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Erschienen in: Wiener klinisches Magazin 1/2023

11.01.2023 | Radiologie

Künstliche Intelligenz und Radiomics

Stellenwert in der kardialen MRT

verfasst von: Dr. Alexander Rau, Dr. Martin Soschynski, Dr. Jana Taron, PD Dr. Philipp Ruile, Prof. Dr. Christopher L. Schlett, Prof. Dr. Fabian Bamberg, Dr. Tobias Krauss

Erschienen in: Wiener klinisches Magazin | Ausgabe 1/2023

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Zusammenfassung

Klinisches/methodisches Problem

Kardiale Erkrankungen sind weltweit die führende Todesursache. Viele Erkrankungen können gezielt behandelt werden, sobald eine valide Diagnose gestellt wurde. Die kardiale Magnetresonanztomographie (MRT) hat in der Abklärung zahlreicher kardialer Pathologien einen hohen Stellenwert. Jedoch sind sowohl die Bildakquisition als auch die Befundung und damit zusammenhängende sekundäre Bildauswertungen zeitaufwändig und komplex.

Radiologische Standardverfahren

In den internationalen Leitlinien etabliert sich die kardiale MRT zunehmend in der Evaluation der Herzfunktion und der Differenzialdiagnostik verschiedenster kardialer Erkrankungen.

Methodische Innovationen

Die kardiale MRT besitzt aufgrund der Aufnahmetechnik und der Befundung mit aufwändigen Sekundärmessungen eine eingeschränkte Reproduzierbarkeit. Techniken künstlicher Intelligenz (KI) und Radiomics bieten das Potenzial, die Akquisition, Befundung und Reproduzierbarkeit der kardialen MRT zu verbessern.

Leistungsfähigkeit

Studien zeigen, dass KI und Radiomics-Analysen die kardiale MRT hinsichtlich Bildakquisition, diagnostischer und prognostischer Wertigkeit verbessern können. Zudem konnten mit dieser Herangehensweise neue Biomarker identifiziert werden.

Bewertung und Empfehlung für die Praxis

In der Anwendung von KI in der kardialen MRT liegt großes Potenzial. Die aktuelle Datenlage ist in einigen Aspekten noch zu gering, vor allem liegen zu wenige prospektive und große multizentrische Studien vor. Dadurch sind die entwickelten Algorithmen häufig wissenschaftlich nicht ausreichend validiert und finden in der klinischen Routine noch keine Anwendung.
Literatur
23.
Zurück zum Zitat Chen B‑H, An D‑A, He J et al (2021) Myocardial extracellular volume fraction radiomics analysis for differentiation of reversible versus irreversible myocardial damage and prediction of left ventricular adverse remodeling after ST-elevation myocardial infarction. Eur Radiol 31:504–514. https://​doi.​org/​10.​1007/​s00330-020-07117-9 CrossRef Chen B‑H, An D‑A, He J et al (2021) Myocardial extracellular volume fraction radiomics analysis for differentiation of reversible versus irreversible myocardial damage and prediction of left ventricular adverse remodeling after ST-elevation myocardial infarction. Eur Radiol 31:504–514. https://​doi.​org/​10.​1007/​s00330-020-07117-9 CrossRef
Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz und Radiomics
Stellenwert in der kardialen MRT
verfasst von
Dr. Alexander Rau
Dr. Martin Soschynski
Dr. Jana Taron
PD Dr. Philipp Ruile
Prof. Dr. Christopher L. Schlett
Prof. Dr. Fabian Bamberg
Dr. Tobias Krauss
Publikationsdatum
11.01.2023
Verlag
Springer Vienna
Erschienen in
Wiener klinisches Magazin / Ausgabe 1/2023
Print ISSN: 1869-1757
Elektronische ISSN: 1613-7817
DOI
https://doi.org/10.1007/s00740-022-00474-9

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