, dass Sie sich im Diagnoseprozess nicht nur auf KI verlassen müssen - es kann verwendet werden, um die gesunden Patienten herauszufiltern und die Ärzte zu alarmieren, wenn ihre Aufmerksamkeit erforderlich ist. Ziel ist es nicht, Ärzte und andere Mediziner zu ersetzen, sondern sie zu entlasten und ihnen zu ermöglichen, mehr Patienten zu helfen.

Röntgenstrahlen 

Bei der medizinischen Verwendung von Röntgenstrahlen werden Bilder der inneren Körperteile des Patienten erstellt. Zu den beliebtesten Erkrankungen, die mit dieser Technologie erkannt werden können, gehören Lungenerkrankungen und Knochenbrüche. Es ist die älteste Form der medizinischen Bildgebung und wird immer noch häufig verwendet. Im Jahr 2015 wurden allein bei Patienten des Britischen Gesundheitsdienstes NHS (National Health Service) über 22 Millionen Röntgenuntersuchungen durchgeführt. Gleichzeitig gab es nicht genügend Radiologen, um alle diese Bilder schnell zu analysieren, und einige Patienten mussten mehr als einen Monat auf ihre Diagnosen warten.

Bildanalysesoftware hat auch ihre Verwendung in der Mammographie. Diese medizinische Technik verwendet Röntgenstrahlen, um Brustkrebs zu erkennen. Untersuchungen in Südkorea haben gezeigt, dass Ärzte mit Hilfe geschulter KI-Modelle die Krankheit in Fällen identifizieren können, in denen dies sonst unmöglich wäre.

In Anbetracht des oben Genannten können IT-Lösungen nicht nur dazu beitragen, dass Spezialisten mit großen Datenmengen besser umgehen können, sondern auch die Genauigkeit ihrer Diagnosen erhöhen. Darüber hinaus sind Röntgenuntersuchungen ähnlich wie Ultraschall in Entwicklungsländern, in denen es häufig nur eine begrenzte Anzahl von Ärzten gibt, weit verbreitet. Die Bildanalyse-Software kann den Radiologen die dringend benötigte Unterstützung bieten.

Computertomographie

Computertomographie (CT) wird häufig verwendet, um Tumore, Anomalien in Blutgefäßen, Abszesse und mehrere andere Erkrankungen zu erkennen. Es kann 2D-Schnitte des Körpers oder sogar 3D-Bilder erzeugen. Diese Art der Patientenuntersuchung ist in den letzten Jahren deutlich populärer geworden. Die große Anzahl der produzierten Bilder ermöglicht es, umfangreiche Trainingsdatensätze zusammenzustellen.

Gleichzeitig bietet dies der IT die Möglichkeit, einen Teil der Arbeitsbelastung zu übernehmen und sicherzustellen, dass Patienten ihre Diagnosen schneller erhalten. Darüber hinaus kann medizinische Bildanalysesoftware, wie Forscher der University of Central Florida gezeigt haben, bestimmte Krankheiten sehr genau erkennen. In diesem speziellen Fall haben Wissenschaftler ein effizientes System entwickelt, das kleine Lungentumoren erkennt, die für Radiologen schwer zu bemerken sind.

Positronen-Emissions-Tomographie

Die PET ist eine medizinische Bildgebungstechnik zur Erkennung von Krebs, Blutflussproblemen, Gehirnpathologien und Anomalien der Knochenbildung. Indem es die Verteilung einer schwach radioaktiv markierten Substanz (Radiopharmakon) im Organismus sichtbar macht und so biochemische und physiologische Funktionen abbildet. Diese Substanz wird in den Körper des Patienten injiziert und anschließend werden die Bilder mit einem speziellen Scanner erzeugt. Infolgedessen können Mediziner die Substanz im Körper des Patienten beobachten und anhand dieser Informationen eine Diagnose stellen.

Leider ist der größte Nachteil dieser Methode die Exposition der Patienten gegenüber den radioaktiven Substanzen. IT-Lösungen können dieses Problem zumindest teilweise beheben. Mit geeigneten Trainingsdatensätzen ist es möglich Software zu entwickeln, welche die Qualität der produzierten Bilder verbessert und Bildrauschen entfernt. Dies kann die Gesamtbeteiligung radioaktiver Substanzen verringern. Gleichzeitig besteht die Möglichkeit eine Software zu entwickeln mit der PET-Bilder analysiert und Symptome bestimmter Krankheiten identifiziert werden können.

Magnetresonanztomographie 

Das MRT verwendet Magnetfelder und Radiowellen, um Bilder von inneren Körperteilen zu erzeugen. Es wird hauptsächlich zur Erkennung von Weichteilerkrankungen wie Aneurysmen und Kreislaufproblemen verwendet. Im Gegensatz zu den zuvor diskutierten Techniken setzt die MRT den Patienten keiner Strahlung aus. Im Jahr 2016 wurden allein in den USA fast 40 Millionen MRT-Untersuchungen durchgeführt.

Erneut kann künstliche Intelligenz verwendet werden, um diese Bilder zu analysieren und Krankheiten zu erkennen. Den Forschern der Osaka City University gelang es, eine Deep-Learning-Lösung zu entwickeln, die eine genaue automatisierte Erkennung von zerebralen Aneurysmen auf der Grundlage von MRT-Bildern ermöglicht. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem der Einsatz von KI nicht nur die Arbeitsbelastung von Radiologen verringern, sondern auch die Zuverlässigkeit ihrer Diagnosen verbessern kann.

Darüber hinaus können AI-Lösungen verwendet werden, um die frühen Stadien der Alzheimer-Krankheit zu erkennen. Forscher der University of California verwendeten historische Patientendaten, um ein Modell zu trainieren und zu testen, das Gehirnscans analysiert und frühe Anzeichen von Alzheimer erkennt. Die Software konnte den Zustand anhand von Scans erkennen, die sechs Jahre vor der Diagnose der Krankheit bei den Patienten durchgeführt wurden.

Ultraschall 

Die Ultraschallbildgebung ist eine Technologie, die branchenübergreifend eingesetzt wird. In der Medizin können damit Bilder und Videos von inneren Organen, Muskeln, Sehnen und Blutgefäßen erstellt werden. Es wird auch verwendet, um die Entwicklung eines Fötus während der Schwangerschaft zu verfolgen.

Medizinischer Ultraschall ist eine häufige und nicht-invasive Form der Untersuchung. Die schiere Menge an produzierten Daten macht es zu einem großartigen Bereich für medizinische Bildanalysesoftware. Das Lesen und Interpretieren dieser Bilder ist für Radiologen eine zeitaufwändige Aufgabe. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können KI-Lösungen einen großen Teil dieser Arbeitslast übernehmen. Wie aus der NCBI-Studie von 2018 hervorgeht, kann Deep-Learning-Software mithilfe von Ultraschallbildern Brustkrebs mit einer Genauigkeit identifizieren, die mit der von Radiologen vergleichbar ist. Dies ist insbesondere in Entwicklungsländern von Bedeutung, in denen es an Ärzten mangelt.

Zusammenfassung

Medizinische Bilder machen einen Großteil der Daten aus, die im Gesundheitswesen verarbeitet und analysiert werden müssen. Die Anzahl der weltweit erzeugten Bilder nimmt von Jahr zu Jahr zu, und dieser Trend wird sich wahrscheinlich nicht ändern, da immer mehr Menschen Zugang zu einer besseren medizinischen Versorgung erhalten. Radiologen haben Probleme mit großen Datenmengen Schritt zu halten, da ihre Belegschaft selbst in den reichsten Ländern erheblich langsamer wächst als die Nachfrage nach medizinischem Personal.

Hier können digitale Lösungen Abhilfe schaffen. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und großen Trainingsdatensätzen kann die medizinische Bildanalysesoftware Symptome bestimmter Zustände genau erkennen. Diese Arten von Diagnosewerkzeugen können einige der zeitaufwändigeren Aufgaben übernehmen und es Ärzten ermöglichen, sich auf Probleme zu konzentrieren, die ihre direkte Aufmerksamkeit erfordern. Daher kann der intelligente Einsatz von KI-Lösungen Gesundheitsorganisationen dabei helfen, eine bessere und zeiteffizientere Versorgung bereitzustellen.

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