Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz ebnen weiterhin den Weg für grundlegende Veränderungen im Gesundheitswesen. Ein neues KI-Modell namens Prima, das an der University of Michigan entwickelt wurde, könnte die Zukunft einleiten, in der MRT-Ergebnisse fast augenblicklich analysiert werden. Prima kann ein Gehirn-MRT in Sekundenschnelle auswerten und eine Diagnose stellen. Zudem ist die Genauigkeitsrate äußerst beeindruckend. Studien zufolge erreicht Prima in über 50 Diagnosekategorien eine Genauigkeit von bis zu 97,5 Prozent.
Prima wurde mit über 220.000 MRT-Scans trainiert
Prima wurde auf Basis von mehr als 220.000 MRT-Untersuchungen und 5,6 Millionen Bildsequenzen trainiert, die seit Beginn der Digitalisierung in der Radiologie gesammelt wurden. Dieser Datenumfang unterscheidet das System von spezialisierten KI-Anwendungen mit eng gefasstem Aufgabenbereich.
Prima fungiert als „Vision-Language-Modell“. Das bedeutet, dass es nicht nur Bilder, sondern gleichzeitig auch Textdaten verarbeiten kann. Die Krankengeschichte des Patienten, der Grund für die Überweisung durch den Arzt und alle MRT-Sequenzen werden gemeinsam bewertet, um eine ganzheitliche Analyse zu erstellen.
Bisher getestete KIs in diesem Bereich konzentrierten sich meist auf eine spezifische Krankheit und wurden mit manuell ausgewählten Datensätzen trainiert. Prima hingegen kann Leistungen bei 52 radiologischen Diagnosen erbringen, die verschiedene Arten von Läsionen abdecken. In Tests, die über ein Jahr an rund 30.000 MRT-Bildern durchgeführt wurden, erreichte das System eine durchschnittliche Erfolgsquote von 92 Prozent bei der Unterscheidung zwischen Krankheitsfällen und gesunden Probanden und übertraf damit bestehende fortschrittliche KI-Modelle deutlich.
Ein bemerkenswerter Aspekt von Prima ist, dass es nicht nur Diagnosen stellt, sondern auch den Arbeitsablauf optimieren kann. Beispielsweise kann es bei Notfällen wie Hirnblutungen oder Schlaganfällen automatisch die zuständigen medizinischen Teams alarmieren und festlegen, welcher Facharzt informiert werden muss. Dies kann insbesondere in zeitkritischen Fällen dazu beitragen, Ergebnisse schneller zu erhalten.
Forscher betonen, dass Genauigkeit das wichtigste Kriterium bei der Interpretation von Gehirn-MRTs ist, weisen aber auch darauf hin, dass schnelle Reaktionszeiten die Patientenergebnisse direkt beeinflussen. Da weltweit jährlich Millionen von MRT-Aufnahmen gemacht werden, übersteigt die Arbeitslast oft die Kapazitäten radiologiger Dienste. In einigen Gesundheitszentren kann es Tage oder sogar Wochen dauern, bis Ergebnisse vorliegen. Der Einsatz von Prima und ähnlichen KIs könnte an dieser Stelle die Radiologen erheblich entlasten.
Das Entwicklerteam von Prima plant, in der nächsten Phase auch elektronische Gesundheitsakten in das Modell zu integrieren. Damit soll der klinische Kontext stärker in die Analyse einbezogen und die diagnostische Genauigkeit weiter erhöht werden.
