Vision-AI-Tools für die medizinische Diagnostik

Wenn Ärztinnen und Ärzte nach langen Schichten Röntgenbilder auswerten oder Hunderte medizinische Aufnahmen analysieren, können wichtige Befunde gelegentlich übersehen werden. Das ist ein häufiges Problem in der medizinischen Diagnostik.

Selbst geringfügige Verzögerungen oder übersehene Details können die Patientenversorgung beeinträchtigen. Um solchen Problemen zu begegnen, werden Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, um medizinisches Fachpersonal zu unterstützen.

Von der Früherkennung von Krankheiten in der medizinischen Bildgebung bis zur Unterstützung diagnostischer Entscheidungen werden sie zu einem festen Bestandteil der Arbeitsweise von Gesundheitseinrichtungen. Tatsächlich werden KI-Tools in eine Vielzahl von Gesundheitstechnologien integriert.

Dazu gehören Vision-AI-Modelle zur Analyse visueller Daten, Diagnosesoftware zur Unterstützung des medizinischen Fachpersonals bei der Befundung sowie klinisch eingesetzte KI-Systeme, die in realen Gesundheitsumgebungen arbeiten. Obwohl jeder KI-Tooltyp einem anderen Zweck dient, verfolgen alle dasselbe Ziel: genauere, konsistentere und zuverlässigere Diagnosen zu ermöglichen.

In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf einige beliebte KI-Tools, die in klinischen Umgebungen für die medizinische Diagnostik eingesetzt werden. Legen wir los!

Ein Blick auf KI-Technologie und medizinische Diagnostik#

KI kann in mehreren Phasen zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden. Sie kann von der ersten Auswertung medizinischer Daten bis zur Bereitstellung von Erkenntnissen bei abschließenden Entscheidungen eingesetzt werden.

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

Beispielsweise können Vision-AI-Algorithmen Röntgenbilder und CT-Aufnahmen analysieren, um Muster in medizinischen Bildern zu erkennen, die ein Mensch bei einer manuellen Auswertung möglicherweise übersieht. Eine Computer-Vision-Lösung kann verdächtige Bereiche automatisch markieren und den Diagnoseprozess beschleunigen.

Dadurch erhöht sie die diagnostische Genauigkeit, ohne bestehende klinische Arbeitsabläufe zu verlangsamen, und schafft zugleich mehr Zeit für Fachkräfte, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren. Tatsächlich wird prognostiziert, dass der weltweite Markt für Computer Vision im Gesundheitswesen zwischen 2025 und 2030 um $10.97 billion wachsen wird, was die zunehmende Verbreitung dieser Technologien verdeutlicht.

Vision-AI-Tools können sogar bei der Analyse menschlichen Gewebes im mikroskopischen Maßstab helfen. Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning können für Aufgaben der mikroskopischen Datenanalyse eingesetzt werden, etwa zum Zählen von Zellen innerhalb weniger Sekunden. So können sich medizinische Fachkräfte auf das Wichtigste konzentrieren: die Patientinnen und 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 Ärztinnen und Ärzte für jede Patientin und jeden Patienten einen individuellen Behandlungsplan erstellen. Das ist besonders bei komplexen Erkrankungen wie Brustkrebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen hilfreich.

Arten von KI-Tools, die von Gesundheitsdienstleistern eingesetzt werden#

Für die medizinische Diagnostik können verschiedene KI-Tools eingesetzt werden, die jeweils eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Einige konzentrieren sich auf die Analyse medizinischer Bilder, während andere klinische Arbeitsabläufe, die Entscheidungsfindung oder Abläufe auf Systemebene in Gesundheitseinrichtungen unterstützen.

Hier sind einige wichtige Arten von KI-Tools für die medizinische Diagnostik:

