KI in der Schweizer Radiologie: Projekte, die die Zukunft gestalten

Die Radiologie, ein Eckpfeiler der modernen medizinischen Diagnostik, durchlebt derzeit eine ihrer grössten Transformationen. Der Grund dafür ist die Künstliche Intelligenz (KI). Algorithmen des maschinellen Lernens und insbesondere des Deep Learning sind heute in der Lage, medizinische Bilder – von Röntgenaufnahmen über CT- bis hin zu MRT-Scans – mit erstaunlicher Geschwindigkeit und Präzision zu analysieren. Doch es geht nicht darum, den Radiologen zu ersetzen. Vielmehr wird die KI zu einem unverzichtbaren Werkzeug, einem "zweiten Paar Augen", das menschliche Expertise erweitert und unterstützt. Die Schweiz, mit ihrem dichten Netzwerk aus Spitzenforschung, Universitätsspitälern und einer innovativen MedTech-Branche, spielt bei dieser Entwicklung eine führende Rolle. Dieser Beitrag beleuchtet, wie KI die Radiologie verändert und welche spannenden Projekte in der Schweiz bereits heute die Medizin von morgen gestalten.

Wie KI die Radiologie revolutioniert

Die Anwendungsbereiche von KI in der radiologischen Diagnostik sind vielfältig und gehen weit über die reine Bilderkennung hinaus. Im Kern unterstützt KI den gesamten radiologischen Prozess, von der Bildaufnahme bis zum Befund. Algorithmen können dabei helfen, Arbeitsabläufe zu optimieren, indem sie beispielsweise CT- oder MRT-Scanner so einstellen, dass die Bildqualität bei minimaler Strahlen- oder Kontrastmitteldosis maximiert wird. Eine ihrer Stärken liegt in der Triage und Priorisierung von Untersuchungen: KI-Systeme können Notfälle wie Hirnblutungen, Lungenembolien oder kritische Frakturen in der Warteschlange automatisch erkennen und nach vorne reihen, sodass der Radiologe die dringendsten Fälle sofort beurteilen kann.

Die wohl bekannteste Anwendung ist die Detektion und Charakterisierung von Auffälligkeiten. KI-Modelle, trainiert mit Tausenden von annotierten Bildern, können verdächtige Läsionen wie Tumorknoten in der Lunge, frühe Anzeichen von Brustkrebs auf Mammographien oder subtile neurologische Veränderungen im Gehirn markieren. Darüber hinaus ermöglichen sie eine präzise Quantifizierung, indem sie automatisch das Volumen eines Tumors oder die Grösse einer Läsion vermessen, was für die Verlaufsbeurteilung einer Krebstherapie entscheidend ist.

Die Schweizer Innovationslandschaft: Ein ideales Ökosystem

Die Schweiz bietet die perfekte Umgebung für die Entwicklung und Implementierung von KI in der Radiologie. Führende technische Hochschulen wie die ETH Zürich und die EPFL in Lausanne leisten Pionierarbeit in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen. Diese Forschung wird oft in enger Zusammenarbeit mit den grossen Universitätsspitälern (USZ, Inselspital, CHUV, HUG, Unispital Basel) in die klinische Anwendung überführt. Gleichzeitig treiben innovative Schweizer Startups und die hiesigen Niederlassungen globaler MedTech-Konzerne die Entwicklung kommerzieller, zertifizierter KI-Lösungen voran.

Spotlight auf Schweizer Projekte und Anwendungen

Die Implementierung von KI in der Schweizer Radiologie ist keine ferne Zukunftsmusik mehr, sondern bereits klinische Realität.

Ein herausragendes Beispiel ist der Einsatz von KI in der Schlaganfalldiagnostik. Mehrere Schweizer Spitäler, darunter das Inselspital Bern und das Kantonsspital Aarau, nutzen KI-Software, die CT-Bilder des Gehirns in Minutenschnelle analysiert, um frühe Anzeichen eines Hirnschlags, wie Durchblutungsstörungen oder Gefässverschlüsse, zu identifizieren. Dies ermöglicht es dem Behandlungsteam, wertvolle Zeit zu sparen und schneller über die richtige Therapie zu entscheiden ("Time is Brain").

