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Die erstaunliche Reise computergestützter Tests: Wie gelangten sie in den 1950er Jahren vom Labor ins Krankenhaus?
In der modernen Medizin ist die computergestützte Erkennungstechnologie (CADe) zweifellos ein wichtiges Instrument zur Verbesserung der Diagnose und hilft Ärzten, die Effizienz und Genauigkeit medizinischer Leistungen zu verbessern. Die Technologie reicht bis in die 1950er Jahre zurück, doch Fortschritte bei der Rechenleistung und der Algorithmen haben ihre Anwendungsmöglichkeiten erweitert und die medizinische Diagnostik verändert.
Computergestützte Erkennung bzw. computergestützte Diagnose bietet Ärzten hervorragende Werkzeuge zur Interpretation medizinischer Bilder. Egal ob Röntgen, MRT, Endoskopie oder Ultraschalldiagnostik – die erzeugten Bilddaten müssen von medizinischem Fachpersonal sorgfältig analysiert werden. Sie müssen in kurzer Zeit die immer größer werdende Menge an Informationen durchkämmen, um wichtige Gesundheitsinformationen herauszufiltern, und genau darin liegt die Stärke des CADe-Systems.
CADe-Systeme verarbeiten digitale Bilder oder Videos, um die medizinische Entscheidungsfindung durch die Markierung signifikanter abnormaler Strukturen zu unterstützen.
CAD-Systeme sind im Laufe der Zeit immer ausgefeilter geworden und können heute eine Vielzahl von Läsionen, darunter auch Tumore, automatisch identifizieren. Beispielsweise wird die Technologie in vielen Krebsvorsorgezentren bei der Mammographie, der Dickdarmspiegelung und der Lungenkrebserkennung eingesetzt, um die diagnostische Genauigkeit zu verbessern.
Vom Labor in den 1950er Jahren zur klinischen Anwendung
Bereits in den späten 1950er Jahren veranlasste die Einführung moderner Computer Forscher in vielen Bereichen dazu, die Möglichkeiten computergestützter medizinischer Diagnosesysteme zu erkunden. Ursprünglich nutzten CAD-Systeme zur Steuerung ihrer Entscheidungsprozesse vor allem Flussdiagramme, statistische Mustervergleiche und Wissensdatenbanken. In den 1970er Jahren kamen einige der ersten CAD-Systeme auf den Markt, die oft als „medizinische Expertensysteme“ bezeichnet wurden. Die Entwicklung dieser Systeme förderte nicht nur die Ausbildung, sondern legte auch den Grundstein für zukünftige CAD-Systeme.
Im Zuge der CAD-Entwicklung erkannten die Forscher nach und nach die Beschränkungen dieser frühen Systeme und begannen, fortschrittlichere Data-Mining-Methoden einzusetzen.
In den 1980er und 1990er Jahren ermöglichte die Einführung von Data-Mining-Methoden eine größere Flexibilität und Effizienz der CAD-Systeme. Im Jahr 1998 genehmigte die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) die Markteinführung des ersten kommerziellen CAD-Systems für die Mammographie, ImageChecker, und brachte CAD-Systeme damit offiziell in den klinischen Einsatz.
Technologische Entwicklung und Herausforderungen
CAD-Systeme basieren auf einer hochentwickelten Mustererkennungstechnologie. Durch das Scannen großer Mengen medizinischer Bilder kann das System verdächtige Strukturen identifizieren und markieren. Allerdings ist diese Technologie noch mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, insbesondere im Hinblick auf die Eingabedaten sowie die Verarbeitungs- und Auswertungssysteme.
Obwohl das CAD-System die Erkennungsrate von Läsionen verbessern kann, kann es keine 100-prozentige Erkennungsrate erreichen und es kann zu falsch positiven Ergebnissen (FP) kommen.
Derzeit suchen Forscher nach einer neuen Generation von Algorithmen, um die schlechte Leistung von CAD-Systemen in Szenarien wie mehreren Krankheiten zu beheben. Darüber hinaus sind die effektive Gestaltung und Implementierung elektronischer Gesundheitsakten (EHR) von entscheidender Bedeutung für den Erfolg eines CAD-Systems.
Aktueller Bewerbungsstatus
Derzeit wird die CAD-Technologie häufig zur Diagnose von Brustkrebs, Lungenkrebs, Dickdarmkrebs, diabetischer Retinopathie und vielen anderen Krankheiten eingesetzt. Insbesondere in der Mammographie können CAD-Systeme Ärzte bei der Identifizierung gutartiger und bösartiger Tumore unterstützen und auch beim Lungenkrebs-Screening gelten Videosynthese-CAD-Systeme als wertvolle Hilfsmittel.
Dank dieser Systeme können medizinische Fachkräfte fundiertere Diagnoseentscheidungen treffen und die Lebensqualität ihrer Patienten verbessern.
Einige Studien haben jedoch darauf hingewiesen, dass CAD-Systeme zwar die Krankheitserkennungsraten verbessern können, jedoch auch das Risiko falsch positiver Ergebnisse erhöhen können. Aus diesem Grund übernehmen immer mehr Krankenhäuser nach und nach neue Technologien wie Deep Learning und maschinelles Lernen, um die Vorteile von CAD-Systemen effektiver zu kombinieren und ihre ursprünglichen Mängel zu überwinden.
Blick in die Zukunft
In Zukunft ist zu erwarten, dass CAD-Systeme ihre Anwendungsgebiete in Bereichen wie der digitalen Pathologie und Bildanalyse weiter ausbauen werden. Auch wenn die Technologieentwicklung mit Herausforderungen wie Datenverarbeitungskapazitäten und Algorithmenleistung verbunden ist, werden zukünftige Trends zweifellos eine stärkere Integration von CAD-Systemen in die tägliche medizinische Diagnose mit sich bringen.
Computergestützte Tests werden seit mehr als 40 Jahren entwickelt und das Potenzial der Kombination des medizinischen Bereichs mit der Technologie wird weiterhin freigesetzt. Wird es durch den technologischen Fortschritt möglich sein, die Gesundheit und das Wohlbefinden der Menschen in der medizinischen Behandlung der Zukunft weiter zu verbessern?