• Vision-AI-Modelle: Diese grundlegenden KI-Modelle konzentrieren sich auf Aufgaben des visuellen Verständnisses wie Erkennung, Lokalisierung, Segmentierung und Objektzählung in medizinischen Bildern und Pathologieschnitten. Sie treffen nicht eigenständig klinische Entscheidungen, sondern liefern die grundlegenden Erkenntnisse auf Bildebene, auf denen bildgebungsbasierte Diagnoseanwendungen aufbauen.
• Diagnose-KI-Software: Solche Tools bauen auf grundlegenden Modellen auf und sind zur Unterstützung klinischer Entscheidungen konzipiert. Sie analysieren und kombinieren Daten aus mehreren Quellen, etwa medizinische Bilder, elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Laborergebnisse und klinische Notizen, um Muster zu erkennen, potenzielle Auffälligkeiten zu markieren, Fälle zu priorisieren und medizinisches Fachpersonal bei der Befundung zu unterstützen.
• Klinisch eingesetzte KI-Systeme: Dabei handelt es sich um vollständig integrierte und regulierte KI-Lösungen, die für den realen klinischen Einsatz zugelassen sind. In der Regel kombinieren sie mehrere KI-Modelle, klinische Regeln, Validierungsebenen und Überwachungsmechanismen, um innerhalb klar definierter Anwendungsfälle sicher zu arbeiten. Je nach regulatorischer Zulassung können diese Systeme autonome oder teilautonome diagnostische Aufgaben übernehmen und dabei strenge Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Datenschutz erfüllen.

Beliebte KI-gestützte Tools für die medizinische Diagnostik#

Nachdem wir nun besser verstehen, wie verschiedene KI-Tools diagnostische Arbeitsabläufe unterstützen können, sehen wir uns einige der führenden KI-Tools an, die heute in der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden.

1. Ultralytics YOLO-Modelle#

Ultralytics YOLO-Modelle sind eine Familie von Echtzeit-Computer-Vision-Modellen, die für verschiedene Vision-AI-Aufgaben an Bildern und Videos entwickelt wurden. Im Gesundheitswesen können diese Modelle als grundlegender Baustein dienen, der KI-Systeme bei der Analyse und dem Verständnis medizinischer Bilder unterstützt.

Die Modellfamilie von Ultralytics YOLO umfasst Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 und die neueste Version, Ultralytics YOLO26. Diese Modelle erkennen medizinische Anomalien nicht ohne weiteres Training.

Um Tumore, Läsionen, Frakturen oder andere Auffälligkeiten zu erkennen, können sie mit annotierten Datensätzen medizinischer Bilder feinabgestimmt oder individuell trainiert werden. Diese Datensätze vermitteln ihnen, nach welchen Objekten oder Auffälligkeiten sie in medizinischen Bildern suchen sollen.

Abb. 1. Einsatz von YOLO zur Analyse von Röntgenbildern (Quelle)

Nach der Feinabstimmung können Modelle wie Ultralytics YOLO26 als visueller Assistent in diagnostischen Arbeitsabläufen dienen. Insbesondere aufgrund seiner Geschwindigkeit eignet es sich für stark ausgelastete 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 erkennen, die sofortige klinische Aufmerksamkeit erfordern, etwa Schlaganfälle und Gefäßerkrankungen.

Dieses KI-Tool wird direkt in Krankenhaussysteme integriert und bietet eine Alternative zu manuellen Verfahren der Bildauswertung. Viz.ai ermöglicht es Teams für medizinische Diagnostik, schneller zu reagieren, wenn der Zeitpunkt der Behandlung unmittelbare Auswirkungen auf die Behandlungsergebnisse hat.

Eine der wichtigsten Anwendungen ist die automatische Erkennung von Verschlüssen großer Gefäße (LVOs) in Aufnahmen. Das KI-System sendet außerdem sofortige Warnmeldungen an das Operationsteam auf Mobilgeräten, um schnelle Eingriffe zu unterstützen.

Abb. 2. Verwendung von Viz.ai (Quelle)

3. PathAI#

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

Pathologinnen und Pathologen verwenden dieses Tool bei der Auswertung von Biopsien. Zu den Anwendungen gehören das Zählen von Zellen und das Erkennen von Tumorrändern auf Schnitten. Dadurch wird der Diagnoseprozess effizienter und medizinische Fachkräfte können ihre Befunde sicherer beurteilen.

4. Aidoc#

Aidoc ist ein KI-Tool, das hauptsächlich für die Radiologie und bildgebungsbasierte Diagnostik entwickelt wurde, einschließlich kardiovaskulärer und neurologischer Erkrankungen. Statt schriftliche medizinische Befunde zu analysieren, konzentriert sich Aidoc auf medizinische Bilddaten, um die dringendsten und klinisch bedeutsamsten Befunde hervorzuheben.

