Radiologische Diagnostik und Prognostik von COVID-19: Einsatz von künstlicher Intelligenz und Zusammenhang mit muskulo-skelettaler Bildgebung

Abstract

ZusammenfassungDie COVID-19 Pandemie hat die Radiologie, wie viele andere Bereiche, vor völlig neue Herausforderungen gestellt. Radiologische Bildgebung spielt im Verbund mit Laboruntersuchungen und klinischen Daten eine wichtige Rolle bei der Diagnose von COVID-19. Anhand einer spezifischen Analyse der Lungenläsionen erlaubt sie auch Einschätzungen des Risikos schwerer Verläufe, wenngleich die Größenordnung des Informationsgewinns über biologisch klinische Daten hinaus im Einzelfall unterschiedlich und Gegenstand aktueller Forschung ist. Osteoporose-bedingte Frakturen stellen in diesem Zusammenhang möglicherweise einen unabhängigen Risikofaktor für schwere Verläufe dar. Die Pandemie hat aber auch neue Perspektiven eröffnet, insbesondere sind im Bereich der Bildgebung neue technologische Entwicklungen mit Nachdruck vorangetrieben worden. So arbeiten alle Universitätsradiologien am Projekt Radiological Cooperative Network (RACOON) zusammen, wobei auf der Basis strukturierter Befunde die Daten zusammengeführt und optional mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) analysiert werden. Eine Zusammenführung mit KI-Methoden zur Frakturerkennungen bietet Perspektiven, Frakturinformationen automatisch zu gewinnen und in Risiko-Scores für schweren Verlauf mit einzubinden. Die neuen Strukturen und Methoden, die während der Pandemie entwickelt wurden, lassen sich auf andere Anwendungsbereiche wie die muskulo-skelettale Bildgebung übertragen und können so zu erheblichen technologischen Fortschritten in der radiologischen Diagnostik und Prognostik führen.