Künstliche Intelligenz und Radiomics in der Radiologie: Ein Überblick

Die Wissenschaft ist nicht aufzuhalten und der Einsatz von Computertechnik in der Medizin ist schon seit Jahrzehnten etabliert. Doch ein spezielles Wissenschaftsgebiet der Informatik sorgt neuerdings für Furore: die künstliche Intelligenz (KI). An vielen Universitätskliniken sind bereits KI-Systeme in Erprobung, die entsprechend trainiert und durch systematische wissenschaftliche Studien evaluiert und verifiziert werden müssen.

There is no stopping science and the use of computer technology in medicine has been established for decades. But a special field of science in computer science has recently caused a sensation: artificial intelligence, AI! Artificial intelligence systems are already being tested at the renowned university hospitals, but they will still have to undergo test procedures, probably over several years, and will be trained accordingly and evaluated and verified through scientific studies have to.

Schlüsselwörter

künstliche Intelligenz (KI) - Radiomics - Deep Learning - künstliches neuronales Netz

Key words

artificial intelligence - convolutional neural network (CNN) - artificial neural network (ANN)

Publication History

Article published online:
01 December 2021

• Literatur

• 1 Fletcher KH. Matter with a mind; a neurological research robot. Research 1951; 4: 305-307
• 2 Conner-Simons A, Gordon R. Using AI to predict breast cancer and personalize care. MIT News; 2019. Im Internet: https://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507; Stand: 17.07.2021
• 3 Rodriguez-Ruiz A, Lång K, Gubern-Merida A. et al Stand-Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists. J Natl Cancer Inst 2019; 111: 916-922
• 4 Chaddad A, Kucharczyk MJ, Desrosiers C. et al Deep Radiomic Analysis to Predict Gleason Score in Prostate Cancer. IEEE Access 2020; 8: 167767-167778
• 5 Yuan Y, Qin W, Buyyounouski M. et al Prostate cancer classification with multiparametric MRI transfer learning model. Med Phys 2019; 46: 756-765
• 6 Fröhlich J, Salavati A. Artificial Intelligence in PET/CT Is about to Make Whole-Body Tumor Burden Measurements a Clinical Reality. Radiology 2020; 294: 453-454
• 7 Khawaja A, Bartholmai B, Rajagopalan S. et al Do we need to see to believe?-radiomics for lung nodule classification and lung cancer risk stratification. J Thorac Dis 2020; 12: 3303-3316
• 8 Deutsche Forschungsgemeinschaft. Projektnummer 402688427-SPP2177. Radiomics: Nächste Generation der Medizinischen Bildgebung (2019). Im Internet https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/402688427?context=projekt&task=showDetail&id=402688427&
• 9 Russel S. Human Compatible. Artificial Intelligence and the Problem of Control. New York: Viking; 2019
• 10 Liew C. The future of radiology augmented with Artificial Intelligence: A strategy for success. Eur J Radiol 2018; 102: 152-156
• 11 Crigger E, Khoury C. Making Policy on Augmented Intelligence in Health Care. AMA J Ethics 2019; 21: E188-E191
• 12 Bostrom N. Superintelligenz: Szenarien einer kommenden Revolution. Berlin: Suhrkamp; 2016
• 13 Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data. Radiology 2016; 276: 563-577
• 14 Lambin P, Rios-Velazquez E, Leijenaar R. et al Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis. Eur J Cancer 2012; 48: 441-446
• 15 IBM. IBM Watson in KI für intelligente Geschäfte. Im Internet https://www.ibm.com/de-de/watson
• 16 Siemens Healthineers. AI-Rad Companion. Im Internet https://www.siemens-healthineers.com/de/digital-health-solutions/digital-solutions-overview/clinical-decision-support/ai-rad-companion
• 17 Jiang H, Eugene L, Nett B. et al A new era of image reconstruction: TrueFidelity. Technical white paper on deep learning image reconstruction. 2019 Im Internet https://www.gehealthcare.com/-/jssmedia/040dd213fa89463287155151fdb01922.pdf
• 18 Arndt C, Güttler F, Heinrich A. et al CT-Bildrekonstruktion mit Deep Learning in der klinischen Praxis. RoFo 2021; 193: 252-261
• 19 King D. Deepmind’s health team joins Google Health. 2019 Im Internet https://deepmind.com/blog/announcements/deepmind-health-joins-google-health
• 20 Stüber J. Erste Künstliche Intelligenz für Brustkrebsvorsorge erhält Zulassung. 2019 Im Internet https://www.businessinsider.de/gruenderszene/health/merantix-healthcare-zulassung-ki
• 21 Redaktionsnetzwerk Deutschland. Eine KI sortiert Röntgenbilder nach Dringlichkeit. 2019 Im Internet: https://www.rnd.de/wissen/eine-ki-sortiert-rontgenbilder-nach-dringlichkeit-RIXGH3UZ7DYQP7MLCKUVJM3EXU.html
• 22 Pérez E, Reyes O, Ventura S. Convolutional neural networks for the automatic diagnosis of melanoma: an extensive experimental study. Med Image Anal 2021; 67: 101858
• 23 Häuser M. Roboter & KI vor dem Gesetz. 2017 Im Internet https://www.cmshs-bloggt.de/tmc/kuenstliche-intelligenz-roboter-gesetzgebung/
• 24 Servaty-Wendehorst T. Onepanel: KI-Workflow-Automatisierung in beliebiger Umgebung. 2019 Im Internet https://www.computerweekly.com/de/feature/Onepanel-KI-Workflow-Automatisierung-in-beliebiger-Umgebung