Künstliche Intelligenz in der Notaufnahme

Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um intrakranielle Blutungen in der Computertomografie (CT) zu erkennen und den Arbeitsablauf in der Notaufnahme zu verbessern – dieses Ergebnis von Dr. Kristine Blackham, Kaderärztin der diagnostischen und interventionellen Neuroradiologie am USB, und dem Team beteiligter Wissenschaftler*innen wurde in der Fachzeitschrift «Radiology: Artificial Intelligence» publiziert und sogleich vom radiologischen Fachforum «Auntminnie» aufgegriffen. 

In ihrer Studie untersuchten die Neuroradiolog*innen den Einsatz eines Deep-Learning-Algorithmus zur Diagnose intrakranieller Blutungen in der CT. Sie bescheinigten dem auf künstlicher Intelligenz basierenden Hilfsmittel eine diagnostische Genauigkeit von 93,0% und eine Sensitivität von 87,2% und stellten dabei eine Reduktion der Arbeitsabläufe, wie z. B. die Mitteilung eines kritischen Befunds, fest. Gleichzeitig wiesen die Wissenschaftler*innen um Letztautorin Dr. Kristine Blackham auf Grenzen des Hilfsmittels hin und machten deutlich, dass die Verwendung des Algorithmus die sorgfältige Optimierung des gesamten Arbeitsablaufs bedingt.