Leitlinie für KI-Studien in der Radiologie veröffentlicht

Internationale Expertengruppe definiert standardisierte Vorgaben für den Einsatz von Large Language Modellen

Ein internationales Forschungsteam unter Leitung des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Uniklinik Köln hat eine Guideline für die Erforschung von hochentwickelten KI-Systemen, insbesondere Large Language Modellen (LLMs) und anderen Foundation Modellen, in der Radiologie entwickelt. Die Arbeit wurde in der Fachzeitschrift Radiology veröffentlicht.

Ziel: strukturierte, reproduzierbare Studien

Hochentwickelte KI-Systeme bieten in der Radiologie Potenzial für die KI-unterstützte Befundung, strukturierte diagnostische Entscheidungsunterstützung und die Integration komplexer klinischer Informationen, etwa für Tumorboards. Angesichts der Vielzahl möglicher Anwendungen besteht ein hoher Bedarf an wissenschaftlich fundierten, vergleichbaren und reproduzierbaren Studien, um diese Technologien in die klinische Praxis zu überführen.

Die Guideline wurde in einem mehrstufigen Delphi-Verfahren erarbeitet. Sie enthält eine Checkliste mit klaren Empfehlungen für Studienplanung und Studiendesign, Beschreibung der eingesetzten KI-Modelle, Wissenschaftliche Evaluation und Dokumentation der Ergebnisse.

Klinische Translation beschleunigen

Die Leitlinie soll Forscherinnen und Forschern helfen, LLMs und andere Foundation Modelle besser strukturiert zu untersuchen und damit die klinische Translation – also den Weg von der Forschung zum Patienten – zu beschleunigen. Die Veröffentlichung liefert somit einen praxisnahen Rahmen für zukünftige wissenschaftliche Arbeiten, um das Innovationspotenzial von KI in der Radiologie systematisch und nachvollziehbar zu nutzen.