Kommentar von Eugene Kruglik, Vention Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildverarbeitung

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Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Bildanalyse und -verarbeitung eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen – von der Prozessautomatisierung über eine Effizienzsteigerung bis zu neuen Erkenntnissen. KI spielt bereits eine Schlüsselrolle bei der Analyse von Röntgen-, MRT- und CT-Bildern sowie Diagnoseverfahren und Früherkennung von Krankheiten – und ermöglicht durch Mustererkennung eine personalisierte Medizin.

Ungeachtet verschiedener Einschätzungen ist eines klar: Der globale Markt für KI in der medizinischen Bildverarbeitung wächst rasant, mit geschätzten 5,86 Milliarden US-Dollar 2024. Bis 2029 soll der Markt 20,40 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 28,32 Prozent.

Geografische Schwerpunkte

Im globalen Markt für KI in der medizinischen Bildgebung dominieren die USA mit 379,11 Millionen US-Dollar (2022) sowie ca. 5,68 Mrd. US-Dollar 2032 und 33.60 Prozent jährlichem Wachstum. Der Markt in Europa soll von 284,14 Millionen US-Dollar 2022 auf ca. 3,989 Milliarden US-Dollar 2032 wachsen. Strenge Datenschutzregelungen wie die DSGVO erschweren den Marktzugang. Deutschland, Frankreich und Großbritannien setzen bereits KI ein.

Die wichtigsten Technologien

Hier dominierte 2023 Deep Learning (DL) mit 58,8 Prozent vor dem am schnellsten wachsenden Segment Natural Language Processing (NLP) mit 37,6 Prozent. Computer-Vision-Technologien zur Objekterkennung, Segmentierung und Mustererkennung als technologische Basis ermöglichen die genaueren Diagnosen durch automatisierte Analysen.

Weitere wichtige Technologien sind Generative Adversarial Networks (GANs), 3D-Bildverarbeitung und optische Zeichenerkennung (OCR), relevant für die Integration von KI in medizinische Bildverarbeitungsverfahren. GANs entwickeln synthetische Bilder für Trainingszwecke, 3D-Bildverarbeitung und OCR sorgen für höhere Effizienz und präzise Diagnosen durch KI.

Die bedeutendsten Wachstumstreiber

Steigende Datenmengen in der Medizin: Der Gesundheitsbereich generiert täglich enorme Mengen an Bilddaten als Grundlage für das Training von KI-Modellen. Sie stammen aus diversen Quellen wie Röntgen-, MRT-, CT- und Ultraschallaufnahmen, Kapselendoskopien, Pathologiebildern sowie spezialisierten Datenbanken wie „The Cancer Imaging Archive“ (TCIA). CT-Scans haben mit 37, 4 Prozent den größten Anteil vor schnell wachsenden Röntgenaufnahmen mit 37,1 Prozent.

Technologischer Fortschritt

KI wird stetig performanter und akkurater. Moderne Hardware wie GPUs und TPUs verarbeiten schnell große Bilddatenmengen, während hochauflösende bildgebende Verfahren und zuverlässige Annotationstechniken die Datenqualität steigern. Zudem können moderne Techniken wie Deep Learning und optimierte Segmentierung kleinste Anomalien identifizieren und exaktere Ergebnisse bieten.

Wirtschaftliche Investitionen

Start-ups und etablierte Unternehmen in Deutschland erhalten Investitionen und Fördermittel zur Entwicklung innovativer KI-Lösungen für die Medizin. Die kontinuierlich steigenden Investitionen bieten eine Antwort auf eine alternde Gesellschaft und verleihen dem Markt durch attraktive sowie moderne Gesundheitssysteme neue Impulse. Entscheidend dabei sind v. a. große FuE-Investitionen aus einem wachsenden Ökosystem von Marktteilnehmern.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten von KI in der Bildverarbeitung

KI revolutioniert die medizinische Bildverarbeitung weltweit und in Deutschland durch vielfältige und erfolgreiche Anwendungen:

1. Früherkennung von Krankheiten: KI-Systeme analysieren für Menschen schwer erkennbare Anomalien und Muster, präzisieren die Diagnose und verkürzen die Wartezeit. Besonders in der Onkologie, Kardiologie und Neurologie zeigt sich das Potenzial der KI, komplexe und seltene Krankheitsbilder im Frühstadium zu identifizieren und personalisierte Behandlungspläne zu unterstützen.

Beispiele:

• Die App „GestaltMatcher“ hilft Kinderärzten bei der frühen Erkennung 1.000 seltener Erkrankungen durch Analyse subtiler Gesichtsmerkmale.

• Das Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften nutzt KI-gestützte Mustererkennung auf MRT-Bildern, um frühe Anzeichen seltener Formen der Demenz zu identifizieren.

2. Automatisierte Bildanalyse: Automatisierte Analysen beschleunigen die Diagnose erheblich und steigern die Effizienz der medizinischen Bildverarbeitung. KI-gestützte Systeme erkennen potenzielle Pathologien und Muster, priorisieren kritische Fälle und entlasten Radiologen spürbar bei Routineaufgaben. Zudem bieten sie die schnelle und präzise Verarbeitung großer Datenmengen – entscheidend in Krankenhäusern mit hohen Patientenzahlen.

Beispiele:

• „AI-Rad Companion“ (Siemens Healthineers) identifizierte in den Röntgenbildern am Universitätsklinikum Minden automatisch einen zuvor übersehenen bösartigen Lungentumor.

• Die israelische KI-Software Aidoc analysiert CT-Scans, erkennt akute Anomalien wie Hirnblutungen in CT-Scans und priorisiert diese für Radiologen.

