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Refresher-Kurs mit WISS

Radiologie und IT III - AI for Screening (Session in English)

Radiologie und IT III - AI for Screening (Session in English)
Samstag, 18. April 2026 · 09:00 bis 10:30 Uhr
18
Apr

Samstag, 18. April 2026

09:00 bis 10:30 Uhr · ZoomWebinar  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google
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Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Refresher-Kurs mit WISS
Thema
IT/ Bildverarbeitung / Software
Zielgruppe
Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss., Studenten

Zertifizierungen

2 CME-Punkte Kategorie A

Informationen

Diskussion der Bedeutung und Grenzen von KI für die Früherkennung von Mammakarzinom, Lungenkarzinom und Prostatakarzinom. Wir suchen den Austausch mit Anwender:innen sowie international führenden Expert:innen.

Diese Sitzung findet auf Englisch statt.

Anwesenheiten

Moderation
Horst Karl Hahn (Bremen)

Ablauf

09:00 - 09:20

Vortrag (Fortbildung)

Current evidence on partially replacing the second reader in breast cancer screening

Kristina Lång (Lund)

09:20 - 09:40

Vortrag (Fortbildung)

What do current AI products for lung cancer screening offer us and what is their evidence?

Noa Antonissen (Nijmegen)

09:40 - 10:00

Vortrag (Fortbildung)

Future perspectives on AI supported prostate MRI for screening

Anwar Padhani (London)

10:00 - 10:05

Vortrag (Wissenschaft)

Automatisierte Befunderstellung bei konventionellen Röntgenbildern des Thorax: Vergleichende Pilotstudie mit zwei Vision Language Modellen

Nour Abou Zeid (Köln)

weitere Autoren

Elena Schulte (Köln) / Christian Nelles (Köln) / Fabian Bauer (Köln) / David Maintz (Köln) / Simon Lennartz (Köln)

Zielsetzung

Ziel dieser Studie war es, die Leistungsfähigkeit zweier Vision Language Modelle (VLMs) bei der automatisierten Erstellung radiologischer Befunde aus Thoraxröntgenaufnahmen zu evaluieren. Untersucht wurde, inwieweit die Modelle relevante Pathologien erkennen, korrekt lokalisieren und klinisch verwertbare Befundtexte generieren können.

Material und Methoden

Es wurden retrospektiv 100 Patienten (56 männlich, 44 weiblich; medianes Alter 74 Jahre) mit je 25 fachärztlich bestätigten Fällen von Pneumothorax, Pleuraerguss, pneumonischem Infiltrat und pulmonaler Raumforderung analysiert. Nach Anonymisierung wurden Röntgenbilder, Anamnese und klinische Fragestellungen mittels standardisierter Prompts zwei VLMs (GPT-4.0 [OpenAI] und Claude Sonnet 3.5 [Anthropic]) zugeführt. Zwei Radiologen bewerteten die KI-generierten Berichte (aiRR) unabhängig voneinander hinsichtlich korrekter Detektion (quantitativ, binär), Befundqualität, Einschätzung des Pathologieausmaßes und Erfassung von Nebenbefunden (qualitativ, Likert-Skala 1–5). Statistische Analysen erfolgten mittels McNemar- und Wilcoxon-Test.

Ergebnisse

Beide VLMs erzeugten kohärente, verständliche Befundtexte. Die höchste Genauigkeit bestand bei Pleuraergüssen, während Pneumothorax und Raumforderungen seltener korrekt identifiziert wurden. Claude Sonnet 3.5 erreichte eine signifikant höhere Gesamtgenauigkeit bei der Detektion der Hauptpathologie (62 % vs. 51 %; p = 0,04) und war insbesondere bei Pneumothorax überlegen (36 % vs. 4 %; p = 0,01). GPT-4.0 zeigte leicht bessere Ergebnisse bei pneumonischen Infiltraten (80 % vs. 72 %). In der qualitativen Bewertung der Befundqualität lag der mediane Likert-Score für Claude Sonnet 3.5 bei 5 und für GPT-4.0 bei 4 (p < 0,001).

Schlussfolgerungen

Multimodale VLMs besitzen Potenzial zur automatisierten Befunderstellung von Röntgenaufnahmen des Thorax. Claude Sonnet 3.5 erwies sich als präziser in der Pathologieerkennung, die Gesamtergebnisse liegen jedoch noch unter der für den klinischen Einsatz erforderlichen Performance.
10:05 - 10:10

Vortrag (Wissenschaft)

Analyse des Einflusses von Lungenfibrose auf die diagnostischen Genauigkeit des Malignitätsscores der KI-basierten Software Optellum

Josephine Julie Minuth

weitere Autoren

Bettina K. Budai (Heidelberg) / Hans-Ulrich Kauczor (Heidelberg) / Claus P. Heußel (Heidelberg)

Zielsetzung

Ziel dieser Studie war es, zu untersuchen, ob eine pulmonale Fibrose (DPLD) die Zuverlässigkeit der durch die Software Optellum angegebenen Malignitätswahrscheinlichkeit von Lungenrundherden beeinflusst.

