Angehende Radiologen sollten sich mit Blick auf den AI-Fortschritt auf das interventionelle Fachgebiet konzentrieren, sagt PCC-Verantwortlicher aus Singapur
Wichtige Erkenntnisse
- •Dr. Ang Peng Tiam vom Parkway Cancer Centre rät Medizinstudierenden, sich auf interventionelle Radiologie zu spezialisieren, da erwartet wird, dass KI das diagnostische Bildlesen übernimmt.
- •In einem Lungenkrebsfall des Zentrums identifizierte ein Radiologe drei Knoten, während eine KI-gestützte Analyse zwanzig fand – ein klinisches Dilemma, ob eine Operation noch ratsam sei.
- •Dr. Ang zufolge sind diagnostische Radiologie und Pathologie die beiden von KI am stärksten betroffenen medizinischen Bereiche, da beide auf Mustererkennung in Bildern beruhen.
- •Die US-amerikanische FDA hat hunderte KI-gestützte Medizinprodukte zugelassen, viele davon in der Radiologie.
- •Trotz der Fortschritte der KI erklärte Dr. Ang, dass die Technologie Menschen in der Gesundheitsversorgung nicht ersetzen kann, da diese Vertrauen, Fürsorge und Hoffnung erfordert.
Angehende Radiologen wären gut beraten, sich auf interventionelle Radiologie statt diagnostische Radiologie zu spezialisieren, da Künstliche Intelligenz (KI) die Interpretation medizinischer Bilder möglicherweise bald übernehmen könnte, so der Mitgründer des Parkway Cancer Centre (PCC) mit Sitz in Singapur.
„Wenn jemand Radiologie machen will, sollten Sie nicht diagnostische Radiologie wählen. Sie müssen interventioneller Radiologe sein“, sagte Dr. Ang Peng Tiam, medizinischer Direktor und Seniorberater des PCC, bei einer Medienveranstaltung am Freitag.
„(Das bedeutet,) dass Sie die Person sein müssen, die die Angiographie durchführt, die Gefäße verschließt, die die Biopsie macht – und nicht diejenige, die nur die Röntgenaufnahmen liest“, sagte er.
„Denn dieses Lesen wird in Zukunft komplett von Computer und KI erledigt. Das ist also ein ganzer Lernprozess“, fügte er hinzu.
Die interventionelle Radiologie ist das Teilgebiet, in dem Ärzte minimalinvasive, bildgestützte Eingriffe – etwa Angiographien, Biopsien und die Embolisation tumorzuführender Gefäße – selbst praktisch durchführen, im Gegensatz zu diagnostischen Radiologen, deren Hauptaufgabe die Befundung von Aufnahmen und die Erstellung von Befunden ist.
Dr. Äußerungen von Herrn Ang gehen auf eine Erfahrung des Zentrums mit einem Lungenkrebspatienten zurück, bei dem ein Radiologe zunächst nur drei Knoten in der Lunge identifizierte, während eine anschließende KI-gestützte Analyse insgesamt 20 Knoten ergab.
Diese Diskrepanz schuf ein klinisches Dilemma und zwang die Ärzte abzuwägen, ob sie weiterhin eine Operation auf Basis der traditionellen menschlichen Befundung von drei Knoten empfehlen sollten – was laut Fachliteratur eine Heilungschance von 25 % bieten könnte – oder die Behandlung angesichts der 20 von der KI erkannten Knoten überdenken sollten, erklärte er.
Da die historische medizinische Forschung vollständig auf menschlicher visueller Erkennung und nicht auf Computerzählungen basierte, stehen Ärzte vor einer komplexen Lernkurve, wenn es darum geht, maschinell erkannte Befunde zu interpretieren und entsprechend zu handeln.
„Deshalb gibt es, wenn man sich das gesamte Gebiet der Medizin anschaut, zwei Bereiche, die sich stark verändert haben und noch stark verändern werden: erstens die diagnostische Radiologie und zweitens die Pathologie“, sagte Herr Ang.
Beide Bereiche basieren auf Mustererkennung in Bildern – Scans in der Radiologie, Gewebeschnitte in der Pathologie – und genau bei dieser Art von Aufgabe haben maschinelle Lernverfahren in den letzten Jahren die größten Fortschritte erzielt; Aufsichtsbehörden wie die US-amerikanische Arzneimittelbehörde FDA haben hunderte KI-gestützte Medizinprodukte zugelassen, viele davon in der Radiologie.
Obwohl KI in der Medizin eine aufstrebende Kraft ist, sagte er, könne die Technologie den Menschen niemals ersetzen, da die Gesundheitsversorgung auch „das Element von Vertrauen, Fürsorge und Hoffnung“ beinhalte – Eigenschaften, die seiner Aussage nach nur Menschen bieten können.
Herrn Angs Äußerungen kommen zu einem Zeitpunkt, an dem der KI-Markt im Gesundheitswesen laut dem globalen Beratungsunternehmen Wissen Research für 2026 auf einen Wert von 28,2 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und bis 2031 auf 146,3 Milliarden US-Dollar wachsen soll – was einer jährlichen Wachstumsrate von 39 % entspricht. — Edg Adrian A. Eva
