Radiologiekongress: KI-Praxis statt Theorie im Fokus

Hamburg. Auf dem Radiologiekongress Nord in Hamburg dreht sich alles um die echte Integration von Künstlicher Intelligenz in den klinischen Alltag. Ein wegweisendes Papier des Bundesverbands Managed Care (BMC) zur Nutzung von Gesundheitsdaten für KI-gestützte Diagnostik befeuert die Debatte. Der Kongress, der am 23. Januar startete, ist das zentrale Forum für Experten, um über Technologie, Regulierung und die Zukunft der medizinischen Bildgebung zu diskutieren.

Forscher, Kliniker und Industrie treffen sich, um zu erörtern, wie KI die diagnostische und interventionelle Radiologie verändert. Der Fokus liegt auf der Überwindung theoretischer Hürden: Wie lassen sich die Technologien praktisch umsetzen? Es geht um höhere Diagnosegenauigkeit, effizientere Abläufe gegen den Fachkräftemangel und den sensiblen Umgang mit Patientendaten. Die Entwicklungen markieren einen klaren Trend hin zu ausgereiften, datenzentrierten KI-Strategien.

Daten als Grundlage: Deutschlands Weg zur KI-fähigen Gesundheitsversorgung

Ein Schwerpunkt ist die neue BMC-Publikation „Das Potenzial von Gesundheitsdaten mit KI erschließen“. Das Papier der BMC-Arbeitsgruppe Zukunftstechnologien betont: Hochwertige, strukturierte Daten sind die Voraussetzung für eine wirksame KI in der Medizin.

Ein Kapitel von Dr. Jonathan Nadjiri von der Deutschen Gesellschaft für Interventionelle Radiologie (DeGIR) stellt das DeGIR-Register als Vorbild für datenbasierte Qualitätssicherung vor. Es sammelt umfassende Daten zu Eingriffen, Techniken und Ergebnissen, um Transparenz und Behandlungserfolge zu steigern. Diese Initiative spiegelt eine breitere deutsche Strategie wider: Robuste Daten-Ökosysteme sollen sichere und effektive KI-Modelle trainieren und validieren. Experten sehen in diesem „Bottom-up“-Ansatz einen Weg, die Datenhoheit der Ärzte zu stärken und eine Grundlage für Forschung zu schaffen.

Die EU-KI-Verordnung bringt weitreichende Pflichten für Entwickler, Betreiber und Anwender medizinischer KI‑Systeme – von Risikoklassifizierung über Kennzeichnung bis zu umfangreicher Dokumentation. Viele Kliniken, Praxisnetzwerke und medizintechnische Anbieter stehen nun vor der Herausforderung, KI-Projekte rechtskonform zu planen und umzusetzen. Ein kostenloses Umsetzungs‑E‑Book erklärt Schritt für Schritt die relevanten Anforderungen, erläutert die wichtigsten Übergangsfristen und bietet konkrete Prioritäten für Klinik-IT und Zulieferer. Jetzt kostenlosen KI-Umsetzungsleitfaden herunterladen

Mehr als Technik: Patient:innenvertrauen und Entlastung des Personals

Trotz des technischen Fortschritts steht beim Kongress auch der Mensch im Mittelpunkt. Eine aktuelle Studie der UT Southwestern Medical Center (vom 21. Januar) liefert wichtige Einblicke in die Patient:innenperspektive. Die Befragung von über 900 Frauen zeigte: Eine Mehrheit befürwortet den KI-Einsatz bei der Mammographie-Auswertung. Doch nur eine kleine Minderheit würde sich ausschließlich auf eine KI verlassen. Viele Patientinnen würden lieber auf die Beurteilung durch einen Radiologen warten, als sofortiges KI-Feedback zu erhalten. Das unterstreicht den hohen Stellenwert menschlicher Expertise.

Diese Haltung teilen viele Fachleute. KI wird zunehmend als assistives Werkzeug gesehen, nicht als Ersatz. Ihr Potenzial, dem zunehmenden Burnout-Risiko unter Radiologen entgegenzuwirken, ist ein zentraler Diskussionspunkt. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Priorisierung kritischer Fälle kann KI die Arbeitslast managen und Spezialisten für komplexe Diagnosen und die Patientenkommunikation freisetzen.

KI erweitert das diagnostische Arsenal

Aktuelle Durchbrüche zeigen die wachsenden Fähigkeiten der KI in verschiedenen Bildgebungsverfahren. Das Gesundheits-KI-Unternehmen Qure.ai kündigte am 21. Januar eine große Förderung für die Entwicklung KI-gestützter Ultraschallgeräte für den Point-of-Care-Einsatz an. Ziel ist es, hochwertige Diagnostik mit portablen Geräten auch in entlegene Regionen zu bringen.

In der Brustbildgebung sorgen neue italienische Leitlinien (vom 23. Januar) für Aufmerksamkeit. Sie schlagen vor, KI einzusetzen, um zu entscheiden, ob eine Mammographie-Aufnahme einfach oder doppelt durch einen Radiologen begutachtet werden muss. So entsteht ein effizienterer Workflow. Solche regulatorischen Rahmenwerke werden in Europa genau beobachtet – sie könnten auch für Deutschland ein Vorbild bei der Standardisierung von KI in Screening-Programmen sein.

Analyse: Der Fokus verschiebt sich auf die Umsetzung

Die Themen des Kongresses zeigen: Das Feld der KI in der Radiologie reift. Der Fokus hat sich entschieden von der Euphorie hin zu den praktischen Realitäten der Implementierung verschoben. Die BMC-Publikation macht deutlich: Der Erfolg der KI hängt weniger vom Algorithmus allein ab als von der Qualität der Daten, die ihn speisen. Dieser Daten-zuerst-Ansatz ist entscheidend für zuverlässige Systeme.

Gleichzeitig erinnern die Patient:innenbefragungen daran, dass die Einführung der Technologie eine sozio-technische Herausforderung ist. Der Aufbau von Vertrauen ist zentral. Der Konsens lautet: Ein „Human-in-the-Loop“-Modell, bei dem KI die Fähigkeiten der Radiologen erweitert, ist der vielversprechendste Weg. Die Branche bewegt sich weg vom Narrativ „Mensch gegen Maschine“ hin zu einem kooperativen Modell.

Ausblick: Regulierung, Integration und Ausbildung

Die nächsten 12 bis 18 Monate werden entscheidend sein, um klare regulatorische Rahmenbedingungen für den KI‑Einsatz in der Radiologie zu schaffen. Die Arbeit von Organisationen wie BMC und DeGIR wird hier richtungsweisend sein. Zudem muss die nahtlose Integration von KI-Tools in bestehende Systeme wie PACS gelingen, um ineffiziente Insellösungen zu vermeiden.

Ebenso wichtig wird die Ausbildung sein: Aktuelle und künftige Radiologen müssen lernen, KI-Werkzeuge effektiv zu nutzen und kritisch zu hinterfragen. Da das Bewusstsein der Patient:innen wächst, ist eine transparente Kommunikation über den Einsatz und Schutz der Technologien unerlässlich. Die Diskussionen in Hamburg legen das Fundament für eine Zukunft, in der KI ein unverzichtbarer und integrierter Partner in der medizinischen Diagnostik ist.

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