Die R\u00f6ntgenaufnahme des Brustkorbs bleibt ein einfaches und weit verbreitetes Instrument zur Fr\u00fcherkennung von Krankheiten wie Lungenkrebs. In Japan geh\u00f6rt sie zu den verpflichtenden betrieblichen Gesundheitsuntersuchungen. Die Interpretation der Aufnahmen erfordert jedoch erhebliche Fachkenntnisse. Um Fehler zu minimieren, analysieren in der Regel zwei \u00c4rzte jedes Bild, was ihre Arbeitsbelastung erh\u00f6ht.<\/p>\n
Eine aktuelle Studie untersuchte, ob KI-Software die Rolle des ersten Lesers in diesem System der Doppellekt\u00fcre \u00fcbernehmen kann. Die Forscher analysierten \u00fcber 320.000 R\u00f6ntgenaufnahmen, die zwischen 2018 und 2020 erstellt wurden. Unter den Verdachtsf\u00e4llen auf Lungenkrebs wurden drei KI-Modelle getestet. Ergebnis: Diese Tools erkannten zwischen 62 und 77 % der Anomalien, w\u00e4hrend menschliche \u00c4rzte 59 % erreichten. Selbst bei der Konzentration nur auf die h\u00e4ufigsten Lungenkn\u00f6tchen blieben die Leistungen der KI \u00fcberlegen, mit Erkennungsraten von 64 bis 76 %, w\u00e4hrend die \u00c4rzte bei 59 % lagen.<\/p>\n
Die k\u00fcnstliche Intelligenz zeigte somit eine mindestens gleichwertige, wenn nicht sogar bessere F\u00e4higkeit als die der Fachleute. Allerdings erzeugte sie mehr Fehlalarme. W\u00e4hrend \u00c4rzte nur sehr wenige Fehlalarme produzierten, identifizierten die Programme je nach Modell zwischen 6 und 15 Fehlalarme pro 100 Untersuchungen. Diese Fehler treten oft auf, wenn normale Strukturen wie Rippen oder Blutgef\u00e4\u00dfe mit L\u00e4sionen verwechselt werden.<\/p>\n
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI tats\u00e4chlich den ersten Leser bei der Fr\u00fcherkennung ersetzen k\u00f6nnte. Dies w\u00fcrde die Arbeitsbelastung der \u00c4rzte verringern, ohne die Qualit\u00e4t der Diagnose zu beeintr\u00e4chtigen. Die subtilsten oder kleinsten Kn\u00f6tchen bleiben jedoch eine Herausforderung f\u00fcr diese Tools. Eine erh\u00f6hte Wachsamkeit des zweiten menschlichen Lesers w\u00e4re daher bei schwierigen F\u00e4llen erforderlich.<\/p>\n
Dieser Ansatz k\u00f6nnte die Interpretationen standardisieren und die Unterschiede je nach Erfahrung der \u00c4rzte verringern. Weitere Studien in mehreren medizinischen Zentren sind erforderlich, um diese Vorteile zu best\u00e4tigen und die Auswirkungen auf die Organisation der Versorgung zu bewerten. Das Ziel ist es, diese Technologien schrittweise in die Routinepraxis zu integrieren, ohne die Genauigkeit der Fr\u00fcherkennung zu opfern.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11604-026-01973-z<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Can AI substitute the first reader in chest radiograph screening? A retrospective non-inferiority evaluation<\/p>\n Revue : <\/strong> Japanese Journal of Radiology<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Kotaro Yoshida; Atsushi Takamatsu; Rie Tanaka; Tetsuo Matsunaga; Antoine Choppin; Aya Tonouchi; Satoshi Kobayashi; Takeshi Kobayashi<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Kann k\u00fcnstliche Intelligenz einen Arzt bei der Lungenkrebsfr\u00fcherkennung durch R\u00f6ntgen ersetzen? Die R\u00f6ntgenaufnahme des Brustkorbs bleibt ein einfaches und weit verbreitetes Instrument zur Fr\u00fcherkennung von Krankheiten wie Lungenkrebs. In Japan geh\u00f6rt sie zu den verpflichtenden betrieblichen Gesundheitsuntersuchungen. Die Interpretation der Aufnahmen erfordert jedoch erhebliche Fachkenntnisse. Um Fehler zu minimieren, analysieren in der Regel zwei \u00c4rzte… Kann k\u00fcnstliche Intelligenz einen Arzt bei der Lungenkrebsfr\u00fcherkennung durch R\u00f6ntgen ersetzen?<\/span> weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3,4],"tags":[],"class_list":["post-16","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gesundheit","category-mensch-humanitaer","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16\/revisions\/17"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}