Material und Methoden

207 Thorax-CTs von DPLD-Patienten mit mindestens einem pulmonalen Knoten (5–15 mm) aus den Jahren 2012 bis 2021 wurden retrospektiv analysiert. Die Bewertung der Malignitätswahrscheinlichkeit erfolgte durch die KI-Software Optellum. Das Fibroseausmaß wurde mittels Fibrose-Index (FIBI) mit der Software YACTA quantifiziert. Eingeschlossen wurden nur Knoten mit histopathologischer Sicherung (CT-gestützte Biopsie oder Thorakotomie) oder gesicherter Benignität nach zweijährigem bildgebendem Follow-up.

Ergebnisse

Die Analyse von 163 benignen und 44 malignen Knoten bestätigte die Überlegenheit von Optellum durch eine höhere diagnostische Genauigkeit (AUC: Optellum 0,784; Lung-RADS 0,695; Brock-Score 0,727). Nach Stratifizierung in Fibrose-Tertile (Cut-offs: 13,13 % und 16,26 %) zeigte sich im T1 eine überlegene Performance von Optellum mit AUC = 0,85 (vs. 0,78 und 0,79), einer Sensitivität von 100,0 % (vs. 88,9 % und 87,5 %) und einer Spezifität von 65,0 % (je 65,0 % und 71,7 %). In T2 zeigten sich ebenfalls bessere Ergebnisse durch Optellum (AUC = 0,81 vs. 0,62 vs. 0,63), mit einer Sensitivität 83,3 % und einer Spezifität 74,5 %. Lung-RADS und Brock-Score zeigten hier deutlich schlechtere Spezifitäten (33,3 % bzw. 17,6 %). In T3 hatte der Brock-Score die höchste AUC (0,76; Lung-RADS AUC=0,69; Optellum AUC=0,68).

Schlussfolgerungen

Diese Studie zeigt, dass Optellum bei Patienten mit geringer bis moderater pulmonaler Fibrose (FIBI ≤ 16,26 %) eine vergleichbare oder überlegene diagnostische Leistung im Vergleich zu Lung-RADS und dem Brock-Score aufweist. Durch den minimalen Benutzeraufwand ermöglicht diese KI-basierte Software weniger erfahrenen Anwendern eine Auswertung ohne zusätzliche klinische Informationen oder komplexe radiomorphologische Einschätzungen.

Teilnahme Young Investigator Award

10:10 - 10:30

Diskussion

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Häufige Fragen

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Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG

Zugriff auf die Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, ist ausschließlich den DRG-/DGMTR-Mitgliedern vorbehalten. Die Verfügbarkeit einer Webinar-Aufzeichnung wird nicht garantiert. Voraussetzung ist die Zustimmung der Referent:innen. Alle Aufzeichnungen werden bis zum 31.12.2026 abrufbar sein.

Möchten Sie als Nicht-Mitglied auch im Anschluss die Webinar-Aufzeichnungen ansehen, so ist der Abschluss einer DRG-/DGMTR-Mitgliedschaft erforderlich. Nutzen Sie zugleich alle weiteren Vorteile und werden Sie jetzt Mitglied in der DRG!

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Fortbildungspunkte (CME) / Teilnahmebescheinigung

Alle wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen werden bei der Landesärztekammer (LÄK) Berlin zertifiziert. Die Landesärztekammer vergibt 1 CME-Punkt pro Lehreinheit (45 Minuten), somit rechnen wir mit der Vergabe von 2 CME-Punkten pro 90 Minuten-Session.

Wenige Tage nach einem Live-Webinar erhalten Sie den Nachweis über Ihre Teilnahme per E-Mail. Darin werden auch die CME-Punkte ausgewiesen.

Bitte beachten Sie: Um Ihre Teilnahmedaten automatisch an die LÄK übermitteln zu können, benötigen wir Ihre Einheitliche Fortbildungsnummer (EFN). Diese können Sie bei Ihrem Mitgliedsantrag oder der Veranstaltungsanmeldung (Online-Anmeldeformular) angeben oder uns vor Teilnahme an den Webinaren per E-Mail an kongress@drg.de mitteilen.
Die automatische Übermittlung erfolgt ab dem Zeitpunkt des Vorliegens der EFN. Für zurückliegende Teilnahmebescheinigungen müssen Sie diese selbstständig bei der LÄK einreichen. Liegt uns Ihre EFN nicht vor, müssen Sie Ihre Teilnahmebescheinigung bei der zuständigen LÄK, bei der Ihr Fortbildungspunktekonto geführt wird, selbstständig einreichen.

CME-Punkte werden nur für Live-Webinare, jedoch nicht für das Ansehen der Aufzeichnungen auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, vergeben.

Wann werden meine Fortbildungspunkte an die Landesärztekammer weitergeleitet?

Damit die Fortbildungspunkte innerhalb von fünf Arbeitstagen nach dem Webinar an den EIV* weitergeleitet werden können, ist es Voraussetzung, dass uns Ihre EFN bereits vorliegt oder dass Sie uns diese bei der Anmeldung zum RÖKO DIGITAL 2025 übermitteln.

Mitglieder der Deutschen Röntgengesellschaft können diese selbstständig im DRG-Mitgliederbereich eintragen.

Weitere Fragen finden Sie in unserer RÖKO DIGITAL 2026-FAQ.
Werden Sie auch dort nicht fündig, rufen Sie uns gern via  030 - 916 070 - 66 an oder schreiben Sie eine E-Mail an kongress@drg.de.