Künstliche Intelligenz Was die Radiatio anderen Disziplinen voraus hat
Egal, ob Management, Diagnostik oder Therapieplanung – Künstliche Intelligenz und digitalisierte Prozesse sind fester Bestandteil in der Strahlentherapie. Sie erleichtern nicht nur den Klinikmitarbeiter:innen den Alltag, sondern sorgen auch für mehr Sicherheit bei den Patient:innen.
So bedient man sich im Universitätsklinikum Mannheim eines zusätzlichen Datenmanagementsystems. Ein wesentlicher Vorteil für Beate Schweizer, leitende MTRA der dortigen Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie: der Zugriff auf alle relevanten Patient:innendaten von der Aufnahme bis zum Therapieende. Zudem seien die Einträge lesbar, auch ein tägliches Aufsummieren von Dosen oder Ähnlichem sei möglich. Natürlich müssten die Datensätze gepflegt werden, gab sie zu bedenken. Nur das, was dokumentiert werde, stehe auch drin. Und wenn sich an Einwilligungen etwas ändere, müssten Formulare neu unterschrieben und eingescannt werden.
Technik nahtlos in die IT-Infrastruktur integrieren
„Bei uns wird auch kein:e Patient:in ohne ID-Foto bestrahlt“, so die Referentin. Ergänzend dazu erhielten Betroffene eine Chipkarte, auf der sie selbst ihre Daten kontrollieren und bestätigen können und mit der sie sich zu jedem Termin einloggen. Die Software dazu überwache auch die Therapieräume und gebe die Behandlung erst frei, wenn der oder die Erkrankte seine Identität bestätigt habe und sich keine unbefugte Person mehr im Raum befinde.
Bei der Radiatio selbst erhalten sie und ihr Team Unterstützung durch verschiedene Systeme, die eine hochpräzise Lagerungskontrolle, ein Atemgating und/oder eine atemgesteuerte Bestrahlung erlauben. Dies sei aber relativ aufwendig – entweder dauere es, bis die Patientin bzw. der Patient den Umgang mit der Technik gelernt habe, oder die Planungs-CT nehme viel Zeit in Anspruch.
Durch automatisierte Konturierung könnte man dagegen Zeit gewinnen. Die Anwendung funktioniert aber nur unter bestimmten Voraussetzungen: Die Technik müsse sich nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur integrieren lassen, und die Deep-Learning-Modelle der KI müssten klinisch validiert sein, erklärte PD Dr. Christopher Schmeel. Der Strahlentherapeut vom Universitätsklinikum Bonn hat erste Erfahrungen mit der Autokonturierung gemacht. Einmal eingestellt auf die Institutspräferenzen, wähle man das gewünschte Organ aus, und das Programm fahre alles automatisch, sagte er. Selbst Lymphabflusswege und andere Strukturen konturiere das System mit, was Zeit spare. Potenzielle Zielvolumina ließen sich abbilden.
Nach der Erfahrung des Bonner Mediziners aus einer Studie mit 160 Krebspatient:innen seien die Hälfte der Ergebnisse in Ordnung. Bei weiteren 40 % nähmen Änderungen weniger als fünf Minuten in Anspruch, und lediglich ein Zehntel erfordere aufwendigere manuelle Korrekturen.
Das erhöhe letztlich die Planungssicherheit, beschleunige den Behandlungsbeginn und den Patient:innendurchsatz. Zudem verwende die Software eine einheitliche, anerkannte Nomenklatur, sodass damit die Vergleichbarkeit zwischen Behandelnden und Instituten steigen dürfte, schloss der Referent.
Quelle: Schweizer B, Schmeel C. 28. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Radioonkologie; „Innovation und Digitalisierung für Patientenzentrierte Versorgung: MRTA & Radioonologie“