Bruch – sicher!

Die konventionelle Röntgenbildgebung gilt bei zahlreichen Fragestellungen in der muskuloskelettalen Bildgebung auch heute immer noch als primäre Diagnostik und kommt häufig im Notfallröntgen zum Einsatz, wenn es um die Untersuchung von Knochenbrüchen geht. Studien belegen, dass etwa ein Fünftel aller Sekundärfrakturen übersehen wird. Der KIAlgorithmus von Gleamer schafft Abhilfe.

„Durch die automatisierte Befundunterstützung wurden unsere Diagnosen nicht nur sicherer, sondern auch schneller.“

Prof. Dr. med. Nicolas Theumann, Facharzt für Radiologie am Institute de Radiologie der Clinique Bois-Cerf in Lausanne

In Summe stellt Prof. Dr. med. Nicolas Theumann, Facharzt für Radiologie am Institute de Radiologie der Clinique BoisCerf in Lausanne, heute 10 bis 20 Prozent mehr Knochenbrüche fest als früher. Dabei handelt es sich in der Regel um unscheinbare Frakturen. Große Frakturen stechen einem Radiologen auch so ins Auge. „Insbesondere wenn hauptsächlich notfallmäßige Röntgenaufnahmen zu befunden sind, konzentriert man sich eher auf die großen und einzelnen Knochenbrüche beziehungsweise auf auffällige Strukturen. Manchmal ist es auch sehr schwer, Brüche in der Nähe von Gelenken zu erkennen“, berichtet Prof. Theumann aus der täglichen Praxis.

Verbesserung der Arbeitsweise

Seit der Radiologe die konventionellen Röntgenaufnahmen von einem KIAlgorithmus analysieren lässt bevor er sie sich ansieht, kommt er deutlich schneller zu einem Befund. Denn die Software liefert ihm die digitalen Bilder bereits mit einer Markierung versehen, die einen möglichen Knochenbruch anzeigen. Für den erfahrenen Arzt stellt BoneView von Gleamer eine deutliche Verbesserung der Arbeitsweise dar, da er sich schnell auf die problematischen Areale im Bild konzentrieren kann. Die Software weist ihn deutlich auf die verdächtigen Bereiche hin.

Auch Dr. Aurelien Lambert, Facharzt für Radiologie in der IM2P Radiology Group in Dijon, hat seit etwa zwei Jahren den KI-Algorithmus von Gleamer im Einsatz. Er verwendet BoneView nicht, um den Arbeitsablauf zu beschleunigen, sondern, um sicherere Diagnosen zu erstellen. Für Dr. Lambert liegt der wesentliche Vorteil der Lösung darin, dass ein „sofortiger zweiter Blick“ seine Analyse der Bilddaten absichert. Denn auch er stellte fest, dass manche diskreten Frakturen mithilfe von BoneView einfach besser erkannt werden. Und er ist sich sicher, dass das mit dem bekannten Phänomen des „Satisfaction Bias“ zu tun hat.

„Mit Gleamer hat sich die Qualität unserer Diagnosen deutlich verbessert, wobei wir ein besonderes Augenmerk auf die Korrelation mit klinischen Daten legen.“

Dr. Aurelien Lambert, Facharzt für Radiologie in der IM2P Radiology Group in Dijon

Im Falle der muskuloskelettalen Bildgebung bedeutet das: Sobald die erste Fraktur gefunden wurde, die mit dem Beschwerdebild des Patienten übereinstimmt, wird die Bildanalyse beendet. Ein Effekt, der genau dazu führt, dass zahlreiche Frakturen übersehen werden. Bleiben die Schmerzen bestehen, werden diese Patienten oftmals weiteren Diagnoseverfahren zugeführt und es folgen deutlich teurere Untersuchungen mit Computer- oder Kernspintomographen. Der Genesungsprozess verzögert sich.

„Insbesondere an arbeitsreichen Tagen, wenn wir viele Knochenbrüche diagnostizieren, stellten wir früher nach kurzer Zeit eine gewisse Ermüdung fest“, blickt Prof. Theumann zurück. Mit Gleamer fällt es ihm leicht, an einem Tag deutlich mehr Röntgenaufnahmen mit Knochenbrüchen zu analysieren. Einen Bruch des Femurkopfes erkennt er sicher und schnell, aber um die feinen Strukturen am Oberschenkelhals zu beurteilen, bedarf es schon sehr viel mehr Aufmerksamkeit.

Hohe Zuverlässigkeit

Bei den meisten unerkannten Frakturen handelt es sich um Sekundärfrakturen. Der Anteil liegt in etwa bei 80 Prozent. Das bedeutet aber auch, dass 20 Prozent aller Frakturen nicht auf den ersten Blick aufgefallen sind. Prof. Theumann ist sich sicher: „Wir Radiologen sind im Prinzip nicht so schlecht. Mit der zusätzlichen KI-basierten Softwareunterstützung können wir uns jedoch viel mehr auf die Details in den Aufnahmen konzentrieren und müssen den Bruch nicht lange suchen.“

In seiner Röntgenabteilung in Lausanne werden inzwischen alle Röntgenaufnahmen der Notaufnahme dem KI-Algorithmus zugeführt, um die Bilder automatisiert zu analysieren. Das Team der Radiologie fokussiert sich bei der Bildanalyse von Knochenbrüchen primär auf die Markierungen, die BoneView einfügt und die Erfahrung der letzten drei Monate haben gezeigt, dass der KI-Algorithmus mit einer sehr hohen Trefferquote zuverlässig funktioniert. Eine klinische Studie belegt, dass mithilfe von BoneView die Diagnosesicherheit steigt. Im Vergleich zur konventionellen Befundung steigt die Sensitivität bei der Befundung einzelner Frakturen um 12 Prozent und bei Viefachfrakturen um 22 Prozent. Insgesamt geht mit BoneView die Anzahl übersehener Knochenbrüche um etwa 30 Prozent zurück. Fast jeder Bruch wird auf Anhieb sicher erkannt.

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