Das Tool fungiert als kontinuierliche Sicherheitsüberwachung im Hintergrund für Arbeitsabläufe der medizinischen Bildgebung. Es analysiert Aufnahmen automatisch und markiert Hochrisikofälle, damit sie von medizinischem Fachpersonal vorrangig sofort ausgewertet werden können. Dies trägt dazu bei, diagnostische Verzögerungen zu reduzieren und eine konsistente Patientenversorgung in stark ausgelasteten Krankenhäusern zu unterstützen.

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

Abb. 3. Von Aidoc erkannte intrakranielle Blutungen. (Quelle)

5. Tempus#

Tempus ist ein KI-gestütztes Tool, das in der Krebsversorgung eingesetzt wird, um Ärztinnen und Ärzten fundiertere Therapieentscheidungen zu ermöglichen. Es analysiert Krankenakten sowie genetische und molekulare Daten von Patientinnen und Patienten.

Die Plattform führt Informationen wie Krankengeschichten, Testergebnisse und Genomdaten zusammen, um nützliche klinische Erkenntnisse bereitzustellen. Durch die gemeinsame Betrachtung dieser Informationen hilft Tempus Ärztinnen und Ärzten, die Erkrankung besser zu verstehen und geeignete Behandlungen für eine bestimmte Patientin oder einen bestimmten Patienten abzuwägen.

Tempus wird hauptsächlich von Onkologinnen und Onkologen zur Unterstützung der Therapieauswahl eingesetzt. Das Tool vergleicht das genetische Profil einer Patientin oder eines Patienten mit Mustern aus großen klinischen und molekularen Datensätzen und unterstützt so eine personalisierte Krebsversorgung.

6. Cleerly#

Cleerly ist ein KI-gestütztes Diagnosetool zur Analyse kardialer CT-Aufnahmen, insbesondere der CT-Koronarangiografie. Es hilft Ärztinnen und Ärzten, Details in Herzaufnahmen zu erkennen, die bei einer alleinigen standardmäßigen visuellen Auswertung möglicherweise schwer zu identifizieren sind.

Das Tool analysiert CT-Aufnahmen, um Plaqueablagerungen und Verengungen in den Koronararterien zu beurteilen, die wichtige Anzeichen für Herzerkrankungen sind. Auf Grundlage dieser Analyse erstellt Cleerly einen detaillierten Bericht, der das Risiko einer koronaren Herzkrankheit bei einer Patientin oder einem Patienten aufzeigt.

Die sich wandelnde Rolle von KI im Gesundheitswesen#

Die Fortschritte der KI im Gesundheitswesen wirken sich neben der medizinischen Bildgebung auch auf andere Bereiche aus. Obwohl KI insbesondere bei der effizienteren und konsistenteren Analyse medizinischer Bilder große Wirkung entfaltet, erweitern neue Anwendungen ihre Rolle im gesamten diagnostischen Arbeitsablauf.

Heute können KI-Systeme die automatisierte Analyse, die Priorisierung von Fällen und die klinische Entscheidungsunterstützung übernehmen. Dadurch können medizinische Fachkräfte schneller fundierte Entscheidungen treffen, während die medizinische Bildgebung den Kern der diagnostischen Versorgung bildet. Ein bekanntes Beispiel für diese umfassendere Entwicklung im Bereich der medizinischen KI ist AlphaFold, das von Google DeepMind entwickelt wurde.

Obwohl AlphaFold nicht direkt in der klinischen Diagnostik eingesetzt wird, zeigt es, wie KI komplexe biomedizinische Daten analysieren kann, um die dreidimensionale Struktur von Proteinen präzise vorherzusagen. Diese Leistung hat die biologische Forschung und die Arzneimittelentwicklung erheblich beschleunigt. Solche Fortschritte tragen dazu bei, die wissenschaftlichen Grundlagen für neue diagnostische Tests und zielgerichtete Therapien zu schaffen.

Abb. 4. Vorhersage der 3D-Struktur eines Proteins mit AlphaFold (Quelle)

Wichtige Erkenntnisse#

KI verändert die medizinische Diagnostik rasant, indem sie Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz in klinischen Arbeitsabläufen verbessert. Von der medizinischen Bildgebung und Pathologie bis zur individuellen Behandlungsplanung helfen KI-Tools medizinischen Fachkräften, fundiertere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden sie voraussichtlich eine immer wichtigere Rolle bei einer zeitnahen, datenbasierten und patientenzentrierten Versorgung spielen.

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