Künstliche Intelligenz in der Radiologie: Was kann sie heute wirklich?
Künstliche Intelligenz (KI) zählt heute zu den wichtigsten technologischen Entwicklungen in der Radiologie. Während viele Ärztinnen und Ärzte KI vor allem mit Sprachmodellen wie ChatGPT verbinden, werden in der radiologischen Diagnostik überwiegend spezialisierte Algorithmen eingesetzt, die medizinische Bilddaten analysieren und definierte Auffälligkeiten erkennen.
Insbesondere die konventionelle Radiologie eignet sich hervorragend für den Einsatz von KI. Röntgenaufnahmen sind standardisiert, werden millionenfach durchgeführt und enthalten häufig wiederkehrende diagnostische Fragestellungen. Moderne KI-Systeme können Frakturen, Pneumothoraces oder pulmonale Verdichtungen innerhalb weniger Sekunden markieren und den Radiologen bei der Befundung unterstützen.
Doch wie zuverlässig arbeiten diese Systeme tatsächlich? Können sie den Radiologen ersetzen oder dienen sie lediglich als zusätzliches diagnostisches Werkzeug? Und welche Bedeutung hat diese Entwicklung für Hausärztinnen und Hausärzte?
Dieser Beitrag gibt einen praxisnahen Überblick über den aktuellen Stand der künstlichen Intelligenz in der konventionellen Radiologie.
Inhaltsverzeichnis
- Warum eignet sich die künstliche Intelligenz in der Radiologie besonders gut?
- Wie analysiert eine KI ein Röntgenbild?
- Aktuelle Einsatzgebiete
- Künstliche Intelligenz in der Radiologie bei Frakturen
- Künstliche Intelligenz beim Thoraxröntgen
- Stärken der Künstlichen Intelligenz
- Grenzen der Künstlichen Intelligenz
- Ersetzt Künstliche Intelligenz den Radiologen?
- Bedeutung für Hausärztinnen und Hausärzte
- Fazit
Warum eignet sich die Radiologie besonders gut für künstliche Intelligenz?
Kaum ein medizinisches Fachgebiet erzeugt täglich so viele digitale Bilddaten wie die Radiologie. Allein konventionelle Röntgenaufnahmen machen weltweit mehrere Milliarden Untersuchungen pro Jahr aus. Da viele Untersuchungen nach standardisierten Aufnahmetechniken durchgeführt werden, stehen der künstlichen Intelligenz grosse Mengen vergleichbarer Bilddaten zur Verfügung. Diese Standardisierung ist eine wesentliche Voraussetzung für die zuverlässige Analyse durch moderne KI-Systeme.
Sowohl Radiologinnen und Radiologen als auch KI-Systeme lernen anhand zahlreicher Beispiele, typische Bildmerkmale bestimmten Erkrankungen zuzuordnen. Während der Mensch dabei Anatomie, Pathophysiologie und den klinischen Kontext einbezieht, basiert die Entscheidung der KI auf der statistischen Auswertung sehr vieler zuvor gelernter Bildmuster. Beide können dadurch Auffälligkeiten erkennen – und beide können ähnliche Fehler machen, etwa wenn anatomische Varianten oder Überlagerungen einer Fraktur ähneln.
Die meisten heute eingesetzten Systeme arbeiten dabei nicht autonom, sondern unterstützen den Radiologen als sogenannter Second Reader. Sie markieren auffällige Regionen, priorisieren dringliche Untersuchungen oder berechnen Wahrscheinlichkeiten für definierte Krankheitsbilder.
Merke
Die künstliche Intelligenz stellt derzeit keinen Ersatz für den Radiologen dar. Sie dient als zusätzliches diagnostisches Hilfsmittel und kann insbesondere bei standardisierten Fragestellungen die Befundung unterstützen.
Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Radiologie
Der heutige Einsatz künstlicher Intelligenz in der Radiologie ist das Ergebnis einer rasanten technischen Entwicklung. Mit dem Durchbruch des Deep Learning haben sich die Möglichkeiten der medizinischen Bildanalyse grundlegend erweitert. Deep Learning bezeichnet eine Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Verarbeitungsschichten eingesetzt werden. Diese Netzwerke lernen anhand grosser Datenmengen selbstständig komplexe Muster und Merkmale – beispielsweise typische Bildstrukturen in Röntgen-, CT- oder MRT-Aufnahmen.
Der folgende Zeitstrahl zeigt wichtige Etappen auf dem Weg von der experimentellen Bildanalyse zur klinischen Anwendung.
2012
Durchbruch des Deep Learning
Neuronale Netzwerke erzielen deutliche Fortschritte bei der automatisierten Bilderkennung.
2016–2018
Erste klinische KI-Systeme
Spezialisierte Systeme für die medizinische Bildanalyse erhalten zunehmend regulatorische Zulassungen.
2020
Klinischer Einsatz
KI wird zunehmend zur Frakturerkennung, Thoraxanalyse und Priorisierung dringlicher Untersuchungen eingesetzt.
2023–2025
Integration in den Workflow
KI-Anwendungen werden zunehmend in PACS, Befundungsarbeitsplätze und radiologische Arbeitslisten integriert.
2026
Etablierte Unterstützung
KI unterstützt Radiologen als zusätzlicher Leser, bei der Priorisierung und bei definierten diagnostischen Aufgaben.
Merke
Die Entwicklung führt nicht vom Radiologen zur autonomen KI, sondern zu einer zunehmend engeren Zusammenarbeit zwischen ärztlicher Erfahrung und automatisierter Bildanalyse.
Wie analysiert eine Künstliche Intelligenz ein Röntgenbild?
Moderne KI-Systeme beruhen überwiegend auf sogenannten Deep-Learning-Verfahren. Dabei kommen künstliche neuronale Netzwerke zum Einsatz – mathematische Modelle aus miteinander verbundenen Verarbeitungseinheiten („Neuronen“), die Informationen schrittweise verarbeiten und daraus komplexe Muster erkennen können. Diese Netzwerke werden anhand sehr grosser Datensätze trainiert.
Für das Training werden oftmals mehrere hunderttausend bis Millionen bereits befundete Röntgenaufnahmen verwendet. Das System lernt dabei typische Bildmerkmale kennen, die beispielsweise mit einer Fraktur, einer Pneumonie oder einem Pneumothorax verbunden sind.
Nach Abschluss des Trainings erhält die KI ein bislang unbekanntes Röntgenbild. Innerhalb weniger Sekunden analysiert sie die Bildinformationen und vergleicht diese mit den während des Trainings erlernten Mustern.
Je nach Anwendung kann die Software:
- auffällige Regionen markieren,
- eine Wahrscheinlichkeit für bestimmte Diagnosen berechnen,
- Untersuchungen priorisieren oder
- automatische Messungen durchführen.
Ähnlich wie ein Radiologe erkennt auch die KI typische Bildmerkmale und ordnet sie bestimmten Veränderungen zu. Der wesentliche Unterschied liegt in der Verarbeitung dieser Informationen: Während der Radiologe zusätzlich Anatomie, Pathophysiologie, klinische Angaben und Voruntersuchungen in seine Beurteilung einbezieht, basiert die Analyse der KI auf den während des Trainings erlernten Zusammenhängen innerhalb der Bilddaten.
Praxis-Tipp
Je klarer die klinische Fragestellung formuliert ist, desto besser können Radiologe und KI ihre jeweiligen Stärken nutzen. Die klinische Information bleibt auch im Zeitalter der künstlichen Intelligenz unverzichtbar.
Aktuelle Einsatzgebiete
Die Zahl zugelassener KI-Anwendungen nimmt kontinuierlich zu. In der konventionellen Radiologie konzentrieren sich die meisten Systeme derzeit auf klar definierte Fragestellungen.
| Anwendungsgebiet | Typische Aufgaben der KI |
|---|---|
| Frakturen | Markierung möglicher Frakturlinien |
| Thoraxröntgen | Pneumothorax, Pneumonie, Rundherde, Pleuraerguss |
| Herz | Berechnung der Herzgrösse |
| Lunge | Detektion pulmonaler Verdichtungen |
| Gerätekontrolle | Lagekontrolle von Kathetern und Drainagen |
| Workflow | Priorisierung dringlicher Untersuchungen |
Dabei ist zu beachten, dass die meisten KI-Systeme nur für klar definierte Aufgaben entwickelt wurden. Eine Software zur Frakturerkennung erkennt nicht automatisch Tumoren, entzündliche Veränderungen oder angeborene Fehlbildungen.
Merke
Die Stärke heutiger KI-Systeme liegt nicht in einer universellen Diagnostik, sondern in der hochpräzisen Bearbeitung eng definierter Fragestellungen.
Zwischenfazit
Die künstliche Intelligenz hat sich innerhalb weniger Jahre von einer experimentellen Technologie zu einem festen Bestandteil vieler radiologischer Arbeitsabläufe entwickelt. Besonders in der konventionellen Radiologie bietet sie aufgrund standardisierter Bilddaten hervorragende Voraussetzungen für eine zuverlässige Mustererkennung.
Im nächsten Abschnitt betrachten wir anhand konkreter Beispiele, wie KI-Systeme heute bei der Frakturerkennung und beim Thoraxröntgen eingesetzt werden, welche diagnostischen Vorteile sie bieten und welche Grenzen weiterhin bestehen.
Künstliche Intelligenz in der Radiologie bei Frakturen
Die Erkennung von Frakturen gehört heute zu den erfolgreichsten Anwendungsgebieten der künstlichen Intelligenz in der konventionellen Radiologie. Insbesondere Frakturen der Extremitäten lassen sich aufgrund ihrer standardisierten Darstellung und der grossen Zahl verfügbarer Trainingsdaten gut analysieren.
Moderne KI-Systeme markieren verdächtige Konturunterbrechungen oder Kortikalisdefekte direkt auf dem Röntgenbild. Zusätzlich berechnen viele Programme eine Wahrscheinlichkeit dafür, dass tatsächlich eine Fraktur vorliegt. Die Entscheidung über die Diagnose bleibt jedoch beim Radiologen.
Studien zeigen, dass KI-Systeme insbesondere bei häufigen Frakturen des Handgelenks, Sprunggelenks oder der proximalen Humerusregion eine hohe diagnostische Genauigkeit erreichen können. Besonders interessant ist dabei, dass die Kombination aus Radiologe und KI häufig bessere Ergebnisse liefert als beide alleine.
Praxisbeispiel
Eine nicht dislozierte distale Radiusfraktur kann im hektischen Klinikalltag leicht übersehen werden. Markiert die KI den verdächtigen Bereich zusätzlich, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Radiologe die Fraktur erkennt.
Wo entstehen Fehler?
Auch moderne KI-Systeme arbeiten nicht fehlerfrei. Typische Ursachen für falsch positive oder falsch negative Ergebnisse sind:
- Gefässkanäle oder Nährforamina
- Überlagerungen benachbarter Knochen
- Epiphysenfugen bei Kindern
- ausgeprägte Arthrosen
- Projektionsartefakte
- Metallimplantate
- unzureichende Bildqualität
Besonders kleine Fissuren oder komplexe Gelenkverletzungen stellen weiterhin eine Herausforderung dar. Umgekehrt können harmlose anatomische Varianten fälschlicherweise als Fraktur interpretiert werden.
Merke
Eine von der KI markierte Region ist kein Beweis für eine Fraktur. Ebenso schliesst eine fehlende Markierung eine Fraktur nicht sicher aus.
Künstliche Intelligenz beim Thoraxröntgen
Neben der Frakturerkennung gehört das Thoraxröntgen zu den wichtigsten Einsatzgebieten künstlicher Intelligenz. Aufgrund der hohen Untersuchungszahlen und der grossen klinischen Bedeutung profitieren insbesondere Notaufnahmen und radiologische Institute von einer automatisierten Voranalyse.
Je nach Hersteller können KI-Systeme unter anderem folgende Veränderungen erkennen:
- Pneumothorax
- Pleuraerguss
- pulmonale Verdichtungen
- Lungenrundherde
- Lungenödem
- Kardiomegalie
- Lage von Kathetern und Drainagen
Ein besonderer Vorteil besteht darin, dass dringliche Befunde automatisch priorisiert werden können. Erkennt die KI beispielsweise einen möglichen Pneumothorax, wird die Untersuchung auf der Befundliste nach oben verschoben. Dadurch kann die Zeit bis zur radiologischen Beurteilung verkürzt werden.
Praxis-Tipp
Die Priorisierung durch KI verändert nicht die Diagnosequalität, kann jedoch dazu beitragen, kritische Befunde früher zu erkennen und schneller zu bearbeiten.
Was kann künstliche Intelligenz besonders gut?
Die grössten Stärken moderner KI-Systeme liegen in der schnellen, reproduzierbaren Analyse grosser Datenmengen und in der zuverlässigen Erkennung wiederkehrender Muster. Sie können damit ärztliche Entscheidungen unterstützen, ohne die ärztliche Beurteilung zu ersetzen.
| Stärke | Nutzen im klinischen Alltag |
|---|---|
| Konstante Aufmerksamkeit | Keine Ermüdung oder Ablenkung |
| Schnelle Analyse | Auswertung innerhalb weniger Sekunden |
| Priorisierung | Dringliche Untersuchungen werden schneller bearbeitet |
| Reproduzierbarkeit | Gleichbleibende Bewertung identischer Bilddaten |
| Zusätzliche Kontrolle | Kann übersehene Befunde markieren |
| Automatische Messungen | Objektive Quantifizierung bestimmter Parameter |
Gerade unter Zeitdruck kann die KI als zusätzliches Sicherheitssystem dienen. Sie ersetzt dabei jedoch nicht die ärztliche Erfahrung, sondern ergänzt sie.
Wo liegen die Grenzen?
So beeindruckend moderne KI-Systeme arbeiten, ihre Leistungsfähigkeit ist immer auf die Aufgaben beschränkt, für die sie entwickelt wurden. Eine Software erkennt nur diejenigen Muster, die sie während des Trainings gelernt hat.
Deshalb bestehen weiterhin zahlreiche Einschränkungen.
- ungewöhnliche Erkrankungen werden häufig nicht erkannt,
- schlechte Bildqualität reduziert die diagnostische Leistung,
- seltene anatomische Varianten können zu Fehlinterpretationen führen,
- Kinder sind häufig unterrepräsentiert in Trainingsdatensätzen,
- mehrere gleichzeitig bestehende Erkrankungen erschweren die Analyse.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass KI-Systeme oftmals keine eigentliche medizinische Begründung liefern. Sie markieren einen auffälligen Bereich, erklären jedoch nicht, warum sie zu dieser Einschätzung gelangen. Dieses Phänomen wird häufig als Black Box bezeichnet.
Wichtig
Eine KI bewertet ausschliesslich Bildinformationen. Sie kennt weder Beschwerden, Laborwerte, Voraufnahmen noch die klinische Fragestellung. Diese Informationen bleiben für die endgültige Diagnose unverzichtbar.
Zwischenfazit
Die bisherigen Erfahrungen zeigen deutlich, dass künstliche Intelligenz insbesondere bei standardisierten Fragestellungen einen erheblichen Mehrwert bieten kann. Frakturen, Thoraxbefunde oder automatische Priorisierungen gehören bereits heute vielerorts zum klinischen Alltag.
Gleichzeitig wird ebenso deutlich, dass jede KI nur innerhalb ihres definierten Einsatzgebietes zuverlässig arbeitet. Die ärztliche Interpretation, die Berücksichtigung der klinischen Informationen und die abschliessende Befundung bleiben weiterhin zentrale Aufgaben des Radiologen.
Ersetzt Künstliche Intelligenz den Radiologen?
Diese Frage wird sowohl in der Fachwelt als auch in den Medien regelmässig diskutiert. Nach heutigem Wissensstand lautet die Antwort eindeutig: Nein.
Moderne KI-Systeme können definierte Bildmuster mit hoher Genauigkeit erkennen. Die radiologische Befundung umfasst jedoch weit mehr als die reine Analyse eines einzelnen Bildes.
Radiologinnen und Radiologen berücksichtigen unter anderem:
- die klinische Fragestellung,
- Alter und Geschlecht des Patienten,
- Voruntersuchungen und Verlaufskontrollen,
- Begleiterkrankungen,
- Laborbefunde,
- mehrere gleichzeitig bestehende Veränderungen sowie
- die Auswahl gegebenenfalls notwendiger Zusatzuntersuchungen.
Eine KI erkennt Bildmuster – sie stellt jedoch keine medizinische Gesamtdiagnose.
Merke
Die entscheidende Frage lautet heute nicht:
„Mensch oder KI?“
sondern vielmehr:
„Mensch mit KI oder Mensch ohne KI?“
Studien zeigen zunehmend, dass Radiologinnen und Radiologen durch geeignete KI-Systeme diagnostisch unterstützt werden können. Besonders bei standardisierten Fragestellungen lassen sich Sensitivität erhöhen und Arbeitsabläufe effizienter gestalten.
Welche Bedeutung hat Künstliche Intelligenz für Hausärztinnen und Hausärzte?
Auch wenn KI-Systeme überwiegend innerhalb radiologischer Abteilungen eingesetzt werden, werden Hausärztinnen und Hausärzte künftig immer häufiger mit entsprechenden Ergebnissen konfrontiert.
Bereits heute enthalten zahlreiche radiologische Arbeitsabläufe automatische Bildanalysen. In Zukunft könnten KI-gestützte Hinweise zunehmend Bestandteil radiologischer Befunde werden.
Für die hausärztliche Praxis ergeben sich daraus einige wichtige Konsequenzen:
| Praktische Bedeutung | Konsequenz |
|---|---|
| KI-Markierung | Kein endgültiger Befund, sondern diagnostische Unterstützung |
| Negatives KI-Ergebnis | Schliesst eine Erkrankung nicht sicher aus |
| Klinische Fragestellung | Bleibt für die Bildinterpretation unverzichtbar |
| Radiologischer Befund | Bleibt Grundlage therapeutischer Entscheidungen |
Die Qualität einer radiologischen Untersuchung hängt deshalb weiterhin entscheidend von der Zusammenarbeit zwischen zuweisender Ärztin oder zuweisendem Arzt, Radiologin oder Radiologe und – künftig zunehmend – der künstlichen Intelligenz ab.
Praxis-Tipp
Je präziser die klinische Fragestellung formuliert wird, desto zielgerichteter können Radiologe und KI die Untersuchung beurteilen. Gute klinische Informationen gewinnen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz eher an Bedeutung als dass sie an Bedeutung verlieren.
Ein Blick in die Zukunft
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz schreitet mit hoher Geschwindigkeit voran. Bereits heute unterstützen KI-Systeme die Erkennung von Frakturen, Thoraxbefunden oder die Priorisierung dringlicher Untersuchungen.
In den kommenden Jahren ist zu erwarten, dass weitere Anwendungen hinzukommen werden. Hierzu zählen unter anderem:
- automatische Verlaufsvergleiche früherer Untersuchungen,
- integrierte Analyse mehrerer Bildmodalitäten,
- automatisierte strukturierte Befundvorschläge,
- bessere Integration klinischer Informationen sowie
- Qualitätskontrollen während der Bildakquisition.
Trotz dieser Entwicklung bleibt die Verantwortung für Diagnose und Therapie weiterhin beim behandelnden Arzt. KI wird den medizinischen Entscheidungsprozess unterstützen, ihn jedoch nach heutigem Kenntnisstand nicht ersetzen.
Fazit
Künstliche Intelligenz gehört heute bereits zum klinischen Alltag vieler radiologischer Einrichtungen. Besonders in der konventionellen Radiologie kann sie standardisierte Fragestellungen schnell, reproduzierbar und mit hoher diagnostischer Genauigkeit analysieren.
Ihre grössten Stärken liegen in der Erkennung typischer Bildmuster, der Priorisierung dringlicher Untersuchungen und der Unterstützung radiologischer Arbeitsabläufe.
Gleichzeitig besitzt jede KI klare Grenzen. Sie bewertet ausschliesslich Bildinformationen und ersetzt weder die klinische Fragestellung noch die radiologische Gesamtbeurteilung.
Für Hausärztinnen und Hausärzte bedeutet dies vor allem eines: Die künstliche Intelligenz wird künftig ein wichtiger Bestandteil radiologischer Diagnostik sein. Die medizinische Verantwortung bleibt jedoch weiterhin beim behandelnden Arzt.
Das Wichtigste in Kürze
- KI unterstützt bereits heute die Befundung konventioneller Röntgenaufnahmen.
- Besonders etabliert sind Anwendungen bei Frakturen und Thoraxaufnahmen.
- KI erkennt Muster, ersetzt jedoch keine medizinische Gesamtbeurteilung.
- Radiologe und KI ergänzen sich sinnvoll.
- Die klinische Fragestellung bleibt unverzichtbar.
Fortbildungshinweis
Demnächst auf Swiss Diagnostic:
Künstliche Intelligenz in der konventionellen Radiologie – Chancen, Grenzen und praktische Anwendungen.
In dieser Fortbildung werden anhand zahlreicher Fallbeispiele typische Einsatzgebiete, diagnostische Möglichkeiten sowie die Grenzen moderner KI-Systeme vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf dem praktischen Nutzen für Hausärztinnen und Hausärzte.
Literatur
- European Society of Radiology (ESR). What the radiologist should know about artificial intelligence – an ESR white paper. Insights into Imaging.
- Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts HJWL. Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer. 2018.
- Brady AP. Error and discrepancy in radiology: inevitable or avoidable? Insights into Imaging.
- Topol EJ. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books.
- American College of Radiology (ACR). Artificial Intelligence Resources.
- Radiological Society of North America (RSNA). Artificial Intelligence Education.
- European Commission. Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence.
Stand: Juli 2026