Die Traumaversorgung in der Notaufnahme hängt von einer schnellen und präzisen Frakturerkennung ab, um die Schmerzen der Patienten zu lindern und schwerwiegende Komplikationen zu verhindern. Hier ist die künstliche Intelligenz (KI) zu einem transformativen Werkzeug geworden, das den Diagnoseprozess verbessert und einen nahtlosen klinischen Arbeitsablauf ermöglicht.
Zahlreiche Studien belegen die Fähigkeit der KI, kleinste Frakturen zu erkennen, die möglicherweise unbemerkt bleiben. So ergab eine auf dem RSNA 2023 vorgestellte Studie, dass KI bei der Erkennung häufig übersehener Frakturen effektiver war als Radiologen, was darauf hindeutet, dass ein mit KI verbundener Radiologe die Erkennung verbessern könnte. Auch in den nationalen Normen wird die Rolle der KI in den diagnostischen Arbeitsabläufen allmählich anerkannt. Wie das britische National Institute for Health and Care Excellence (NICE) feststellte, hat sich die KI in der Notfallversorgung bei der Erkennung von Frakturen als nützlich erwiesen. NICE befürwortete Rayvolve®, das vier Produkte umfasst: AZtrauma, AZchest, AZmeasure und AZboneage, aufgrund seiner Fähigkeit, Diagnosefehler zu reduzieren (nice.org.uk).
Die KI-gestützte Frakturerkennung ist erst der Anfang und markiert eine neue Schwelle für die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit und die Beschleunigung der Patientenversorgung. In diesem Artikel wird untersucht, wie die KI-Frakturerkennung funktioniert und welche Vorteile sie im klinischen Umfeld bietet.
Einsatz von KI zur Frakturerkennung in der medizinischen Bildgebung
AZtrauma, die vollständig zertifizierte MDaaS-KI-Software für die Frakturerkennung von AZmed, nutzt hochentwickelte Algorithmen zur Analyse und Erkennung von Knochenfrakturen, Luxationen und Gelenkergüssen in medizinischen Bildern. Durch den Einsatz fortschrittlicher Deep-Learning- und Computer-Vision-Technologien steigert AZtrauma die Produktivität und Präzision der Diagnose für Radiologen erheblich.
Als Hilfsmittel für die Diagnose bietet AZtrauma mehrere Vorteile gegenüber der herkömmlichen Diagnostik:
Fortgeschrittene Techniken von Machine Learning
Hochwertige Unterstützung wird durch Convolutional Neural Networks (CNNs), visuelle Transformatoren und andere fortschrittliche Deep-Learning-Modelle geliefert, die die Software antreiben. Die Rayvolve® AI Suite von AZmed wurde auf einem der größten Datensätze von Röntgenbildern (>15 Millionen) mit sorgfältigen Anmerkungen von zertifizierten Radiologen trainiert, so dass die KI in der Lage ist, komplexe Frakturmuster genau zu erkennen. Dieses umfassende Training macht AZtrauma zu einer leistungsstarken Ressource. Im Folgenden wird beschrieben, wie das Modell entwickelt wurde:
- Erstellung eines Datensatzes: Der erste Schritt ist das Sammeln eines großen Satzes von Röntgenbildern. Er umfasst sowohl frakturierte als auch normale Fälle.
- Beschriftung: Erfahrene Radiologen kennzeichnen die Frakturen in den Bildern, was als zuverlässige Grundlage für das Training dient.
- Modell-Training: Abhängig von den Annotationsdaten lernen die Algorithmen durch Iterationen zwischen den beiden Frakturmustern zu unterscheiden.
- Validierung: Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells anhand neuer oder zuvor nicht getesteter Bilder.
