Die Diagnostik von Lungentumoren mithilfe der Computertomographie (CT) ist gängige medizinische Praxis. Tumoren werden lokalisiert, in ihrer Größe vermessen und nach ihrem Wachstumsverhalten kategorisiert.

Verfahren der Künstlichen Intelligenz können in Zukunft die mannigfaltigen Informationen bildgebender Verfahren auswerten und die Diagnose umfassend unterstützen. Neuronale Netzwerke werden mit mehreren tausend Präzedenzfällen darauf trainiert, lokale Abweichungen vom gesunden Zustand des Gewebes zu entdecken. Dies hat für den Radiologen und den behandelnden Onkologen mehrere Vorteile:

Das Ergebnis der automatischen Analyse ist zunächst eine zweite unabhängige Meinung. Außerdem ergänzen sich das menschliche und das maschinelle Auge hervorragend. Für den Patienten bedeutet das eine höhere Sicherheit, den richtigen Befund und damit die richtige Therapie zu erhalten. Darüber hinaus kann die Künstliche Intelligenz dem Arzt helfen, die wirklich kritischen Fälle zu finden und darauf die eigene Arbeitszeit zu fokussieren.

„Unsere Vision ist es, Lungen-CT-Bilder von der KI ganzheitlich bewerten zu lassen“, erklärt Christian Zapf, Leiter der Geschäftseinheit Syngo von Siemens Healthineers. Dabei wird nicht nur der onkologische Befund, sondern auch der Gesamtstatus der Lunge – etwa mit Vorerkrankungen wie COPD – ermittelt. Der Radiologe erhält so eine strukturierte Analyse des Lungenzustandes und kann im sogenannten Tumorboard mit den Onkologen und Lungenfachärzten die beste Therapie für den Patienten bestimmen.