Deep Learning und strukturierte Befundung in der Radiologie
Automatisierte Analysen und standardisierte Befundberichte – die Zukunft hat begonnen
Die 2020er Jahre markieren eine Phase des tiefgreifenden Wandels in der Radiologie. Dank Deep-Learning-Algorithmen, die auf neuronalen Netzwerken basieren, werden immer mehr Arbeitsschritte in der Bildanalyse automatisiert. Anders als klassische regelbasierte Algorithmen lernen diese Systeme aus Millionen von Bilddaten und können komplexe Muster erkennen, die dem menschlichen Auge häufig entgehen.
Parallel dazu hat sich die strukturierte Befundung als neuer Goldstandard etabliert. Statt freitextlicher Berichte werden radiologische Befunde in standardisierter Form dokumentiert. Das verbessert nicht nur die Verständlichkeit für zuweisende Ärzt:innen, sondern erlaubt auch eine gezielte Datenauswertung, Qualitätskontrolle und Trainingsgrundlage für KI-Systeme.
Die Kombination aus Deep Learning und strukturierter Befundung ebnet den Weg für eine Radiologie, die durch Entscheidungsunterstützungssysteme effizienter, sicherer und patientenzentrierter wird. Zukünftig könnten Algorithmen nicht nur Bilder analysieren, sondern auch Vorhersagen treffen, Therapieoptionen vorschlagen oder automatisch Folgeuntersuchungen empfehlen.
Die folgende scrollbare Zeitachse zeigt die wichtigsten Meilensteine in dieser aktuellen Entwicklung:
