Kürzlich wurden im Bereich der US-Bildgebung mehrere Fortschritte erzielt, die die Computertomographie (CT), die Magnetresonanztomographie (MRT) und die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) umfassen. Diese Ergebnisse werden voraussichtlich die Präzision der Krankheitsdiagnose verbessern und neue Referenzen für die klinische Praxis liefern.
Eine in der Fachzeitschrift „Radiology“ veröffentlichte Studie untersuchte CT-Befunde, die bei der Unterscheidung von gewöhnlicher interstitieller Pneumonie (UIP), fibrotischer Hypersensitivitätspneumonitis (fHP) und nicht-spezifischer interstitieller Pneumonie (NSIP) helfen. In einem Interview mit „Diagnostic Imaging“ erörterte Dr. med. W. Taylor Kimberly, dass die mehrgerichtete Diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI) mit tragbaren Niederfeld-MRT-Geräten bei der Erkennung eines akuten ischämischen Schlaganfalls einen positiven Vorhersagewert von 95 % erreicht.
Eine internationale Registerstudie mit über 11.000 Patienten zeigte, dass ein auf PSMA-PET basierendes Nomogramm bei der Risikostratifizierung von Patienten mit biochemischem Rezidiv von Prostatakrebs die Risikobewertung der European Association of Urology im AUC-Wert um 12 % bzw. 14 % übertraf. Darüber hinaus teilten Dr. med. und MBA David Larson und Dr. med. Jason Poff eine strukturierte Vorbereitungsmethode für die Bewertung von KI-Modellen und erörterten potenzielle zukünftige Richtungen für die radiologische Forschung.
Eine in „Insights into Imaging“ veröffentlichte Studie zur Deep-Learning-Software syngo.CT Brain Hemorrhage VB60 zeigte, dass sie bei der Erkennung von intrakraniellen Blutungen eine Sensitivität von 93,6 % und einen negativen Vorhersagewert von 99,2 % bietet. Diese Fortschritte in der Bildgebung und die Anwendung von KI-Technologien tragen gemeinsam zur Steigerung der Diagnosepräzision bei.
