Liebe Leserinnen und Leser,

Viele Anwendungen in der Lungenheilkunde beruhen auf strukturierten und gut durchdachten funktionellen Analysen. Die Bewertung der Maßnahmen wie z. B. im Rahmen der Diagnostik sind durch „SOP“ regelhaft beschrieben. In der vorliegenden Befragung wird die Versorgung unserer Patienten in der Bronchoskopie beschrieben. Endoskopische Maßnahmen unterliegen hohen Qualitätsansprüchen. Die Arbeit von Boschung et al. dokumentiert die Versorgungslandschaft und deutet auf Defizite und Qualitätsmängel sowie Möglichkeiten zur Verbesserung der bronchoskopischen Leistungen in Deutschland hin. Insbesondere durch die aktuelle Betrachtung der zunehmenden Ambulanzeffekte in der diagnostischen Abklärung von Lungenkarzinomen, z. B. durch die Endosonografie und die beschränkten Möglichkeiten der Vergütung dieser komplexen Leistungen, ist die Notwendigkeit einer flächendeckenden und qualitätsgesicherten Versorgung von besonderer Bedeutung. Eine Bestandsaufnahme ist daher sehr zu begrüßen, um eine Argumentationsgrundlage zu schaffen.

Ein weiterer wichtiger Beitrag beschäftigt sich mit der künstlichen Intelligenz und ihren Einsatzmöglichkeiten in der Lungenheilkunde. Hilberink et al. beschreiben in ihrem Artikel die Möglichkeit des Maschinenlernens in der Auskultation. Beispielhaft wird dargelegt, dass Artifizielle Intelligenz-Instrumente helfen können, Standardprozesse in der Pneumologie zu optimieren und in der Breite zur Verfügung zu stellen. Hier wird aufgezeigt, dass Maschinenlernprozesse in Zukunft für viele Bereiche der Lungenheilkunde von wachsender Bedeutung sind. Vom Erstellen von Tumorkonferenzprotokollen, bis hin zur Durchführung von endoskopischen Navigationen zur Diagnosesicherung, bis hin zur Vereinfachung von Therapiealgorithmen komplexer thoraxonkologischer Erkrankungen sind hier vielfältige Einsatzmöglichkeiten vorstellbar. Die Ergänzung klinischen Wissens durch AI führt zu einer Verbesserung der Versorgungslandschaft und sollte kein Hinderungsgrund sein, diese Erkenntnisgewinne umfassend und gewinnbringend einzusetzen. Durch die Artifizielle Intelligenz und das Maschinenlernen werden überholte Standardprozesse gewissenhaft reevaluiert und prospektiv analysiert und adaptiert. Diese Erkenntnisgewinne dienen allen, insbesondere angesichts des immer kürzer werdenden Zeitfensters der Interaktion zwischen Patient und Betreuer.

Wir wünschen ihm beim Lesen viel Freude,

Christian Grohé

Publication History

Article published online:
10 March 2025