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Health-IT |

„Big Data in der Radiologie ist eine Revolution“

© garrifrotto

Beim diesjährigen Röntgenkongress ließ die IT-gestützte Bilddatenanalytik aufhorchen. Eine Software hilft bei der Schlaganfalltherapie. Und Radiomics wollen die Tumordiagnostik voranbringen.

 

Wo immer im Moment Radiologen beieinander stehen, die IT-gestützte Zukunft der Radiologie ist stets ein Thema. Beim diesjährigen Röntgenkongress in Leipzig stellte Christian Herweh vom Uniklinikum Heidelberg in der vergangenen Woche eine Studie vor, in der der Schlaganfall-Score ASPECTS anhand von CT-Daten automatisch ermittelt wurde. Der ASPECTS-Score hilft bei der Entscheidung für oder gegen eine mechanische Thrombektomie. Die manuelle Ermittlung des Scores ist aber fehleranfällig.

 

Software schlägt Experten

Mit eASPECTS von Brainomix steht eine digitale Alternative zur Verfügung, die in kleinen Studien gezeigt hatte, dass sie im Vergleich zu untrainierten Radiologen überlegen und im Vergleich zu Experten gleichwertig ist. In Herwehs Studie wurden jetzt die Bilddatensätze von 212 Patienten rückblickend von drei Experten und von der Software analysiert. Ergebnis: Der eASPECTS-Score korrelierte signifikant mit einem schlechten Verlauf nach Thrombektomie. Bei den menschlichen Experten gab es diese Korrelation dagegen nur in einem von drei Fällen.

 

Herweh betonte, dass niemand eine Software alleine darüber entscheiden lassen wolle, ob eine Kathetertherapie bei einem Schlaganfallpatienten Sinn macht oder nicht. Bei Patienten allerdings, bei denen die Neuro(radio)logen ohnehin schon Zweifel haben, ob ein Eingriff nutzenbringend ist, könnte das digitale Scoring eine bessere Entscheidungshilfe sein als das manuelle Scoring durch den Neuro(radio)logen.

 

Radiomics: Ran an die Rohdaten!

Aufwändiger ist die computergestützte Auswertung sämtlicher radiologischer Rohdaten. Diese Methode heißt „Radiomics“. Sie ermöglicht qualitative und auch quantitative Aussagen über die Struktur eines Gewebes und gilt unter anderem im Bereich der Tumoranalytik als vielversprechende Methode, mit der sich Bildinformationen analysieren lassen, die dem Auge nicht zugänglich sind.

 

David Bonekamp vom DKFZ in Heidelberg berichtete, dass es bei Glioblastomen, gelungen sei, mit radiomischen Analysen eine Tumorsignatur zu entwickeln, die die Prognose besser vorhersagt als die sonst eingesetzten klinischen Parameter. Bei Brusttumoren wiederum war die Software nicht besser als Radiologen, wenn es darum ging, vorherzusagen, ob ein Tumor bösartig ist oder nicht. Langfristig, so Bonekamp, könnten die Radiomics zu einer industriellen Revolution in der Radiologie führen, vor allem dann, wenn die Datensätze von selbstlernenden Netzwerken analysiert würden.  

 

Text: Philipp Grätzel von Grätz, Chefredakteur E-HEALTH-COM