Rüdiger Schernthaner, Vorstand des Zentralen Radiologie Instituts der Klinik Landstraße, über den realistischen Einsatz von KI in der Radiologie, aktuelle Grenzen der Technologie, Herausforderungen im klinischen Alltag sowie die Frage, warum menschliche Expertise trotz rasanter Entwicklungen weiterhin unverzichtbar bleibt.
Ärzt*in für Wien: Immer wieder hört man, dass Radiologinnen und Radiologen in naher Zukunft durch Künstliche Intelligenz (KI) ersetzt werden könnten. Wie realistisch ist dieses Szenario?
Rüdiger Schernthaner: Diese These hält einem Realitätscheck derzeit aus mehreren Gründen nicht stand. Ein zentraler Aspekt ist die Frage der Verantwortung und Haftung. In den USA gab es zwar vereinzelt Bestrebungen, KI auch ohne Einbindung von Radiologinnen und Radiologen einzusetzen, doch nach meinem Wissensstand sind diese bislang gescheitert. Die aktuelle Datenlage gibt einen solchen Schritt schlicht nicht her. Wir sehen klar, dass KI nicht perfekt ist – allerdings können auch Radiologinnen und Radiologen Fehler machen. Der entscheidende Unterschied liegt in der Verantwortung: Beim Menschen ist eindeutig geregelt, wer haftet. Bei KI-Systemen ist diese Frage derzeit ungeklärt. Mir ist keine Firma bekannt, die bereit wäre, für die Diagnosen ihrer KI Haftung zu übernehmen. Diese liegt weiterhin bei den Radiologinnen und Radiologen. Vor diesem Hintergrund bleibt die Vorstellung eines vollständigen Ersatzes menschlicher Expertise aktuell eher theoretisch.
Ärzt*in für Wien: Sie sind im Wiener Gesundheitsverbund für die Implementierung von KI in der Radiologie zuständig. Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Auswahl geeigneter Systeme?
Schernthaner: Ich beschäftige mich seit mehreren Jahren intensiv mit diesem Thema. Die erste große Herausforderung ist die enorme Vielfalt des Marktes. Die meisten KI-Systeme sind hochspezialisiert und auf ganz konkrete Fragestellungen trainiert. Ein Algorithmus, der etwa Lungenrundherde erkennt, ist nicht automatisch auch für Rippenfrakturen geeignet. Oft beschränken sich Systeme sogar auf einzelne Körperregionen oder sehr spezifische Fragestellungen. Ein weiteres wesentliches Problem ist die technische Integration. KI muss vollständig in bestehende Krankenhaus-IT-Systeme eingebunden werden, damit sie im klinischen Alltag überhaupt sinnvoll genutzt werden kann. Eine große Studie, der „LungIMPACT Trial“, hat gezeigt, dass KI zwar diagnostisch funktioniert, aber nicht automatisch zu einem klinischen Mehrwert führt. Die radiologischen Befunde waren zwar schneller verfügbar, aber weder Folgeuntersuchungen noch therapeutische Maßnahmen wurden beschleunigt. Für die Patientinnen und Patienten ergab sich dadurch kein unmittelbarer Vorteil.
Ärzt*in für Wien: Welchen Lösungsansatz sehen Sie angesichts dieser Komplexität?
Schernthaner: KI ist ohne Zweifel eine disruptive Technologie, die unsere Arbeit nachhaltig verändern wird. Wenn wir sie jedoch nur als zusätzliches Werkzeug oben drauf setzen, bleibt der Mehrwert begrenzt. Ich halte daher Plattformlösungen – sogenannte AI-Aggregatoren – für einen vielversprechenden Ansatz. Diese Plattformen übernehmen die Evaluation verschiedener KI-Anbieter, testen deren Systeme mit eigenen, mit unseren Patientinnen und Patienten vergleichbaren Datensätzen und geben darauf basierend Empfehlungen ab. Das nimmt uns einen erheblichen Teil der aufwendigen Vorarbeit ab. Ein weiterer großer Vorteil liegt in der technischen Integration. Die Anbindung an die Krankenhaus-IT erfolgt dann nur einmal über eine zentrale Plattform, die als Hub fungiert. Über diesen können verschiedene KI-Anwendungen angebunden werden. Das ermöglicht auch eine gewisse Flexibilität: Wenn ein neuer Anbieter auf den Markt kommt, der bessere oder kostengünstigere Lösungen bietet, kann dieser vergleichsweise einfach integriert werden.
Quantität versus Qualität
Ärzt*in für Wien: Welche konkreten positiven Effekte sehen Sie bereits im klinischen Alltag?