Vorteile von KI Fraktur Detektion
AZtrauma nutzt Algorithmen zur Analyse medizinischer Bilder, die eine bessere Erkennung von subtilen Frakturen und weniger falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse ermöglichen und gleichzeitig konsistente Lesungen für alle Fälle gewährleisten. Diese Schnelligkeit und Genauigkeit ermöglicht eine schnellere Priorisierung kritischer Fälle, was die Wartezeiten minimiert und zu einer schnellen Behandlung führt. AZtrauma automatisiert Routineaufgaben und entlastet Radiologen von alltäglichen Aufgaben, so dass sie sich auf komplexere Fälle konzentrieren können, was das Burnout-Risko verringert und die Leistung der radiologischen Abteilung verbessert.
Auf dem RSNA 2023 stellte Dr. Sean Raj, Chief Innovation Officer von SimonMed, eine Studie zur Validierung der Leistung von Rayvolve® vor. In dieser Studie wurden Untersuchungsdaten aus den Jahren 2022 (ohne KI) und 2023 (mit KI) extrahiert, die 159.601 bzw. 170.703 Untersuchungen umfassten. Die Ergebnisse weisen auf verbesserte Diagnoseraten hin, mit einer Frakturprävalenz von 10,4 % ohne KI und 11,8 % mit KI. Die mittlere Durchlaufzeit (TAT) für Fraktur-positive Fälle wurde signifikant von 48 Stunden ohne KI auf 8,3 Stunden mit KI reduziert, was einer durchschnittlichen Verkürzung von 83% entspricht.
Implementierung im Gesundheitswesen
Der Ansatz von AZmed besteht darin, medizinisches Fachpersonal in den Grundprinzipien der KI zu schulen, direkte Erfahrungen mit der AZtrauma-Software zu sammeln und zu trainieren, wie man KI-unterstützte Diagnoseberichte liest und wie man diese Erkenntnisse für die klinische Entscheidungsfindung nutzt. Aufgrund unterschiedlicher Anforderungen an Infrastruktur und Sicherheit bietet AZmed drei Bereitstellungsmodelle an: On-Premise + Cloud, Cloud oder ein reines On-Premise-Modell. Jedes Modell ist darauf ausgelegt, Patientendaten zu schützen und Datenlecks zu verhindern, indem sichere Netzwerksysteme und kontrollierte Datenspeicherlösungen bereitgestellt und verwaltet werden. Diese Flexibilität ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, die Option zu implementieren, die am besten zu ihrer bestehenden Infrastruktur und ihren Sicherheitsrichtlinien passt.
Integration in bestehende medizinische Bildgebungssysteme
AZtrauma fügt sich nahtlos in die Arbeitsabläufe in Krankenhäusern ein und lässt sich direkt mit medizinischen Bildgebungssystemen verbinden, um eine KI-gestützte Erkennung zu ermöglichen:
Identifizierung von Brüchen in Echtzeit
Wenn ein neues Röntgenbild aufgenommen wird:
- Das KI-System empfängt das Bild
- Das trainierte Modell analysiert das Bild auf Frakturmuster
- Die Ergebnisse werden innerhalb von Sekunden erstellt und zeigen mögliche Frakturen auf.
- Radiologen überprüfen die KI-unterstütztenErgebnisse auf Duplikaten für die endgültige Interpretation
Schlussfolgerung
Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden, analysiert AZtrauma Röntgenbilder in Sekundenschnelle, um Knochenbrüche zu erkennen, die manchmal schwer zu interpretieren sind. Die Vorteile dieser Technologie liegen auf der Hand: bessere Diagnosegenauigkeit, schnellere Ergebnisse und potenzielle Kosteneinsparungen für die Gesundheitssysteme.
Trotz des vielversprechenden Potenzials der künstlichen Intelligenz bei der Erkennung von Knochenbrüchen ist es von entscheidender Bedeutung, die Probleme der Datenqualität, der algorithmischen Verzerrung und der Integration in bestehende Gesundheitssysteme zu überwinden. AZmed ist entschlossen, diese Herausforderungen zu meistern, damit AZtrauma seine hohe Leistung und Zuverlässigkeit im klinischen Einsatz beibehält. Es wird erwartet, dass aktuelle und künftige Technologien den Einsatz von KI bei der Frakturdiagnose weiter optimieren, die Anwendbarkeit erweitern und die Patientenversorgung weiter verbessern werden.
