Vision-KI-Tools für die medizinische Diagnostik

Wenn Ärzte nach langen Schichten Röntgenbilder begutachten oder Hunderte von medizinischen Bildern analysieren, können wichtige Befunde gelegentlich übersehen werden. Dies ist ein häufiges Problem in der medizinischen Diagnostik. 

Selbst geringfügige Verzögerungen oder übersehene Details können sich auf die Patientenversorgung auswirken. Um diesen Bedenken Rechnung zu tragen, werden künstliche Intelligenz (KI) -Systeme eingesetzt, um Ärzte zu unterstützen. 

Von der Früherkennung von Krankheiten in der medizinischen Bildgebung bis hin zur Unterstützung bei diagnostischen Entscheidungen werden sie zu einem zentralen Bestandteil der Arbeitsweise von Gesundheitsorganisationen. Tatsächlich werden KI-Tools in eine Vielzahl von Technologien im Gesundheitswesen integriert. 

Dazu gehören KI-Modelle zur Bildanalyse, die visuelle Daten auswerten, Diagnosesoftware, die Ärzte bei der Beurteilung unterstützt, und klinisch eingesetzte KI-Systeme, die in realen Gesundheitsumgebungen zum Einsatz kommen. Obwohl jede Art von KI-Tool einem anderen Zweck dient, verfolgen sie alle dasselbe Ziel: genauere, konsistentere und zuverlässigere Diagnosen zu ermöglichen.

In diesem Artikel werden wir uns einige beliebte KI-Tools genauer ansehen, die für die Gesundheitsdiagnostik in klinischen Umgebungen eingesetzt werden. Los geht's!

Ein Blick auf KI-Technologie und Diagnostik im Gesundheitswesen

KI kann in mehreren Phasen zur Unterstützung der Diagnose im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Sie kann von der ersten Überprüfung der medizinischen Daten bis hin zur Bereitstellung von Erkenntnissen bei endgültigen Entscheidungen eingesetzt werden.

Diese Fähigkeiten machen KI zu einem wertvollen Werkzeug in datenintensiven Gesundheitssystemen. Aus diesem Grund beginnen viele Fachkräfte im Gesundheitswesen, KI-gestützte Tools für verschiedene Anwendungsfälle einzusetzen. 

Beispielsweise können KI-Algorithmen für die Bildverarbeitung Röntgenbilder und CT-Scans analysieren, um Muster in medizinischen Bildern zu erkennen, die einem Menschen bei der manuellen Auswertung möglicherweise entgehen würden. Eine Computer-Vision-Lösung kann verdächtige Bereiche automatisch markieren und so den Diagnoseprozess beschleunigen. 

Auf diese Weise wird die Diagnosegenauigkeit erhöht, ohne die bestehenden klinischen Arbeitsabläufe zu verlangsamen, und den Fachkräften bleibt mehr Zeit, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren. Tatsächlich wird für den globalen Markt für Computer Vision im Gesundheitswesen zwischen 2025 und 2030 ein Wachstum von 10,97 Milliarden US-Dollar prognostiziert, was die zunehmende Verbreitung dieser Technologien unterstreicht.

Vision-KI-Tools können sogar bei der Analyse von menschlichem Gewebe im mikroskopischen Maßstab helfen. Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning können für mikroskopische Datenanalyseaufgaben wie das Zählen von Zellen in Sekundenschnelle eingesetzt werden. So können sich medizinische Fachkräfte auf das Wesentliche konzentrieren: den Patienten.

Darüber hinaus können einige fortschrittliche klinische KI-Systeme medizinische Bilddaten mit Patientendaten aus elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und Erkenntnissen aus klinischen Studien kombinieren. Durch die gemeinsame Verarbeitung all dieser Daten mithilfe von KI können Ärzte einen personalisierten Behandlungsplan für jeden Patienten erstellen. Dies ist besonders nützlich bei komplexen Erkrankungen wie Brustkrebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Arten von KI-Tools, die von Gesundheitsdienstleistern verwendet werden

Die Diagnostik im Gesundheitswesen kann mit verschiedenen KI-Tools durchgeführt werden, die jeweils eine bestimmte Funktion haben. Einige konzentrieren sich auf die Analyse medizinischer Bilder, während andere klinische Arbeitsabläufe, Entscheidungsfindungen oder Vorgänge auf Systemebene im Gesundheitswesen unterstützen.

