KI-gestützte Algorithmen könnten die Diagnose von kindlichen Schlaganfällen oder Gefäßanomalien zukünftig erleichtern. Foto: © Cornel Putan/stock.adobe.com

Die Deutsche Gesellschaft für Ultraschall in der Medizin (DEGUM) tritt für eine weitergehende Digitalisierung in der Medizin ein und betont den Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Versorgung.

Ein Beispiel für das Potenzial neuer Technologien in der Versorgung erläuterte der stellvertretende Leiter der Sektion Pädiatrie der DEGUM, Dr. Jörg Jüngert. Dabei handelt es sich um ein Verfahren zur Ultraschalluntersuchung des Gehirns bei Neugeborenen.

Zwar sei die hochauflösende Sonografie schon länger ein entscheidendes bildgebendes Verfahren zur Erkennung von krankhaften Veränderungen im Schädel – das neue Verfahren namens Ultrasound Localization Microscopy (ULM) eröffne dabei jedoch neue Möglichkeiten.

Die Methode basiert auf dem Einsatz winziger Gasbläschen als Kontrastmittel, die intravenös verabreicht und deren Gas nach kurzer Zeit über die Lunge wieder abgeatmet wird. Ein handelsübliches Ultraschallgerät mit spezieller Software ermöglicht es, die Perfusion des Gehirns in Echtzeit zu visualisieren und mit Hilfe eines speziellen Analyseverfahrens kleinste Gefäße zu charakterisieren.

Kindliche Schlaganfälle oder Gefäßanomalien könnten laut Jüngert so rasch diagnostiziert werden. Bislang benötigt die detaillierte Analyse der Mikrogefäße eines Neugeborenen einen ganzen Arbeitstag. »KI-gestützte Algorithmen könnten diesen Prozess künftig erheblich optimieren«, so Jüngert. Die DEGUM weist daraufhin, dass das Verfahren in Europa nur im Rahmen von Forschungsprojekten angewendet wird.

Die Kombination von Ultraschall und KI ist laut der Fachgesellschaft außerdem in der Diagnostik von Herzfehlern bei Ungeborenen und Neugeborenen sehr vielversprechend. Laut Robert Dalla Pozza, ebenfalls stellvertretender Leiter der Sektion Pädiatrie der DEGUM vom Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München, werden bei der routinemäßigen Fetal-Echokardiografie nur etwa 30 bis 50 % der angeborenen Herzfehler erkannt.

Die Anwendung von KI könne durch Bildanalysen diese Rate erheblich verbessern. Die behandelnden Ärzt:innen könnten die Geburt dann deutlich genauer planen, so der Experte. Sie könnten zum Beispiel den Geburtsmodus besser wählen und gegebenenfalls ein Zentrum mit Zugang zur Kinderkardiologie und -herzchirurgie auswählen.

Aber auch bei Neugeborenen helfe die KI in Kombination mit der Echokardiografie und weiteren Untersuchungsmethoden bei der korrekten Diagnose angeborener Herzfehler oder bei der Risikoabschätzung. Ein Beispiel dafür ist laut Dirk-André Clevert, stellvertretender Leiter der Sektion Radiologie der DEGUM, zum Beispiel der persistierender Ductus arteriosus (PDA). Hierbei schließt sich ein nur für das ungeborene Kind hilfreiches Blutgefäß nach der Geburt nicht, der Ductus arteriosus. Mit KI-Unterstützung könnten Ärzt:innen weitaus besser beurteilen, ob und gegebenenfalls wie der PDA behandelt werden muss.

KI kann laut der DEGUM zudem bei der Risikoabschätzung von angeborenen Herzfehlern für das weitere Leben unterstützen – zum Beispiel, indem sie das individuelle Risiko für Rhythmusstörungen genauer bestimmt, als dies im Augenblick möglich ist.

Quelle: DEGUM Aktuell; 26.2.2025 . aerzteblatt, 3.3.2025 · DHZ