Im Bereich der Onkologie arbeiten Forschende der EPFL und des CHUV in Lausanne an Deep-Learning-Modellen, die Brustkrebs auf digitalen Mammographie- und Ultraschallbildern nicht nur erkennen, sondern auch dessen Aggressivität besser vorhersagen können. Ähnliche Projekte am Universitätsspital Zürich (USZ), oft in Kooperation mit der ETH, zielen darauf ab, mithilfe von KI die Charakterisierung von Hirn- oder Prostatatumoren zu verbessern und so personalisierte Behandlungsstrategien zu unterstützen.

Auch in der pädiatrischen Radiologie am Kinderspital Zürich wird KI erforscht, beispielsweise um die Bestimmung des Knochenalters bei Kindern zu automatisieren – eine häufige, aber zeitaufwändige Aufgabe. Ein weiteres Feld ist die Optimierung von Arbeitsabläufen: KI-gestützte Software hilft bereits heute dabei, die Planung von Untersuchungen zu verbessern und Radiologen von repetitiven administrativen Aufgaben zu entlasten, damit sie sich auf die komplexe diagnostische Arbeit konzentrieren können.

Herausforderungen und ethische Überlegungen

Trotz des enormen Potenzials ist die Einführung von KI in der Radiologie kein Selbstläufer. Eine zentrale Herausforderung ist die Integration der neuen Tools in die bestehenden IT-Systeme der Spitäler, wie die Picture Archiving and Communication Systems (PACS). Die Qualität und Diversität der Trainingsdaten ist entscheidend, um Verzerrungen (Bias) der Algorithmen zu vermeiden und sicherzustellen, dass sie für die lokale Bevölkerung zuverlässig funktionieren.

Zudem unterliegen KI-Lösungen, die für diagnostische Zwecke eingesetzt werden, als Medizinprodukte strengen regulatorischen Anforderungen durch Swissmedic. Auch ethische und rechtliche Fragen zur Verantwortung und Haftung bei Fehldiagnosen müssen geklärt sein. Der Datenschutz, insbesondere im Umgang mit hochsensiblen Patientendaten, hat in der Schweiz oberste Priorität.

Die Zukunft des Radiologen: Vom Bildleser zum klinischen Berater

Die Rolle des Radiologen wird sich durch die KI verändern, aber nicht verschwinden. Repetitive Detektionsaufgaben werden zunehmend von der KI übernommen. Dadurch gewinnt der Radiologe Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten: die Validierung von KI-Ergebnissen, die Beurteilung komplexer, seltener Fälle und vor allem die interdisziplinäre Zusammenarbeit. Die Rolle verschiebt sich vom reinen "Bildleser" hin zum diagnostischen Berater und Datenintegrator, der die KI-Erkenntnisse im klinischen Gesamtkontext interpretiert und seine Kollegen aus anderen Fachdisziplinen berät.

Fazit: Die Schweiz gestaltet die radiologische Zukunft aktiv mit

Die Schweiz ist nicht nur ein Anwender, sondern ein aktiver Mitgestalter der KI-Revolution in der Radiologie. Die enge Zusammenarbeit zwischen technischer Forschung, klinischer Praxis und Industrie schafft ein fruchtbares Umfeld für Innovationen, die direkt den Patientinnen und Patienten zugutekommen. Künstliche Intelligenz ist dabei nicht der Konkurrent, sondern der leistungsstarke Partner des Radiologen. Gemeinsam ermöglichen sie eine schnellere, präzisere und personalisiertere Diagnostik und sichern so die hohe Qualität des Schweizer Gesundheitswesens für die Zukunft.