KI – Künstliche Intelligenz
(englisch: AI – Artificial Intelligence)

Wir setzen künstliche Intelligenz bei zahlreichen Modalitäten ein, um repetitive Analysearbeiten zu beschleunigen und in möglichst allen Fällen durchzuführen.

Dies unterstützt uns vor allem bei der frühzeitigen Erkennung von Abweichungen und ist bei orthopädischen Fragestellungen häufig die Basis von Verlaufsbeobachtungen.

Hauptsächlich zur Anwendung bringen wir die AI derzeit vor allem in der Skelettradiologie, der CT und MRT.

Zahlreiche Faktoren können die Beurteilung durch AI stören oder unmöglich machen. Daher ist eine Beurteilung durch AI immer ärztlich zu validieren und zu verifizieren. Im Zweifel bzw. bei Widersprüchlichkeiten gilt jedenfalls der ärztliche (radiologische) Befund.

Eine ausführliche Darstellung des Prozesses der Digitalisierung der Bilddiagnostik im Zeitverlauf sowie der zahlreichen AI-Algorithmen, die wir bereits bei CT und MRT nutzen, finden Sie [hier].

Nachstehend zeigen wir Ihnen einige Anwendungsbeispiele der AI in der Skelettradiologie.

Automatisierte Erhebung des Arthrosegrades nach Kellgren & Lawrence Weitere Informationen dazu auf der Website der Herstellerfirma [hier]

Ganzbein-Aufnahmen mit automatisierter Vermessung der Beinachsen und bestimmter Distanzen
Weitere Informationen dazu auf der Website der Herstellerfirma [hier]

Übersicht der gemessenen Achsen und Winkeln einschließlich Beckenschrägstand
Weitere Informationen dazu auf der Website der Herstellerfirma [hier]

Befunder-Ansicht im PACS

Automatisierte Bestimmung des Skelettalters nach Greulich und Pyle – Normalbefund (Skelettalter innerhalb einer Standardabweichung)
Weitere Informationen dazu auf der Website der Herstellerfirma [hier]

Automatisierte Bestimmung des Skelettalters nach Greulich und Pyle – Retardierung (Skelettalter zwischen erster und zweiter Standardabweichung)
Weitere Informationen dazu auf der Website der Herstellerfirma [hier]

Auswertung des Knochenalters und des ausgeschöpften Wachstumspotentials auf Basis der Tanner-Whitehouse Methode mit BoneXpert, Möglichkeit der Weiterverarbeitung mittels Adult Height Predictor

Das Knochenalter wird auf Basis der Analyse der einzelnen Knochen und Epiphysen der Hand automatisiert ermittelt und ist dadurch sehr gut reproduzierbar.
Diese Analysen werden benutzt, um Kindern, deren körperliches Wachstum im Vergleich zur Altersgruppe um mehr als 14 Monate zurückhängt, das Fußballspiel in einer um ein Jahr jüngeren Spielklasse zu ermöglichen, wo sie durch das Spiel mit etwa gleich großen, gleich kräftigen Kindern mehr Spaß haben, andererseits auch weniger gefährdet sind.

Eine sehr exakte Wachstumsprognose und auch die Feststellung der Zeit des größten Wachstumsschubes sind auf Basis dieser Daten mit dem Adult Height Predictor möglich. Dabei wird die Vorhersage unter Einbeziehung der Größe der Eltern noch besser.
So lässt sich für orthopädische Korrekturmaßnahmen wie Mieder oder Zahnregulierungen der optimale Zeitpunkt des Beginns einer solchen Behandlung bestimmen: Der Zeitpunkt des stärksten Wachstums, weil dann die Behandlung vergleichsweise nur kurz dauern muss.