Zusammenfassung
Hintergrund
Es gibt vielfältige Anwendungsmöglichkeiten der strukturierten Befundung („structured reporting“, SR) und der künstlichen Intelligenz (KI) in der Radiologie. Die Anzahl der wissenschaftlichen Publikationen steigt seit vielen Jahren kontinuierlich. Es existiert ein umfangreiches Portfolio verfügbarer KI-Algorithmen, die z. B. für die automatisierte Detektion und Vorselektion von Pathologien oder für die Erleichterung von Arbeitsabläufen innerhalb des Befundungsworkflows angeboten werden. Auch Geräte nutzen bereits KI-Algorithmen für die Verbesserung des Bedienungskomforts.
Methode
Die SR ist insbesondere für die Erfassung von maschinell auswertbaren, semantischen Daten aus radiologischen Befundberichten erforderlich. Vor dem Hintergrund von Zertifizierungsprozessen ist ihre Verwendung bereits Voraussetzung für die Akkreditierung der Deutschen Krebsgesellschaft als onkologisches Zentrum oder außerhalb Deutschlands als European Cancer Centre.
Ergebnisse
Die mittels SR erfassten Daten können maschinell zu Zwecken der Patientenversorgung, Forschung, Lehre und Qualitätssicherung ausgewertet werden. Die Extraktion valider Informationen aus Befundberichten in Prosaform mittels NLP (neurolinguistisches Programmieren) ist aufgrund der großen Variabilität und v. a. fehlender Informationen deutlich erschwert. Vor dem Hintergrund des überwachten Lernens werden für das Training von KI-Algorithmen oder KNN („k-nearest neighbours“) große Mengen validierter Daten benötigt. Auch die semantischen Daten aus strukturierten Befundberichten können von KI verarbeitet und zum Training verwendet werden.
Schlussfolgerung
KI und SR stellen somit Entitäten eines Kontinuums innerhalb der Radiologie dar, die sich zum Teil gegenseitig bedingen und vor allem sinnvoll ergänzen. Beide haben in diesem Feld ein großes Potenzial für tiefgreifende, anstehende Veränderungen und Weiterentwicklungen.
Abstract
Background
There are a multitude of application possibilities of artificial intelligence (AI) and structured reporting (SR) in radiology. The number of scientific publications have continuously increased for many years. There is an extensive portfolio of available AI algorithms for, e.g. automatic detection and preselection of pathologic patterns in images or for facilitating the reporting workflows. Even machines already use AI algorithms for improvement of operating comfort.
Method
The use of SR is essential especially for the extraction of automatically evaluable semantic data from radiology results reports. Regarding eligibility in certification processes, the use of SR is mandatory for the accreditation of the German Cancer Society as an oncological center or outside Germany, such as the European Cancer Center.
Results
The data from SR can be automatically evaluated for the purpose of patient care, research and educational purposes and quality assurance. Lack of information and a high degree of variability often hamper the extraction of valid information from free-text reports using neurolinguistic programming (NLP). Against the background of supervised training, AI algorithms or k‑nearest neighbors (KNN) require a considerable amount of validated data. The semantic data from SR can also be processed by AI and used for training.
Conclusion
The AI and SR are separate entities within the field of radiology with mutual dependencies and significant added value. Both have a high potential for profound upcoming changes and further developments in radiology.
Literatur
(2021) Künstliche Intelligenz in Produkten von Siemens Healthineers. https://www.siemens-healthineers.com/de/news/kuenstliche-intelligenz-in-produkten.html. Zugegriffen: 5. Juli 2021
DKG (2021) Zertifizierung der Deutschen Krebsgesellschaft: Dokumente. https://www.krebsgesellschaft.de/zertdokumente.html. Zugegriffen: 5. Juli 2021
Balleyguier C, Ayadi S, van Nguyen K, Vanel D, Dromain C, Sigal R (2007) BIRADS classification in mammography. Eur J Radiol 61(2):192–194. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2006.08.033
Bauer J, Rohner-Rojas S, Holderried M (2020) Einrichtungsübergreifende Interoperabilität: Herausforderungen und Grundlagen für die technische Umsetzung. Radiologe 60(4):334–341. https://doi.org/10.1007/s00117-019-00626-9
Boeing N (2018) Dein Freund und Lauscher. heise online
Bosmans JML, Weyler JJ, de Schepper AM, Parizel PM (2011) The radiology report as seen by radiologists and referring clinicians: results of the COVER and ROVER surveys. Radiology 259(1):184–195. https://doi.org/10.1148/radiol.10101045
Bosmans JML, Neri E, Ratib O, Kahn CE (2015) Structured reporting: a fusion reactor hungry for fuel. Insights Imaging 6(1):129–132. https://doi.org/10.1007/s13244-014-0368-7
Buchlak QD, Esmaili N, Leveque J‑C, Bennett C, Farrokhi F, Piccardi M (2021) Machine learning applications to neuroimaging for glioma detection and classification: an artificial intelligence augmented systematic review. J Clin Neurosci 89:177–198. https://doi.org/10.1016/j.jocn.2021.04.043
Chen MC, Ball RL, Yang L, Moradzadeh N, Chapman BE, Larson DB, Langlotz CP, Amrhein TJ, Lungren MP (2018) Deep learning to classify radiology free-text reports. Radiology 286(3):845–852. https://doi.org/10.1148/radiol.2017171115
