KI-gestützes Ultraschall per Smartphone - ein Mehrwert für Kostenträger?
Ultraschalluntersuchungen sind mit rund 1,4 Millionen Behandlungen jährlich die dritthäufigste bildgebende Maßnahme im medizinischen Versorgungssetting (1). Aufgrund des einfachen Zugangs und der vergleichsweise geringen Kosten handelt es sich um ein niedrigschwelliges und aussagekräftiges Mittel. Potenziell noch effizienter wird ebendiese Behandlungsform durch die Möglichkeit, sie auch mobil durchzuführen (2).
Dennoch sind Ultraschallsysteme, ihre korrekte Anwendung und ihre Aussagekraft abhängig von Untersuchungsbedingungen sowie vom Kenntnisstand der Nutzer (2). In diesem Kontext werden daher stetig Ergänzungen in der Anwendung anhand digitaler Technologien diskutiert. Im Folgenden soll die Frage, welchen Mehrwert mit einer KI (Künstliche Intelligenz) hinterlegte, Smartphone-gekoppelte Ultraschallsysteme für Kostenträger erzielen können, leiten.
Mobile Einsatzszenarien gewünscht
Computergestützte Diagnose entwickelt sich zum größten Forschungsfeld in der Radiologie (2). Im Fall von Ultraschalluntersuchungen kommt außerdem ein Interesse an mobil einsatzfähigen Lösungen hinzu. Herkömmliche Ultraschallgeräte sind aufgrund sperrigen Equipments oder Hardware-Limitationen wie der mit der Nutzung steigenden Gerätetemperatur oftmals unflexibel in ihrer Anwendung – digitale Alternativen mit dem zusätzlichen Potenzial, entscheidungsunterstützende Software zu hinterlegen, können Abhilfe schaffen.
Aufgrund der weiten Verbreitung mobiler Endgeräte und Technologien werden mobile Ultraschallgeräte potenziell gehäuft in den Behandlungsgebieten Kardiologie, Intensivmedizin, Gefäßchirurgie und Geburtshilfe eingesetzt (3). Zugleich wird die zeitkritische vor Ort Untersuchung anhand mobiler Ultraschallgeräte stetig relevanter. Anhand von KI können Ultraschallsysteme ergänzt, Behandler vor Ort unterstützt und Patiententransporte reduziert werden. KI-Module können für medizinisches Personal richtungsweisend sein und gezielt Feedback geben (2).
Flexibel und durch KI unterstützt
Ein besonderer Vorteil besteht in der Möglichkeit, Ultraschallsysteme an Smartphones zu koppeln und Untersuchungen über das mobile Endgerät abzubilden (3, 4). Dies ermöglicht einen noch flexibleren Einsatz über Versorgungsgrenzen und unpraktische Hardwarekomponenten hinaus. Die mobil verfügbare Möglichkeit, Einschätzungen anhand von KI-Methoden unterstützen zu lassen, besteht immer häufiger (3). So können Ultraschallaufnahmen mithilfe einer Smartphone-App, bspw. durch KI bearbeitet werden, um eine optimale bildliche Abgrenzung untersuchter Organe zu gewährleisten und Bilder direkt aufbereiten und klassifizieren zu lassen (4). Auffälligkeiten und Besonderheiten, identifiziert durch die unmittelbare Bildgebung, können umgehend in der Versorgung berücksichtigt werden. Vorteile sind eine Entscheidungsunterstützung in Echtzeit, eine Optimierung des Workflows, frühe Diagnosen sowie Kosteneinsparungen durch vermiedene Versorgungsleistungen (3).
Auch die mögliche Hardwareoptimierung durch den Einsatz von Smartphones samt innovativer Ultraschallsonden, sowie insbesondere Möglichkeiten der agil entwickelbaren Software sprechen für einen effizienten Ansatz für Kostenträger. Herkömmliche stationäre Ultraschallgeräte verursachen bis zu 100.000 Euro an Kosten, während moderne, bereits CE-zertifizierte mobile Lösungen mit veränderter Hardware und hinterlegter KI bei rund 1.900 Euro liegen (5). Bereits während des Behandlungsprozesses wird eine Weiterentwicklung durch Datensätze vorangetrieben, welche auch außerhalb direkter Behandlungssituationen erweitert werden und der KI Input zum Weiterlernen bereitstellen können. Somit ergeben sich Potenziale in Wachstum und Generalisierbarkeit auf diverse medizinische Fachgebiete (3).