Hier sind einige wichtige Arten von KI-Tools, die für die Diagnose im Gesundheitswesen verwendet werden:

• Vision-KI-Modelle: Hierbei handelt es sich um grundlegende KI-Modelle, die sich auf visuelle Verständnisaufgaben wie Erkennung, Lokalisierung, Segmentierung und Objektzählung in medizinischen Bildern und Pathologieschnitten konzentrieren. Sie treffen keine eigenständigen klinischen Entscheidungen, sondern liefern die grundlegenden Erkenntnisse auf Bildebene, die bildgebungsbasierte Diagnoseanwendungen ermöglichen.
• Diagnostische KI-Software: Solche Tools basieren auf grundlegenden Modellen und wurden entwickelt, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Sie analysieren und kombinieren Daten aus verschiedenen Quellen, wie medizinische Bilder, elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Laborergebnisse und klinische Notizen, um Muster zu identifizieren, potenzielle Anomalien zu kennzeichnen, Fälle zu priorisieren und Ärzte bei der Diagnoseüberprüfung zu unterstützen.
• Klinisch eingesetzte KI-Systeme: Hierbei handelt es sich um vollständig integrierte, regulierte KI-Lösungen, die für den klinischen Einsatz in der Praxis zugelassen sind. Sie kombinieren in der Regel mehrere KI-Modelle, klinische Regeln, Validierungsebenen und Überwachungsmechanismen, um innerhalb definierter Anwendungsfälle sicher zu funktionieren. Je nach behördlicher Zulassung können diese Systeme autonome oder halbautonome Diagnoseaufgaben ausführen und dabei strenge Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Datenschutz erfüllen.

Beliebte KI-gestützte Tools für die Gesundheitsdiagnostik

Nachdem wir nun besser verstehen, wie verschiedene KI-Tools diagnostische Arbeitsabläufe unterstützen können, wollen wir uns einige der besten KI-Tools ansehen, die derzeit in der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden.

1. Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO sind eine Familie von Echtzeit-Computervisionsmodellen, die für die Ausführung verschiedener Vision-KI-Aufgaben an Bildern und Videos entwickelt wurden. Im Gesundheitswesen können diese Modelle als grundlegender Baustein verwendet werden, der KI-Systemen dabei hilft, medizinische Bilder zu analysieren und zu verstehen.

DieYOLO umfasst Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11und die neueste Version, Ultralytics . Diese Modelle detect Anomalien nicht von Haus aus. 

Um Tumore, Läsionen, Frakturen oder andere Anomalien zu identifizieren, können sie anhand von gekennzeichneten medizinischen Bilddatensätzen feinabgestimmt oder individuell trainiert werden, die ihnen beibringen, nach welchen Objekten oder Anomalien sie in medizinischen Bildern suchen müssen. 

Nach der Feinabstimmung können Modelle wie YOLO26 als visuelle Unterstützung in Diagnoseprozessen eingesetzt werden. Insbesondere aufgrund seiner Geschwindigkeit eignet es sich besonders für vielbeschäftigte klinische Umgebungen, in denen große Mengen an Bilddaten schnell ausgewertet werden müssen.

2. Viz.ai

Viz.ai ist ein KI-Diagnosetool, das medizinische Bilder analysieren kann. Es wird zur Analyse medizinischer Bilddaten eingesetzt, um Erkrankungen zu identifizieren, die eine sofortige klinische Behandlung erfordern, wie beispielsweise Schlaganfälle und Gefäßerkrankungen.

Dieses KI-Tool lässt sich direkt in Krankenhaussysteme integrieren und bietet eine Alternative zu manuellen Bildauswertungsprozessen. Viz.ai ermöglicht medizinischen Diagnoseteams eine schnellere Reaktion, wenn der Zeitpunkt der Behandlung direkten Einfluss auf den Behandlungserfolg hat. 

Eine seiner wichtigsten Anwendungen ist die automatische Erkennung von Verschlüssen großer Gefäße (LVOs) in Scans. Das KI-System wird auch verwendet, um sofortige Warnmeldungen über mobile Geräte an das Operationsteam zu senden, um schnelle Eingriffe zu unterstützen.

3. PathAI

Die Pathologie ist ein wichtiger Bestandteil der Untersuchung von Gewebeproben und der Suche nach Anzeichen von Krankheiten. KI-Tools wie PathAI verwenden KI-Algorithmen, um hochwertige Objektträger zu analysieren und subtile Muster zu erkennen.

Pathologen verwenden dieses Tool bei der Auswertung von Biopsien. Zu seinen Anwendungsbereichen gehören unter anderem das Zählen von Zellen und das Erkennen von Krebsrändern auf Objektträgern. Dies macht den Diagnoseprozess effizienter und hilft Medizinern, mehr Vertrauen in ihre Befunde zu haben.

4. Aidoc

Aidoc ist ein KI-Tool, das in erster Linie für die Radiologie und bildgebungsbasierte Diagnostik entwickelt wurde, einschließlich kardiovaskulärer und neurologischer Erkrankungen. Anstatt schriftliche medizinische Berichte zu analysieren, konzentriert sich Aidoc auf medizinische Bilddaten, um die dringendsten und klinisch bedeutsamsten Befunde zu ermitteln.

Das Tool fungiert als kontinuierlicher Sicherheitsmonitor im Hintergrund für medizinische Bildgebungsabläufe. Es analysiert automatisch Scans und kennzeichnet risikoreiche Fälle, damit diese von Ärzten vorrangig und unverzüglich überprüft werden können. Dies trägt dazu bei, Verzögerungen bei der Diagnose zu reduzieren und eine konsistente Patientenversorgung in stark frequentierten Krankenhausumgebungen zu gewährleisten.

Aidoc lässt sich nahtlos in Krankenhaussysteme und die Arbeitslisten von Radiologen integrieren und hilft dabei, dringende Erkrankungen wie Lungenembolien und intrakranielle Blutungen zu erkennen. Durch die Priorisierung von Notfällen unterstützt Aidoc eine schnellere klinische Reaktion, ohne bestehende Arbeitsabläufe zu stören.

5. Tempus

Tempus ist ein KI-gestütztes Tool, das in der Krebsbehandlung eingesetzt wird, um Ärzten dabei zu helfen, fundiertere Behandlungsentscheidungen zu treffen. Es analysiert Krankenakten sowie genetische und molekulare Daten von Patienten.

Die Plattform vereint Informationen wie Krankengeschichten, Testergebnisse und Genomdaten, um nützliche klinische Erkenntnisse zu liefern. Durch die gemeinsame Betrachtung dieser Informationen hilft Tempus Ärzten, die Krankheit besser zu verstehen und zu überlegen, welche Behandlungen für einen bestimmten Patienten am besten geeignet sind.

Tempus wird hauptsächlich von Onkologen zur Unterstützung der Behandlungsauswahl eingesetzt. Es vergleicht das genetische Profil eines Patienten mit Mustern, die in großen klinischen und molekularen Datensätzen gefunden wurden, und hilft so bei der personalisierten Krebsbehandlung.

6. Cleerly

Cleerly ist ein KI-gestütztes Diagnosetool zur Analyse von Herz-CT-Scans, insbesondere von koronaren CT-Angiographien. Es hilft Ärzten dabei, Details in Herzbildgebungen zu erkennen, die durch eine alleinige visuelle Untersuchung nur schwer zu identifizieren sind.

Das Tool analysiert CT-Scans, um Plaquebildung und Verengungen in den Koronararterien zu beurteilen, die wichtige Indikatoren für Herzerkrankungen sind. Anhand dieser Analyse erstellt Cleerly einen detaillierten Bericht, der Aufschluss über das Risiko eines Patienten für eine koronare Herzkrankheit gibt.

Die sich wandelnde Rolle der KI im Gesundheitswesen 

Die Fortschritte, die KI im Gesundheitswesen macht, wirken sich neben der medizinischen Bildgebung auch auf andere Bereiche aus. Während KI insbesondere für die effizientere und konsistentere Analyse medizinischer Bilder von großer Bedeutung ist, erweitern neuere Anwendungen ihre Rolle auf den gesamten Diagnoseprozess. 

Heute können KI-Systeme die automatisierte Analyse, die Priorisierung von Fällen und die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und Ärzten dabei helfen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, während die medizinische Bildgebung weiterhin im Mittelpunkt der diagnostischen Versorgung steht. Ein bekanntes Beispiel für diesen umfassenden Fortschritt in der medizinischen KI ist AlphaFold, entwickelt von Google . 

AlphaFold wird zwar nicht direkt in der klinischen Diagnostik eingesetzt, zeigt jedoch, wie KI komplexe biomedizinische Daten analysieren kann, um die dreidimensionale Struktur von Proteinen genau vorherzusagen – eine Errungenschaft, die die biologische Forschung und die Entdeckung neuer Medikamente erheblich beschleunigt hat. Solche Fortschritte tragen dazu bei, die wissenschaftlichen Grundlagen für neue Diagnosetests und gezielte Therapien zu schaffen.

Wesentliche Erkenntnisse

KI definiert die Diagnostik im Gesundheitswesen rasch neu, indem sie die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz klinischer Arbeitsabläufe verbessert. Von der medizinischen Bildgebung und Pathologie bis hin zur personalisierten Behandlungsplanung helfen KI-Tools Ärzten, fundiertere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden sie eine immer wichtigere Rolle bei der Bereitstellung einer zeitnahen, datengestützten und patientenorientierten Versorgung spielen.

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