Chilamkurthy S, Ghosh R, Tanamala S, Biviji M, Campeau NG, Venugopal VK, Mahajan V, Rao P, Warier P (2018) Deep learning algorithms for detection of critical findings in head CT scans: a retrospective study. Lancet 392(10162):2388–2396. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31645-3
Curtis C, Liu C, Bollerman TJ, Pianykh OS (2018) Machine learning for predicting patient wait times and appointment delays. J Am Coll Radiol 15(9):1310–1316. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2017.08.021
Elaine R (1993) Artificial intelligence. Computer science. McGraw-Hill, Auckland
Ganeshan D, Duong P‑AT, Probyn L, Lenchik L, McArthur TA, Retrouvey M, Ghobadi EH, Desouches SL, Pastel D, Francis IR (2018) Structured reporting in radiology. Acad Radiol 25(1):66–73. https://doi.org/10.1016/j.acra.2017.08.005
Hackländer T (2013) Strukturierte Befundung in der Radiologie. Radiologe 53(7):613–617. https://doi.org/10.1007/s00117-013-2493-6
Hanna TN, Shekhani H, Maddu K, Zhang C, Chen Z, Johnson J‑O (2016) Structured report compliance: effect on audio dictation time, report length, and total radiologist study time. Emerg Radiol 23(5):449–453. https://doi.org/10.1007/s10140-016-1418-x
Hawkins CM, Hall S, Zhang B, Towbin AJ (2014) Creation and implementation of department-wide structured reports: an analysis of the impact on error rate in radiology reports. J Digit Imaging 27(5):581–587. https://doi.org/10.1007/s10278-014-9699-7
Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts HJWL (2018) Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer 18(8):500–510. https://doi.org/10.1038/s41568-018-0016-5
IHE Radiology Technical Committee (2016) IHE_RAD_Suppl_MRRT_Rev1.5_TI_2016-09-09
Johnson AJ, Chen MYM, Zapadka ME, Lyders EM, Littenberg B (2010) Radiology report clarity: a cohort study of structured reporting compared with conventional dictation. J Am Coll Radiol 7(7):501–506. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2010.02.008
Kim H, Garrido P, Tewari A, Xu W, Thies J, Niessner M, Pérez P, Richardt C, Zollhöfer M, Theobalt C (2018) Deep video portraits. ACM Trans Graph 37(4):1–14. https://doi.org/10.1145/3197517.3201283
Kleesiek J, Murray JM, Strack C, Kaissis G, Braren R (2020) Wie funktioniert maschinelles Lernen? Radiologe 60(1):24–31. https://doi.org/10.1007/s00117-019-00616-x
Kremp M (2018) Künstliche Intelligenz: Google Duplex ist gruselig gut. DER SPIEGEL
Lindig T (2021) AIRAscore structure- Gesamthirnvolumetrie. https://arzt.airamed.de/airascore-structure-arzt. Zugegriffen: 3. Juli 2021
Nakagawa M, Nakaura T, Namimoto T, Kitajima M, Uetani H, Tateishi M, Oda S, Utsunomiya D, Makino K, Nakamura H, Mukasa A, Hirai T, Yamashita Y (2018) Machine learning based on multi-parametric magnetic resonance imaging to differentiate glioblastoma multiforme from primary cerebral nervous system lymphoma. Eur J Radiol 108:147–154. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2018.09.017
Okada H, Weller M, Huang R, Finocchiaro G, Gilbert MR, Wick W, Ellingson BM, Hashimoto N, Pollack IF, Brandes AA, Franceschi E, Herold-Mende C, Nayak L, Panigrahy A, Pope WB, Prins R, Sampson JH, Wen PY, Reardon DA (2015) Immunotherapy response assessment in neuro-oncology: a report of the RANO working group. Lancet Oncol 16(15):e534–e542. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(15)00088-1
Pons E, Braun LMM, Hunink MGM, Kors JA (2016) Natural language processing in radiology: a systematic review. Radiology 279(2):329–343. https://doi.org/10.1148/radiol.16142770
Ridley LJ (2002) Guide to the radiology report. Australas Radiol 46(4):366–369. https://doi.org/10.1046/j.1440-1673.2002.01084.x
Rubin DL (2007) Creating and Curating a terminology for radiology: ontology modeling and analysis. J Digit Imaging 21(4):355–362. https://doi.org/10.1007/s10278-007-9073-0
Schwartz LH, Panicek DM, Berk AR, Li Y, Hricak H (2011) Improving communication of diagnostic radiology findings through structured reporting. Radiology 260(1):174–181. https://doi.org/10.1148/radiol.11101913
Strohm L, Hehakaya C, Ranschaert ER, Boon WPC, Moors EHM (2020) Implementation of artificial intelligence (AI) applications in radiology: hindering and facilitating factors. Eur Radiol 30(10):5525–5532. https://doi.org/10.1007/s00330-020-06946-y
Turkbey B, Rosenkrantz AB, Haider MA, Padhani AR, Villeirs G, Macura KJ, Tempany CM, Choyke PL, Cornud F, Margolis DJ, Thoeny HC, Verma S, Barentsz J, Weinreb JC (2019) Prostate imaging reporting and data system version 2.1: 2019 update of prostate imaging reporting and data system version 2. Eur Urol 76(3):340–351. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2019.02.033
Wittpahl V (2019) Künstliche Intelligenz. Springer, Berlin, Heidelberg, New York
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Ethics declarations
Interessenkonflikt
J.-M. Hempel und D. Pinto dos Santos geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.
Additional information
QR-Code scannen & Beitrag online lesen
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Hempel, JM., Pinto dos Santos, D. Strukturierte Befundung und künstliche Intelligenz. Radiologe 61, 999–1004 (2021). https://doi.org/10.1007/s00117-021-00920-5
Accepted:
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00117-021-00920-5