Über 8000 Mitarbeitende an den Standorten Luzern, Sursee, Stans und Wolhusen sorgen für das Wohl der Patientinnen und Patienten. Damit ist die LUKS Gruppe die grösste Arbeitgeberin in der Zentralschweiz. Nebst den klassischen Gesundheitsberufen gibt es diverse andere Berufsgattungen, ohne die der Spitalbetrieb nicht aufrechterhalten werden könnte. So kommen rund 100 Berufe zusammen. Zudem verfügt die LUKS Gruppe über eines der leistungsfähigsten Klinikinformationssysteme der Schweiz und nimmt sie mit ihrem hohen Digitalisierungsgrad eine Vorreiterrolle im Schweizer Spitalwesen ein.
Entsprechend ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in einem Spitalbetrieb an unterschiedlichsten Stellen möglich und KI wird heute in der LUKS Gruppe bereits vielseitig angewandt. Exemplarisch legen wir den Fokus nachfolgend auf ein relevantes Beispiel aus der Diagnostik.
Jede vierte Frau mit der Diagnose Brustkrebs stirbt daran
Eine Forschungsgruppe der radiologischen Abteilung des LUKS Sursee arbeitet an der Entwicklung von neuen Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um die Brustkrebsdiagnostik zu automatisieren. «Dabei wird eine Software so trainiert, dass sie Veränderungen auf Mammografie-Bildern selbstständig erkennen und bewerten kann», sagt Simone Schrading, leitende Ärztin des LUKS Sursee.
Jedes Jahr erhalten in der Schweiz 6’000 Frauen die Diagnose Brustkrebs und 1’400 sterben daran. Je früher die Tumorerkrankung diagnostiziert und behandelt wird, desto höher sind die Lebenserwartung und die Lebensqualität der betroffenen Frauen.
Neben der Mammografie, die als wichtigste bildgebende Methode zur Früherkennung von Brustkrebs gilt, können auch andere Verfahren wie Ultraschall und Magnetresonanztomografie wichtige Informationen liefern.
Mit KI könnten kleine Karzinome in sehr frühen Stadien, die mit einer sehr guten Prognose auf Heilung verbunden sind, sicher erkannt werden. Die Arbeitsgruppe trainiert die Software darin, nicht tastbare Veränderungen sehr früh auf Mammografie-Bildern zu erkennen und sie gleichzeitig in gut- oder bösartig einzuteilen.
Die Software unterstützt dabei den Radiologen, indem die Software die Aufnahmen zusätzlich zum Radiologen analysiert. In einem nächsten Schritt soll getestet werden, wie zuverlässig KI zur genau gleichen Diagnose kommt wie ein auf Brustdiagnostik spezialisierter Radiologe.
Es zeigt sich, dass die künstliche Intelligenz im klinischen Alltag Brustbefunde in der Mammografie recht sicher findet.
KI liefert den Ärzten wichtige Zusatzinformationen
Die bisherigen Ergebnisse sind vielversprechend. «Es zeigt sich, dass die KI im klinischen Alltag Brustbefunde in der Mammografie recht sicher findet.» Die KI liefert bei einigen Patientinnen auch wichtige Zusatzinformationen, die den Ärzten die korrekte Bewertung der Mammografie-Aufnahmen deutlich erleichtert und noch präziser macht. Dies ist auch für das LUKS-Netzwerk sehr hilfreich, da zu erwarten ist, dass durch den Einsatz der KI der hohe Qualitätsanspruch im gesamten LUKS-Netzwerk sichergestellt werden kann.
Zudem wird die Unterscheidung zwischen gutartigen und bösartigen Befunden, die sich bei der Bewertung der Mammografie-Aufnahmen ähnlich bis identisch darstellen, erleichtert, was die Notwendigkeit weiterer Abklärungen reduziert. Diese können für die Patientinnen sehr belastend sein.
KI könnte dazu beitragen, Kosten zu reduzieren
Das Forschungsprojekt möchte nun weitere wichtige Fragen klären – etwa die, ob mit Hilfe von KI ein Risikoprofil für die Entwicklung von Brustkrebs für eine Frau erstellt werden kann. Dies könnte dazu beitragen, die Diagnostik von Brustkrebs individuell auf die einzelne Frau abzustimmen, um zu viel, aber auch zu wenig Diagnostik zu vermeiden. Zudem wird untersucht, ob die Beurteilung durch KI dazu beitragen kann, die Bildqualität von Mammografie-Aufnahmen sowie die Qualität von Abläufen während der Mammografie zu optimieren.
Diese Qualitätssicherung und Verbesserung der Abläufe bei der Mammografie sind angesichts knapper personeller und infrastruktureller Ressourcen auch aus ökonomischen Gesichtspunkten interessant und könnten dazu beitragen, Kosten zu reduzieren. Neben der Anwendung von KI in der Mammografie-Befundung wird die Arbeitsgruppe in Zukunft die entwickelten Algorithmen auch zur Brustkrebsfrüherkennung im Ultraschall und in der MRI anwenden und analysieren.
