„Künstliche Intelligenz in der Röntgenbildanalyse – Was ist heute möglich?“
Dr. Dreischarfs Vortrag „Künstliche Intelligenz in der Röntgenbildanalyse – was ist heute möglich?“ rundete die spannende Session „Endoprothetik: Neue Technologien“ am zweiten Kongresstag ab.
Ein roter Faden in den Präsentationen in der Session war der Wunsch vieler Branchenakteure nach automatischen Werkzeugen, die einerseits Kliniker und Radiologen bei der Analyse wachsender Mengen an Bilddaten entlasten und anderseits zu Forschungszwecken und Big-Daten-Analysen genutzt werden können.
Dr. Marcel Dreischarf sprach über den Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Leistungsbewertung von orthopädischen Implantaten. Der Vortrag wurde mit einem Beitrag im Tagesmagazin der Veranstaltung begleitet.
Dr. Dreischarfs Vortrag machte deutlich, dass die Anwendung von KI bereits Realität ist. Er zeigte, dass KI-basierte Algorithmen anatomische Strukturen bereits vollautomatisch und mit hoher Präzision und Validität identifizieren sowie Landmarken platzieren können. So können innerhalb klinischer Studien bereits heute komplexe, klinisch wertvolle Informationen aus Standardröntgenbildern extrahiert werden.
Hersteller orthopädischer Implantate profitieren schon heute von diesen technologischen Entwicklungen. Einige der von Dr. Dreischarf vorgestellten Algorithmen kommen bereits in klinischen Studien, bspw. zur langfristigen Leistungsbewertung von Implantaten, zum Einsatz. Die Kombination von KI-basierten Algorithmen mit der sogenannten 2D-3D-Registrierung, einer Technik zur Schätzung der räumlichen Beziehungen zwischen 3D-Strukturen, ermöglicht die Bewertung von Implantatverschleiß und Migration im Mikrometerbereich.
Wie zuverlässig ist KI?
Trotz der genannten Vorteile für den klinischen Alltag und die effiziente Analyse von Bilddaten äußerte das Publikum Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit von KI.
Um die Zuverlässigkeit dieser Algorithmen zu belegen, stellte Dr. Dreischarf die Ergebnisse von robusten Validierungsstudien vor, die RAYLYTIC zusammen mit führenden Klinikern durchgeführt hat. In den Studien, die in verschiedenen akademischen Fachzeitschriften, wie z.B. The European Spine Journal1, Diagnostics2 und The Journal of Neurosurgery: Spine3, veröffentlicht wurden, konnte eine hohe Übereinstimmung zwischen den von der KI und den ärztlich durchgeführten Messungen systematisch nachgewiesen werden.
Die Nachfrage nach Big Data Analysen
Mit der Vorhersage, dass die Zukunft von Patientenregistern in „registry-embedded studies“, also der Nutzung vorhandener Registerdaten für klinische Studien, liegen wird, unterstrich Dr. Dreischarfs Vortrag den Bedarf an Werkzeugen, die Big-Data-Analysen automatisieren können.
Die UNITY-Plattform von RAYLYTIC – mit Modulen für die KI-basierte Analyse medizinischer Bilddaten und die Erfassung von patient-reported outcome measures (PROMs) – bietet eine Lösung für die wachsende Nachfrage nach einer Korrelation von radiologischen Analysen und PROMs. In Kombination können diese Daten Ärzten dabei helfen, Rückschlüsse zwischen Behandlungstechnik, Implantatleistung und Ergebnissen zu ziehen, um Patienten die bestmögliche Versorgung zu gewährleisten.
Der DKOU 2022
In diesem Jahr fand der Kongress, der eine der zentralen Fachmessen für Orthopädie und Traumatologie in Europa darstellt, unter dem Motto „Mit Begeisterung für unsere Patienten“ statt. In den Hallen des Südberliner Kongresszentrums versammelten sich Branchenexperten, Chirurgen und Medizinproduktehersteller, um sich über Technik und neueste Entwicklungen auf ihrem Gebiet auszutauschen.
Am Ende der vier Kongresstage war eines klar: Eine bessere Patientenversorgung erfordert bessere und vollständigere Daten.
1. Orosz, L., Bhatt, F., Jazini, E., Dreischarf, M., Grover, P., Grigorian, J., Roy, R., Schuler, T., Good, C., Haines, C. Novel Artificial Intelligence Algorithm Accurately and Independently Measures Spinopelvic Parameters. Journal of Neurosurgery: Spine (2022).
2. Grover, P., Siebenwirth, J., Caspari, C., Drange, S., Dreischarf, M., Le Huec, J.-C., Putzier, M., Franke, J. Can artificial intelligence support or even replace physicians in measuring sagittal balance? A validation study on preoperative and postoperative full spine images of 170 patients. European Spine Journal (2022).
3. Erne, F., Grover, P., Dreischarf, M., Reumann, M.K., Saul, D., Histing, T., Nüssler, A.K., Springer, F., Scholl, C. Automated Artificial Intelligence-Based Assessment of Lower Limb Alignment Validated on Weight-Bearing Pre- and Postoperative Full-Leg Radiographs. Diagnostics (2022).