Zeitschriften Pictures of the Future Herbst 2005
Die Informationstechnologie verändert das Gesundheitswesen erheblich. Riesige Datenmengen werden von Computern aufbereitet, die daraus Krankheitsbilder mit der Präzision eines Arztes herauslesen können. Im Operationssaal bereiten Verfahren zur Bilddatenüberlagerung und moderne Magnetresonanzsysteme den Weg für die Visualisierung mikrochirurgischer Eingriffen in Echtzeit.
Erst leistungsfähige Software schafft aus den High-tech-Komponenten bildgebender Medizingeräte ein funktionstüchtiges Ganzes. In Sekundenschnelle gewährt sie dem Betrachter tiefe Einblicke in jeden Winkel des menschlichen Körpers
Intelligente Werkzeuge aus der Computerwelt eröffnen in der Medizin völlig neue Möglichkeiten: So dürften in weniger als 20 Jahren viele Biopsien, also Gewebeentnahmen, überflüssig sein. Krebs wird dann von medizinischen Geräten weitgehend automatisch erkannt. Lernfähige Software wird den Ärzten bei ihren Entscheidungen helfen. Die Ärzte wiederum werden Eingriffe mit Hilfe ausgeklügelter bildgebender Verfahren planen, durchführen und überprüfen – etwa indem sie Aufnahmen unterschiedlicher Systeme überlagern (siehe Hybridgeräte) und auf die computerunterstützte Auswertung der Daten setzen. Elektronisch gespeicherte Fallstudien von Hunderttausenden von Patienten werden von Rechnern automatisch durchforstet, in verwertbares Wissen verwandelt und zur Verbesserung der Diagnosesysteme verwendet – alles mit dem Ziel einer besseren Behandlung der Patienten.
Diese wissensbasierte Revolution ist bereits in vollem Gange: In Norditalien beispielsweise schlägt eine elektronische Gesundheitskarte die Brücke zwischen Arztpraxen, Apotheken und Patienten. Und in New York und Saarbrücken verbinden RFID-Armbänder Patienten über eine Funkverbindung mit ihren elektronischen Krankenakten (siehe RFID am Krankenbett). Auch helfen erste wissensbasierte Systeme Ärzten in aller Welt, Krankheiten so früh wie möglich zu erkennen. Siemens Medical Solutions (Med) ist einer der Pioniere der computergestützten Erkennung (Computer-aided Detection, CAD).
Digitale Gutachter. Auf keinem Gebiet ist dies so wichtig wie bei der Früherkennung von Lungenkrebs. Das Lungenkarzinom ist weltweit die am häufigsten tödlich verlaufende Krebsform. Eine einzige CT-Untersuchung des Brustraums ergibt jedoch bis zu 1 000 Einzelbilder und damit eine ungeheure Datenmenge für Radiologen, die am Tag bis zu 40 Untersuchungen machen. "Allein wegen der Menge an Daten ist es zwingend notwendig, Systeme einzuführen, die helfen, relevante Informationen herauszufiltern", erklärt Dr. Alok Gupta, Experte für computergestützte Diagnose und Therapie bei Med in Malvern im US-Bundesstaat Pennsylvania.
Daher hat Med im Sommer 2004 eine spezielle Lösung für die Lokalisierung kleiner Lungenknötchen auf den Markt gebracht: LungCARE NEV (Nodule Enhanced Viewing). NEV wird schon in mehr als 100 Kliniken weltweit eingesetzt und kann Knötchen mit Durchmessern von nur drei Millimetern erkennen. Ähnlich einem Rechtschreibprogramm in einer Textverarbeitung durchsucht NEV hunderte von Bildern. Dabei erkennt es die Strukturen, die zu einer Liste von Knötchen-Charakteristika passen. Wenn ein Radiologe die Lunge eines Patienten analysiert, arbeitet NEV gleichzeitig im Hintergrund. Am Ende kann der Arzt NEV aktivieren. Das Programm markiert dann verdächtige Stellen, die er eventuell übersehen hat. "Wir haben herausgefunden, dass die meisten Ärzte mit diesen Techniken 10 bis 30 % genauer arbeiten als zuvor", sagt Gupta.
Blick ins Gehirn: Was geschieht beim Denken, was beim Fühlen? Eine spezielle Magnetresonanztomographie zeigt die Struktur von Nervenbahnen (siehe auch → Bilder vom Denken im Kopf)
Die neuesten Richtlinien der US-Gesundheitsbehörde FDA fordern, dass NEV "als Zweitgutachter" eingesetzt wird. Mit steigendem Vertrauen der Radiologen in die neue Technik könnte NEV aber künftig auch als unabhängiger Gutachter oder sogar für Erstdiagnosen zugelassen werden – und so die Arbeitsabläufe in radiologischen Abteilungen drastisch beschleunigen. Die Ärzte können sich so auf die wichtigsten Befunde konzentrieren. Auf dem eng verwandten Gebiet der Mammographie ist der Einsatz von CAD-Systemen als Erstgutachter bereits zum Greifen nah. "Hier erkennen derartige Systeme bereits mehr als 90 % aller Anomalien", erklärt Gupta. "Das ist mindestens so gut wie die Werte, die ein Arzt erreicht".
Eine von Siemens Corporate Research (SCR) in Princeton, New Jersey, entwickelte Technik unterstützt den Arzt sowohl bei der Frage, wie signifikant die Ergebnisse sind, wie auch bei der Nachsorge. Bei Lungenkrebs etwa lassen sich zwei Scans automatisch vergleichen, um festzustellen, ob sich ein verdächtiges Knötchen zwischenzeitlich verändert hat. "Ohne eine leistungsfähige IT-Lösung wie CAD wäre dies sehr zeitaufwändig und schwierig", erklärt Gupta. Sein Kollege Ingo Schmücking, Leiter des Marketings für die CAD-Gruppe bei Med, ergänzt: "Unser Ziel ist es, Ärzten zu helfen, ihre Patienten optimal zu versorgen, also den Krebs so früh wie möglich zu erkennen und unnötige Biopsien zu vermeiden. Wir sind überzeugt, dass CAD dafür großes Potenzial besitzt. Die Systeme lernen, Veränderungen wie ein klinischer Experte zu erkennen und eine Vielzahl von Parametern zu kombinieren, um die Trefferquote zu erhöhen."
Berührungslose Spiegelung. Ein weiterer CAD-Bereich, in dem Med und SCR eng zusammengearbeitet haben, ist die virtuelle Darmspiegelung. Nach Angaben der IARC (International Agency for Research on Cancer) ist Dickdarmkrebs weltweit die zweithäufigste Krebsart. Führende medizinische Zentren untersuchen den Dickdarm heute mit einer "virtuellen Endoskopie", einem Verfahren, das Siemens Corporate Research entwickelt hat (Pictures of the Future, Frühjahr 2003, Die vierte Dimension des Ultraschalls). Bei diesem Flug durch den Darm können aber – wie bei einer konventionellen Darmspiegelung – Polypen auch übersehen werden. Um die Genauigkeit weiter zu verbessern, hat Med daher vor kurzem die Software syngo Colonography PEV (Polyp Enhanced Viewing) herausgebracht. Das System ist das erste von der FDA zugelassene Zweitgutachter-Produkt für die Koloskopie.
Früherkennung von Krebs beim virtuellen Flug durch den Darm (links). Die automatische Bildauswertung (rechts) weist auf eine verdächtige Stelle in der Lunge hin)
Genau wie NEV verwendet auch PEV auf Expertenwissen basierende Algorithmen und empirische Computer-Lernverfahren, um verdächtige Strukturen zu entdecken und zu analysieren. "Für Strukturgrößen von sechs Millimetern und darüber hat unser System eine Genauigkeit von etwa 95 % – ähnlich gut wie ein Experte. Gefährlich werden Polypen erst ab etwa 1 cm Größe", erklärt Dr. Luca Bogoni, Projektmanager Colon CAD bei Med. Radiologen werden dieses Hilfsmittel begrüßen, besonders wenn die virtuelle Koloskopie zur Darmkrebsvorsorge allgemein akzeptiert ist und sich dann die Zahl der Untersuchungen erhöht. "Dank PEV können sich Radiologen vor allem auf die Befunde konzentrieren, die eine echte Gesundheitsgefahr bedeuten könnten", meint Gupta.
Bösartig oder nicht? Egal ob ein Radiologe nach Brustkrebs, Lungenknötchen oder Darmpolypen fahndet, nach dem Befund kommt die Diagnose, gilt es doch zu beurteilen, ob eine Anomalie bösartig ist oder nicht. Hier verlassen sich auch sehr erfahrene Spezialisten auf eine zweite Meinung, Vergleichsstudien, Labortests oder Biopsien. Dies verursacht allerdings hohe Kosten. Das US-Krebsinstitut NCI und die Gesundheitsbehörde NIH haben daher vor kurzem eine weit reichende Initiative für Medizininformatik gestartet. Unter anderem soll eine umfassende Datenbank erstellt werden, die zur Entwicklung wissensbasierter Diagnosesysteme führen soll. Das Projekt wird von Med intensiv unterstützt. "Es gilt, das Fachwissen des NCI und die Expertise führender medizinischer Institutionen sowie der Industrie zusammenzuführen, um einheitliche und exakte Kriterien für Diagnosesysteme der nächsten Generation festzulegen", sagt Marcos Salganicoff, Projektmanager Lung CAD bei Med. "Unsere Teilnahme garantiert, dass Siemens auch künftig bei wissensbasierten medizinischen Entscheidungshilfen Trendsetter bleibt."
Bei Siemens arbeiten spezialisierte Teams für Mustererkennung, Bildverarbeitung und Data Mining – also für das automatische Filtern von Daten – an der Übersetzung früherer Versionen derartiger Datenbanken in Rechenvorschriften, die später die Basis der lernfähigen Systeme bilden werden. "Wenn das Wissen aus tausenden von Fällen in Algorithmen umgesetzt ist, werden moderne Software-Systeme neue Fälle mit dieser Wissens-Datenbank abgleichen und dann klinische Entscheidungshilfen anbieten – letztlich machen sie Aussagen über die Wahrscheinlichkeit, ob es sich bei einem Knötchen, einem Polypen oder einer Mikroverkalkung um Krebs handelt oder nicht", sagt Schmücking.