Schernthaner: Ein wesentlicher Punkt ist die stetig wachsende Datenmenge. Moderne bildgebende Verfahren liefern immer detailliertere Informationen, die ausgewertet werden müssen. Diese Entwicklung hat in den letzten Jahren zu einer zunehmenden Arbeitsbelastung geführt, ohne dass das Personal entsprechend aufgestockt wurde. Studien, insbesondere aus den USA, zeigen bereits erhöhte Burn-out-Raten unter Radiologinnen und Radiologen. Gleichzeitig ermöglichen diese Daten auch präzisere Analysen. Ein Beispiel sind volumetrische Messungen von Lungenrundherden, die deutlich aussagekräftiger sind als eindimensionale Messungen. Die Volumen-Verdopplungsrate lässt uns früher ein Größenwachstum einer Läsion erkennen. Im klinischen Alltag sind solche Auswertungen jedoch oft zu zeitaufwendig. Genau hier kann KI einen entscheidenden Beitrag leisten: Sie kann diese Messungen automatisiert durchführen. Radiologinnen und Radiologen überprüfen anschließend die Ergebnisse und bewerten sie im klinischen Kontext. Studien zeigen, dass diese automatisierte Volumetrie gut funktioniert, auch wenn die Systeme aufgrund ihrer hohen Sensitivität gelegentlich falsch-positive Befunde generieren.
Ärzt*in für Wien: Was bedeutet das für die diagnostische Genauigkeit?
Schernthaner: In der Medizin besteht immer ein Spannungsfeld zwischen Sensitivität und Spezifität. KI-Systeme werden in der Regel auf maximale Sensitivität trainiert – also darauf, möglichst keinen pathologischen Befund zu übersehen. Das führt zwangsläufig zu einer höheren Anzahl falsch-positiver Ergebnisse. Diese müssen anschließend durch die Radiologin oder den Radiologen eingeordnet werden. Eine Brustkrebsstudie hat gezeigt, dass durch KI zwar mehr frühe Tumoren entdeckt wurden, gleichzeitig aber auch die Rückrufrate deutlich anstieg. Das bedeutet, dass mehr Patientinnen unnötig beunruhigt werden. Hier gilt es, eine sorgfältige Balance zu finden.
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Ärzt*in für Wien: Wie lässt sich die Arbeitsverteilung zwischen Mensch und Maschine derzeit beschreiben? Was kann die KI besser, und was der Mensch?
Schernthaner: Grundsätzlich gilt: Standardisierte, wiederkehrende Prozesse kann die KI schneller und oft auch präziser erledigen als der Mensch. Dazu zählen insbesondere quantitative Analysen und Messungen. Wenn es jedoch um die qualitative Bewertung, die Kontextualisierung und die Gesamteinschätzung geht, ist der Mensch weiterhin überlegen. Die Stärke der KI liegt in der Quantifizierung, die der Radiologinnen und Radiologen in der Interpretation.
Ärzt*in für Wien: In welchem Zeithorizont rechnen Sie mit einem breiten und verlässlichen Einsatz von KI?
Schernthaner: Der aktuelle KI-Hype ist enorm und betrifft viele Bereiche, nicht nur die Medizin. Ich gehe davon aus, dass sich diese Entwicklung etwas konsolidieren wird – auch, weil es aktuell bereits zu einer Verknappung der Ressourcen, wie zum Beispiel Festplatten und Grafikkarten, gekommen ist und es zu einer Selektion am Markt kommen wird. Dennoch wird sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickeln und verbessern. Langfristig werden Radiologinnen und Radiologen aber weiterhin eine zentrale Rolle spielen, nicht zuletzt, weil Fragen der Haftung und der rechtlichen Rahmenbedingungen noch nicht abschließend geklärt sind.
Ärzt*in für Wien: Die Radiologie gilt als Mangelfach. Kann KI zumindest helfen, die Arbeitsbelastung zu reduzieren?
Schernthaner: Davon bin ich überzeugt. Die Radiologie ist aus der modernen Medizin nicht mehr wegzudenken. Kaum eine Diagnose oder Therapieentscheidung kommt heute ohne Bildgebung aus. KI wird Radiologinnen und Radiologen daher nicht ersetzen, sondern vielmehr unterstützen. Gerade vor dem Hintergrund des Personalmangels kann sie dazu beitragen, Arbeitsprozesse effizienter zu gestalten und die Belastung zu reduzieren. Ziel ist es, die vorhandenen Ressourcen besser zu nutzen und langfristig auch Überlastungssituationen zu vermeiden.