Effizient zur passenden Therapie: Wie KI die Ultra­schall-Diagnostik revolutioniert

  • 18. Dezember 2023
  • 4 Minuten Lesedauer
  • Kardiologie

High-Tech-Ultraschallgeräte enthalten heute Dia­gnostik-Software, die dank künstlicher Intelligenz immer präzisere Ergebnisse liefert und Arbeitsabläufe vereinfacht

Ärztemangel  und überfüllte Notaufnahmen sind nur zwei Symptome dessen, woran unser Gesundheitssystem krankt. Der Druck auf die Ärzte steigt: Im mer schneller müssen Diagnosen gestellt und Patienten versorgt werden ­und das möglichst kosteneffizient. Ein Lösungsansatz, der derzeit in der Ultraschall-Diagnostik Einzug hält, heißt KI, kurz für künstliche Intelligenz. Die Revolution ist in vollem Gang: Die Erwartungen sind hoch - von Software-Entwick­lern ebenso wie von Ärzten und Patienten in Kliniken und Praxen. Ärzte setzen auf fachliche Unterstützung bei der Ul­traschall-Diagnostik, Patienten hoffen auf noch präzisere Behandlungen. Prognosen prophezeien eine Vervielfachung des Umsatzes durch die Anwendung Kl-basierter Technologien in den nachsten Jahren.1

"Ärzte unterschiedlicher Fachrichtungen werden in Zukunft noch schneller und sicherer über Therapien für ihre Patienten entscheiden können", sagt Prof. Mathias Goyen, Chief Medical Officer EMEA bei GE HealthCare. "Wir verstehen uns als Partner, der alle Beteiligten aus Medizin und IT zusammen bringt - und auf dem Weg in die Zukunft mit KI begleitet." 

Edison: Gebündeltes Knowhow und Portfolio für künstliche Intelligenz in der Diagnostik

Neben High-Tech-Geräten etwa zur Bildgebung mittels Ultraschall bietet GE HealthCare deshalb seinen Kunden eine Technologie-Plattform an, die sich beliebig erweitern und skalieren lässt. Unter dem Namen "Edison" integriert GE Healthcare sämtliche Kl- und Analyse-Angebote wie intelligente Apps und smarte Systeme in bestehende Geräte ebenso wie in die neuesten* High-End-Produkte. Entwickler finden auf der Plattform Services zum Big Data Management und zur Datensicherheit für Patienten und Ärzte. Diese Services beschränken sich nicht auf das Angebot von GE HealthCare - sie werden ständig um neue Entwicklungen auch von anderen Technologie-Unterneh­men erweitert. 

"Je schneller Behandler mit der zum jeweiligen Patienten passenden Therapie beginnen, desto besser für alle Beteilig­ten", sagt Goyen. Durch präzise Diagnostik lasse sich eine Erkrankung verhindern, verlangsamen oder sogar heilen. "Aber wir können heute auch immer besser vorhersagen, welche Patientengruppen von einer bestimmten Therapie profitieren - oder auch, welche Folgerisiken für bestimmte Merkmalskonstellationen bestehen", erklärt Goyen. Dia­gnose- und Therapieleitlinien lassen sich so verbessern, aber auch die Effizienz: "Für das Gesundheitssystem bedeu­tet Kl auch geringere Kosten, weil wir immer gezielter behandeln können - von Beginn an", ist Goyen überzeugt. 

Anwendung von Kl in der Ultraschall Diagnose

Möglich machen das Anwendungen, die alle unter dem Oberbegriff künstliche Intelligenz zusammengefasst werden. "Im Healthcare-Bereich nutzen wirvor allem die Möglichkeiten des maschinellen Lernens", sagt Goyen. Den Kern bil­den dabei lernende Algorithmen, die in großen Datenmengen Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen - und nach einer Lernphase ein Modell entwickeln. Die Mölichkeiten reichen hier von automatisierten Diagnoseverfahren über Prognosen von Krankheitsverläufen bis hin zu Therapievorschlägen, die auch Subformen von Erkrankungen berück­sichtigen", erklärt Goyen. 

Ein Beispiel aus der Pränatalmedizin: Die Anwendung SonoCNS ist ein neues intelligentes Werkzeug für Gynäkolo­gen am Ultraschallgerät. "Unsere Deep Learning-Technologie hilft den Arzten dabei, empfohlene Ansichten korrekt auszurichten und anzuzeigen", sagt Goyen. Das fetale Gehirn lässt sich mit meist wenigen Klicks sowohl korrekt und vergleichbar vermessen als auch analysieren. Mögliche Fehlbildungen lassen sich so ebenfalls für Ärzte mit weniger Erfahrung schneller erkennen. "Entscheidend ist aus unserer Sicht, dass die neuen KI-Anwendungen auf unserer Edi­son-Plattform die Behandler entlasten - und zwar durch Zeit- und Kostenersparnis", sagt Goyen. Der behandelnde Arzt werde auch weiterhin die finale Therapieentscheidung treffen. Einzige Voraussetzung dafür ist, dass die Ergebnis­se aus KI-Analysen in bestehende Abläufe, Auswertungen und IT-Systeme unkompliziert integriert werden.

Derzeit stellen Methoden der künstlichen Intelligenz noch nicht in alien Bereichen Routineverfahren dar. Umso wich­tiger sind laut Goyen auch KI-Botschafter: mutige Vordenker und Pioniere mit Unternehmergeist, die die Revolution vorantreiben. Dazu gehören Ärzte, die sich auf die neuen Systeme einlassen und Entwickler mit medizinischem Sach­verstand, die sie dabei begleiten. Wir haben es alle gemeinsam in der Hand, die Sicht auf künstliche Intelligenz in der Öffentlichkeit zu prägen und über Themen wie Nutzen und Datensicherheit aufzuklären.

Kl im kardiovaskulären Ultraschallgerät

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Ein Arzt blickt auf den Monitor seines Vivid E95 Ultraschallgeräts

* Stand 01/2024

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