KI nutzt routinemäßige CT-Scans um, um versteckten Knochenverlust zu erkennen

KI nutzt routinemäßige CT-Scans um, um versteckten Knochenverlust zu erkennen

Computertomographie (CT)-Scans von Brust, Bauch und Wirbelsäule, die ursprünglich zur Erkennung von Problemen wie Nierensteinen oder Wucherungen in der Lunge durchgeführt wurden, können mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) umfunktioniert werden, um Anzeichen von Knochenschwund zu erkennen, wie eine neue Studie zeigt.

Radiologen von NYU Langone Health, die das KI-Tool zusammen mit Experten von Visage entwickelt haben, sagen, dass ihr neues Tool bald bereit sein wird, in Krankenhäusern von NYU Langone ein „opportunistisches Screening“ auf Osteoporose durchzuführen. Die Bemühungen werden Teil einer klinischen Studie sein, um Patienten mit unbekannter niedriger Knochendichte mithilfe von CT-Scans zu diagnostizieren, die für andere Zwecke erstellt wurden.

Veröffentlichung in der Zeitschrift Radiologie Die am 11. November online veröffentlichte Studie zeigte, dass Hinweise auf eine Schwächung der Knochen gefunden werden konnten, wenn die mittels CT-Bildgebung aufgezeichnete Knochenmineraldichte unter bestimmte Schwellenwerte fiel. Diese Maße wurden speziell für jeden großen Lenden- und Brustwirbel im Körper berechnet, basierend auf Alter, Geschlecht sowie Rasse und ethnischer Zugehörigkeit.

Für die Studie verwendeten Forscher KI-Tools, um 538.946 CT-Untersuchungen von 283.499 NYU-Langone-Patienten zu analysieren. Die CT-Scans wurden mit 43 Maschinenmodellen und allen Standardtestprotokollen durchgeführt und repräsentierten ein Spektrum von CT-Scans. Die Analyse des Teams ergab Trends beim Knochenverlust bei einer Patientenpopulation unterschiedlichen Alters, Geschlechts, Rasse und ethnischer Zugehörigkeit. Anschließend überprüften Radiologen die Ergebnisse auf Richtigkeit.

Entgegen der weit verbreiteten Meinung fanden Forscher heraus, dass junge Frauen unter 50 Jahren eine höhere Knochendichte hatten als gleichaltrige Männer. Diese Diskrepanz nahm mit zunehmendem Alter von Frauen und Männern ab, wobei bei postmenopausalen Frauen ein stärkerer Rückgang zu verzeichnen war. Infolgedessen hatten Männer über 50 eine höhere Knochendichte als ältere Frauen. Die Knochendichte war bei Schwarzen am höchsten, gefolgt von Asiaten, und bei Weißen am niedrigsten.

Unsere Studie liefert den Beweis, dass vorhandene medizinische Bilder, die aus anderen Gründen angefertigt wurden, umgenutzt und zur zuverlässigen Erkennung von Knochenschwund, beispielsweise bei Osteoporose, verwendet werden können.“

Miriam Bredella, MD, MBA, leitende Studienleiterin

Bredella ist Bernard und Irene Schwartz-Professorin für Radiologie, stellvertretende Dekanin für translationale Wissenschaft und Direktorin des Clinical and Translational Science Institute an der NYU Grossman School of Medicine.

Schätzungen zufolge sind mehr als 10 Millionen Amerikaner von Osteoporose betroffen, vor allem Frauen über 50, und mehr als 40 Millionen andere Männer und Frauen zeigen frühe Anzeichen einer verminderten Knochenmasse – viele davon unbehandelt. Die Gefahr besteht laut Experten darin, dass die Knochenschwächungskrankheit zu Brüchen führen kann. Einige der Frakturen, insbesondere im Hüftbereich, sind oft lebensbedrohlich.

„Unser Ziel ist es, die große Menge an Bildgebungsdaten, die wir bereits vor Ort haben, in großem Maßstab zu nutzen, um möglicherweise das Problem der Unterdiagnose von Osteoporose zu lösen und Menschen mit dieser Krankheit zu einem gesünderen Leben mit stärkeren Knochen zu verhelfen“, sagte der Co-Forscher der Studie, Soterios Gyftopoulos, MD, MBA. Gyftopoulos ist Professor in den Abteilungen für Radiologie und Orthopädische Chirurgie an der NYU Grossman School of Medicine.

Frühere von Gyftopoulos durchgeführte Untersuchungen haben gezeigt, dass ein opportunistisches Screening die Anzahl der jährlich auf die Krankheit getesteten Patienten mehr als verdoppeln könnte, was zu geschätzten jährlichen Einsparungen bei den Medicare-Kosten von mehr als 2,5 Milliarden US-Dollar führt.

Bredella sagt, dass KI-Tools, wie sie von der NYU Langone verwendet werden, bei breiter Anwendung das Potenzial haben, den Krankheitsverlauf zu verändern. Viele Menschen bemerken ihre Osteoporose erst, wenn sie sich einen Knochen brechen.

Das NYU Langone-Forschungsteam plant, ähnliche Scandatensätze zu verwenden, um andere KI-basierte Computerprogramme zu entwickeln, die möglicherweise andere Krankheiten diagnostizieren könnten, darunter Herz- und Blutgefäßerkrankungen sowie Verlust von Muskelmasse.

Frühere Untersuchungen des Teams deuten darauf hin, dass das opportunistische Screening von CT-Scans des Abdomens ein ähnliches Potenzial hat und kardiovaskuläre Risiken anstelle von Osteoporose aufdeckt.

Die finanzielle Unterstützung für die Studie wurde von NYU Langone Health bereitgestellt.

Neben Bredella und Gyftopoulos sind Bari Dane, MD, Emilio Vega, RT, und Michael Recht, MD, Co-Ermittler der NYU Langone-Studie. Recht ist Louis-Marx-Professor für Radiologie und Vorsitzender der Abteilung für Radiologie an der NYU Grossman School of Medicine.

Weitere an der Studie beteiligte Forscher sind der leitende Forscher Malte Westerhoff, PhD, und die Co-Forscher Norbert Lindow, PhD, Felix Herter, MSc und Khaled Bousabarah, PhD, von Visage Imaging in Berlin. Die KI-Tools von Visage wurden verwendet, um das Computerprogramm für Osteoporosetests zu erstellen.

Quellen: