KI in der Radiologie: Wo stehen wir in der MS-Bildgebung?

Zusammenfassung

Hintergrund MRT-Untersuchungen sind ein zentraler Baustein in der Diagnostik bei Multipler Sklerose (MS). Dies gilt sowohl für das Erstereignis wie auch für die Verlaufsbeurteilung. In den vergangenen Jahren wurden zunehmend Algorithmen zur Analyse von MRT-Daten bei MS entwickelt. Diese Übersichtsarbeit stellt die wesentlichen Anwendungsfelder unter besonderer Berücksichtigung von Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) vor.

Methoden Relevante Studien wurden durch eine Literatursuche in anerkannten Datenbanken sowie durch Querverweise in so gefundenen Studien identifiziert. Dabei wurde Literatur berücksichtigt, die bis November 2019 erschienen war, ein besonderes Augenmerk lag auf kürzlich erschienenen Studien aus den Jahren 2018 und 2019.

Ergebnisse Viele Studien haben Lösungen zur optimierten Läsionsvisualisierung oder der Segmentierung von Läsionen entwickelt. Hier liegen bereits Werkzeuge vor, die diese Aufgaben mit hoher Genauigkeit bewerkstelligen können und damit mittelbar eine reproduzierbare, quantitative Auswertung der Läsionslast ermöglichen. Einige Arbeiten gingen einem Radiomics-Ansatz nach und untersuchten die Vorhersage klinischer Endpunkte, z. B. die Konversion von einem klinisch isolierten Syndrom zu definitiver MS. Zuletzt liegen erste Arbeiten vor, die synthetisch erstellte Bildgebung untersuchen, also solche Bilder, die basierend auf tatsächlich gemessenen MRT-Sequenzen von Maschinenlernalgorithmen generiert werden und die Kontraste zwischen Läsionen und normalem Hirnparenchym optimieren.

Schlussfolgerung Computerunterstützte Bildanalyse und KI sind hochaktuelle Themen in der MS-Bildgebung. Einzelne Anwendungen sind dabei bereits jetzt prinzipiell in der klinischen Routine einsetzbar. Eine wesentliche Herausforderung für die Zukunft besteht vor allem darin, bessere Prädiktionen klinischer Verläufe und entsprechende Hilfestellungen in der Findung einer optimalen Therapie auf patientenindividueller Ebene bereitzustellen. Außerdem rücken durch die Erfolge auf technologischer Ebene zunehmend Fragen über die Integration in klinisch-radiologische Abläufe in den Vordergrund.

Kernaussagen:

• Computeralgorithmen haben einen zunehmenden Einfluss auf die Auswertung von MRT-Bildgebung bei Multipler Sklerose.

• Künstliche Intelligenz wird zunehmend für solche Algorithmen verwendet.

• Wesentliche Anwendungen sind die Läsionssegmentierung, die Prädiktion klinischer Parameter sowie die Generierung synthetischer Bildgebung.

Zitierweise

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Key words

multiple sclerosis - artificial intelligence - MR-imaging - radiomics - segmentation

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