Noch ist unklar, wann die ersten dieser computerunterstützten Befundungssysteme verfügbar sein werden. Doch mit der Übernahme der israelischen CADVision Medical Technologies hat Med im Jahr 2004 einen wichtigen Schritt in diese Richtung getan – hin zu einem leistungsfähigen System, das Ärzte bei der Auswertung der 90 Millionen Mammographien unterstützen kann, die jährlich in Europa und den USA gemacht werden. "Die Mammographie war die erste Anwendung, bei der CAD eingesetzt wurde. Hier dürften auch die ersten intelligenten Befundungssysteme auf den Markt kommen", sagt Gupta.
Auf das Herz hören. Software hilft auch bei der Befundung via Ultraschall. Mit bloßem Auge lässt sich etwa das schlagende Herz auf Ultraschallbildern nur schwer von anderen Strukturen abgrenzen. Doch neue, patentierte Algorithmen, die bei SCR und Med entwickelt wurden, erlauben es, die Umrisse des Herzens nun automatisch zu finden und zu verfolgen. Die Technik stützt sich auf die Charakteristika, die auch erfahrene Kardiologen nutzen. "Wir bringen dem Programm bei, nach genau diesen Merkmalen zu suchen", erklärt Dr. Sriram Krishnan, Projektmanager Cardiac CAD Ultraschall bei Med. Das Programm misst beispielsweise auch die Volumendifferenz zwischen Systole und Diastole, eine wichtige Kennziffer für die Gesundheit des Herzens.
Dank der neuen Technik können Radiologen selbst bei den schon sehr hoch aufgelösten Bildern der Computer- und Magnetresonanztomographie noch präzisere Diagnosen erstellen und bessere Behandlungen durchführen (Pictures of the Future, Frühjahr 2003, Flüge durch den Körper). So ist es schwierig und zeitaufwändig, einen Tumor exakt vom umliegenden Gewebe abzugrenzen – aber dies ist entscheidend bei der Planung einer Strahlentherapie. Deshalb hat Prof. Ulrich Lauther, ein Spezialist für mathematische Optimierung bei Siemens Corporate Technology in München, ein Programm entwickelt, das den zeitlichen Aufwand zur Eingrenzung eines Tumors von Stunden auf wenige Minuten verkürzen kann. Der Computer verändert aber nicht nur die Diagnose und Datenverwaltung in der Medizin, sondern auch die Abläufe im Operationssaal (siehe Software für eine bessere Therapie) – etwa bei der Behandlung von Herzrhythmusstörungen. Dafür gibt es seit kurzem eine minimal-invasive Behandlungsmethode, bei der ein Katheter durch einen kleinen Einschnitt in der Leistenbeuge des Patienten bis zum Herzen vorgeschoben wird. Bislang war aber die präzise Navigation des Katheters im Herzen sehr schwierig und langwierig.
Doch dank der Fortschritte bei bildgebenden Verfahren lässt sich eine Herzkatheter-Behandlung heute deutlich effektiver und sicherer durchführen. Siemens Corporate Research ist hier einer der Pioniere. "Der Schlüssel zu einer präzisen Navigation des Katheters besteht darin, dass wir den Katheter unmittelbar in eine vor der Operation gemachte CT-Aufnahme einblenden können, die die Anatomie des Patienten mit einer Auflösung von weniger als einem Millimeter zeigt", erklärt Dr. James Williams, Leiter der Abteilung Bildgebung und Visualisierung bei SCR. Sobald die Stelle erreicht ist, die die Rhythmusstörung verursacht, verödet der Arzt mit der beheizbaren Spitze des Katheters das störende Gewebe. "Das Verfahren ist jetzt im klinischen Einsatz und weist eine sehr hohe Erfolgsquote auf", sagt Williams.
Echtzeit-MR im OP. Auch bei der MR-Technik im Operationssaal wächst die Bedeutung der IT-Systeme. Seit Anfang 2005 forschen SCR und die Johns Hopkins University in Baltimore an Techniken zur automatischen Überlagerung von MR-Bildern. Da die Magnetresonanz ohne Röntgenstrahlung arbeitet, könnte sie eine hoch auflösende und vor allem Patienten schonende Echtzeit-Bilddarstellung während der gesamten Operation ermöglichen. Leistungsfähige Bildbearbeitungssysteme könnten winzige Katheter und andere Instrumente abbilden, während diese zu ihrem Ziel geleitet werden. "In zehn Jahren", prophezeit Williams, "werden die Ärzte eine künstliche Herzklappe einfach mit speziellen Kathetern und Echtzeit-MR einsetzen können. Dafür muss heute noch der Brustkorb geöffnet werden".
Arthur F. Pease