3. Operationsunterstützung: Die KI-gestützte Analyse medizinischer Bilddaten hilft Chirurgen ebenso bei der präzisen OP-Planung wie bei der Entwicklung optimaler OP-Strategien. Während der Operation optimiert KI durch Echtzeit-Analyse intraoperativer Bilddaten die Identifikation kritischer Strukturen wie Tumorränder und Blutgefäße. Die Folge: Präzisere Entscheidungen, minimierte Risiken und eine deutlich höhere Patientensicherheit.

Beispiele:

• Die BG Klinik Ludwigshafen kombiniert Robotik mit KI durch „Ciartic Move“ – ein selbstfahrendes Röntgengerät für interoperative 3D-Bildgebung, das exakt steuert, Röntgenbilder anfertigt und diese in Echtzeit analysiert.

• Das Unternehmen Caresyntax integriert KI in Operationssäle, die jeden OP-Schritt aufzeichnen und analysieren

4. Pathologie-Unterstützung: Durch die Analyse großer Datenmengen und den Vergleich mit bestehenden Datenbanken kann KI subtile Veränderungen im Gewebe erkennen, die z. B. auf Krebs oder andere Pathologien hinweisen. KI kombiniert Bilder aus der Pathologie mit Daten aus anderen Bildgebungsverfahren wie MRT oder CT für eine umfassendere Diagnose.

Beispiele:

• Projekte an der TU Dresden zeigen, wie KI Muster in Gewebeproben für verbesserte Krebsdiagnostik und -therapie analysiert.

• Das US-Unternehmen PathAI nutzt KI zur Analyse digitaler Bilder von Gewebeproben und Krebszellen und unterstützt zudem personalisierte Behandlungen.

6. Patientenüberwachung: KI kombiniert Bilddaten mit anderen Patientendaten für ein umfassendes Bild der Gesundheit und löst bei kritischen Veränderungen frühzeitig Warnungen aus. KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme bieten präzise Echtzeit-Überwachung und schnelle, gezielte Interventionen bei kritischen Zuständen.

Beispiele:

• Die Cloud-Plattform Nano X diagnostiziert und überwacht Patienten durch KI-gestützte Bildanalyse.

• Zebra Medical Vision setzt KI zur Analyse von Röntgenbildern und CT-Scans für die Echtzeit-Erkennung von Lungenentzündung oder Herzproblemen ein.

Herausforderungen und praktische Lösungen

Datenqualität: Die von KI-Modellen benötigten großen und diversen Datensätze repräsentieren oft nicht alle Bevölkerungsgruppen. Ungenaue oder fehlerhafte Beschriftungen können zudem die Modelleistung erheblich beeinträchtigen.

Lösungsansatz: Datenaugmentation, z. B. durch Rotationen und Kontraständerungen erweitern bestehende Datensätze. Zusätzlich verbessern Bias-Erkennungstools und erklärbare KI die Transparenz und Zuverlässigkeit der Modelle.

Interoperabilität und Integration: Die Integration von KI in bestehende Gesundheitssysteme wird durch verschiedene Datenformate und inkompatible Protokolle erschwert – das behindert die Zusammenarbeit zwischen abweichenden Systemen.

Lösungsansatz: Standardisierte Formate wie DICOM und offene APIs schaffen eine gemeinsame Basis für verschiedene Systeme und fördern dadurch die Interoperabilität.

Klinische Validierung und reale Leistung: Viele KI-Modelle liefern gute Ergebnisse in Laborstudien, scheitern jedoch an der Übertragung der Leistung auf reale klinische Umgebungen.

Lösungsansatz: Weitgefasste klinische Studien, unabhängige Validierungen und transparente Berichtsstandards wie CONSORT können die Übertragbarkeit verbessern.

Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit: Da es oft unklar ist, wie KI Vorhersagen trifft – Stichwort: Black Box – erschwert das die Akzeptanz unter Medizinern.

Lösungsansatz: Tools wie LIME und SHAP bieten Erklärungen für Modellvorhersagen. Interaktive visuelle Werkzeuge und Algorithmen erhöhen die Transparenz weiter.

Skepsis bei medizinischen Fachkräften: Viele Ärzte befürchten durch KI ersetzt zu werden. Zudem werden Zuverlässigkeit von KI und ihr Einfluss auf die Arzt-Patient-Beziehung bezweifelt.

Lösungsansatz: Schulungen und Aufklärung zum Abbau von Missverständnissen sowie ein empathischer, respektierender Ansatz stärken das Vertrauen in KI. Zudem zeigen Praxisbeispiele, wie KI die Arbeit von Medizinern unterstützend verbessert, statt sie zu ersetzen.

Ein Blick in die Zukunft

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildverarbeitung verdeutlicht das Potenzial, um Diagnostik, Therapie und Effizienz zu revolutionieren. Angesichts des Fachkräftemangels unter Medizinern eröffnet KI-basierte Unterstützung wichtige Entlastung – v. a. in der Diagnostik. Die wichtigsten Trends sind:

• Automatisierte Echtzeit-Analyse: Schnellere und genauere Diagnosen durch KI-gestützte Auswertung – auch in Notfallsituationen.

• Personalisierte Medizin: Individuelle Behandlungspläne, basierend auf patientenspezifischen Daten.

• Multimodale Integration: Kombination verschiedener Bildgebungsverfahren für umfassendere Diagnosen.

• Entlastung von Ärzten: Unterstützung bei Diagnostik und Entscheidungsfindung.

• Explainable AI (XAI): Erklärbare KI hilft bei der Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen.

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