Künstliche Intelligenz in der Radiologie

Radiologen und Radiologinnen stehen unter wachsendem Druck: steigende Fallzahlen, knappe Personalressourcen und zeitaufwendige Dokumentation prägen den Arbeitsalltag. Prof. Stefanie Steinhauser (WIG) hat auf internationalen Tagungen neue Forschung vorgestellt, die zeigt, wie generative KI – sogenannte Large Language Models (LLMs) – diesen Herausforderungen begegnen könnte.

Von der Theorie zur ersten Praxisbewertung

Auf der AOM-Tagung in Kopenhagen präsentierte Prof. Steinhauser eine Studie, die das Potenzial von LLMs in der Radiologie beleuchtet. Anhand einer systematischen Literaturrecherche und halbstrukturierten Interviews mit Radiologen zeigt sich: Obwohl KI-gestützte Sprachmodelle in diesem Bereich noch weitgehend unbekannt sind, bieten sie vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten. Besonders im Fokus stehen zeitintensive Aufgaben wie das Zusammenfassen von Patientengeschichten oder die Erstellung strukturierter Befunde. Radiologen könnten so entlastet und zugleich stärker in ihrer Rolle als „Informationsvermittler“ unterstützt werden. LLMs würden damit nicht ersetzen, sondern die Entscheidungskompetenz der Fachärzte stärken.

Publikation in Health Policy: Chancen und Hürden

Die Ergebnisse wurden in einer weiterführenden Untersuchung vertieft, die nun in einem Artikel im Fachjournal Health Policy  veröffentlicht wurde. Sie verdeutlicht: LLMs können helfen, radiologische Arbeitslast zu reduzieren, standardisierte Berichte zu erstellen und Kommunikation zu verbessern. Gleichzeitig bestehen Hürden, die den Einsatz bremsen:

• rechtliche Unsicherheiten und fehlende Haftungsregeln,
• veraltete IT-Infrastruktur in Kliniken,
• geringe Bekanntheit der Technologie im Berufsalltag.

Die Studie unterstreicht deshalb den Handlungsbedarf für Politik, Klinikmanagement und Industrie: Es braucht klare regulatorische Leitplanken, Investitionen in digitale Infrastruktur und gezielte Schulungsprogramme, um die Chancen verantwortungsvoll zu nutzen.

Forschung, Lehre und Transfer

Die Arbeiten zeigen exemplarisch, wie Forschung aus der Region internationale Sichtbarkeit gewinnt und Impulse für Klinik, Wirtschaft und Politik liefert. Neben ihrer Lehrtätigkeit engagiert sich Prof. Steinhauser damit auch zunehmend in der Wissenschaftskommunikation und im Wissenstransfer – damit Ergebnisse nicht nur im Hörsaal oder im Fachjournal bleiben, sondern auch in Gesellschaft und Praxis ankommen.