Anzeigequalität bleibt essentiell
Sollen Ultraschalluntersuchungen adäquat in mobiler Software abbildbar werden, bedarf es gleichfalls hochentwickelter Hardware. Diese verursacht in der Anschaffung Kosten, deren Übernahme eine Bereitschaft auf Seiten von Kostenträgern oder aber Anwendern voraussetzt. Ein generelles Problem liegt darüber hinaus in Hardwareeigenschaften wie der Überhitzung von Komponenten im mobilen Einsatz (6).
Ungeklärt bleibt bisher die Frage, ob neben innovativer Ultraschallsonden auch die benötigten Smartphones erstattungsfähig sein könnten. Denn auch die Qualität der Smartphone-Anzeige ist essentiell, um Potenziale der mobil verfügbaren Behandlungsmöglichkeit auszuschöpfen und Ultraschallbilder in hoher Auflösung anzeigen zu lassen (7). Erst qualitativ hochwertige Bilder ermöglichen eine adäquate Einschätzung, auch wenn diese anhand der Möglichkeiten programmierter KI ergänzt werden kann. Letztlich bedarf es prinzipiell eines Trainings bzw. einer Schulung zur Anwendung KI-basierter Unterstützungssysteme (8).
Moderne Ausstattung ebenso wichtig wie klassischer Datenschutz
Durch KI unterstützte mobile Ultraschallbehandlungen heben Potenziale der Entscheidungsunterstützung, der Effizienz klinischer Workflows, leiten Mediziner und Pflegepersonal im Zweifelsfall an oder geben zusätzliche objektive Einschätzungen, während sie zeitgleich Versorgungskosten einsparen können (2, 3, 6).
Geräte, die in diesem mobilen und digitalen Szenario verwendet werden, sollten möglichst modernisiert werden, um eine optimale und flexibel einsetzbare Ausstattung zu haben. Zeitgleich muss sichergestellt werden, dass Datenschutzbelange gehandhabt werden. Hier ist eine direkte Kooperation zwischen Kostenträgern und Entwicklern entsprechender Software sinnvoll.
Fazit
Ultraschallgeräte sind bereits heute eine relativ günstige Ressource, welche noch kosteneffizienter eingesetzt werden kann, wenn Behandlungen mobil und durch KI unterstützt werden. Für Kostenträger besteht so potenziell die Möglichkeit, bereits in der Entwicklung Kooperationen einzugehen und exklusiv technologisch innovative Geräte für ihre Versorger anzubieten.
Quellen
- Bundesamt S. Gesundheit. Fallpauschalenbezogene Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) Operationen und Prozeduren der vollstationären Patientinnen und Patienten in Krankenhäusern (4-Steller). 2019.
zum Original
- Akkus Z, Cai J, Boonrod A, Zeinoddini A, Weston AD, Philbrick KA, et al. A Survey of Deep-Learning Applications in Ultrasound: Artificial Intelligence-Powered Ultrasound for Improving Clinical Workflow. J Am Coll Radiol. 2019;16(9 Pt B):1318-28.
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- Jana B, Biswas R, Nath PK, Saha G, Banerjee S. Smartphone based point-of-care system using continuous wave portable Doppler. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020:1.
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- Vaish P, Bharath R, Rajalakshmi P. Smartphone based automatic organ validation in ultrasound video. Conference proceedings – IEEE engineering in medicine and biology society. 2017:4289-92.
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- Strickland E, Waltz E, Scudellari M. New „Ultrasound on a Chip“
Tool
could revolutionize medical imaging 2017.
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- Hager PA, Benini L. LightProbe: A Digital Ultrasound Probe for Software-Defined Ultrafast Imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2019;66(4):747-60.
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- Clark M, Ford C. Smartphone-, Tablet- or App-Based portable ultrasound: a review of clinical effectiveness. 2019 27.09.2019.
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- Swanson JO, Nathan RO, Swanson
DL,
Perez KM, Bresnahan BW, Mirza W, et al. Use of ultrasound and
mHealth
to improve perinatal outcomes in low and middle income countries. Semin Perinatol. 2019;43(5):267-72.
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