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RK/WISS 101

Radiologie und IT VII - lITerarisches Quartett

Radiologie und IT VII - lITerarisches Quartett
Mittwoch, 13. Mai 2026 · 10:45 bis 12:15 Uhr
Diese Veranstaltung findet ausschließlich als Präsenzveranstaltung im Congress Center Leipzig (CCL) statt. Diese Veranstaltung kann nicht über einen Stream sondern nur vor Ort besucht werden.
13
Mai

Mittwoch, 13. Mai 2026

10:45 bis 12:15 Uhr · Raum: Einbau 1  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google
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Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Refresher-Kurs mit WISS

Zertifizierungen

Der RÖKO LEIPZIG wird im Rahmen einer Kongresszertifizierung durch die Sächsische LÄK bewertet. Bitte beachten Sie die Hinweise unter A bis Z.

Informationen

Die Referierenden präsentieren jeweils die für sie wichtigsten Publikationen des letzten Jahres. Dabei sollen nicht nur radiologische Anwendungen sondern v. a. High Impact Publikationen aus interdisziplinären Journals vorgestellt und kritisch diskutiert werden.
Abschließend werden die zwei besten wissenschaftlichen Vorträge mit IT-Hintergrund vorgestellt.

Anwesenheiten

Moderation
Destina Gizem Aydemir Hoffärber (Hamburg)
Robert Rischen (Münster)

Ablauf

10:45 - 10:55

Vortrag (Fortbildung)

Vortragstitel folgt

Tobias Penzkofer (Berlin)

10:55 - 11:05

Vortrag (Fortbildung)

Vortragstitel folgt

Lisa Adams (München)

11:05 - 11:15

Vortrag (Fortbildung)

Vortragstitel folgt

Thomas Küstner (Tübingen)

11:15 - 11:25

Vortrag (Fortbildung)

Vortragstitel folgt

Bianca Lassen-Schmidt (Bremen)

11:25 - 11:55

Diskussion

Diskussion

11:55 - 12:00

Vortrag (Wissenschaft)

Systematische Untersuchung der Leistungsfähigkeit visueller Sprachmodelle in der radiologischen Bildinterpretation

Marc Sebastian von der Stück (Aachen)

weitere Autoren

Roman Vuskov (Aachen) / Simon Westfechtel (Aachen) / Robert Siepmann (Aachen) / Christiane Kuhl (Aachen) / Sven Nebelung (Aachen)

Zielsetzung

Visuelle große Sprachmodelle (VLLMs) verbinden Bild- und Textverständnis und gelten als potenzielle Werkzeuge für die radiologische Befundung. Ihre tatsächliche diagnostische Leistungsfähigkeit im klinischen Kontext ist jedoch unklar. Ziel dieser Arbeit war der systematische Vergleich allgemeiner und biomedizinisch spezialisierter VLLMs in der Interpretation radiologischer Bildgebung.

Material und Methoden

Es wurden 180 Fälle (Röntgen n=60, CT n=60, MRT n=60) aus der klinischen Routine, bestehend aus repräsentativem Einzelbild, klinischen Basisdaten und Referenzdiagnose, eingeschlossen. Die Befundung erfolgte durch allgemeine VLLMs (ChatGPT-4o, Google Vision AI, Gemini 2.0, Perplexity AI, Claude-Sonnet 3.7, LLaVA) sowie ein biomedizinisch spezialisiertes Modell (LLaVA-MED) – jeweils ohne und mit klinischem Kontext. Diagnostische Genauigkeit und Halluzinationsraten wurden mittels logistischer gemischter Modelle hinsichtlich VLLM, Modalität und Kontext verglichen.

Ergebnisse

Die diagnostische Genauigkeit variierte signifikant zwischen Modellen, Modalitäten und Kontext (p≤0,001). Gemini 2.0 erzielte die höchste Genauigkeit (29,2%), LLaVA die niedrigste (10,6%). CT-Bilder wurden am zuverlässigsten interpretiert (20,7%), gefolgt von Röntgen (17,3%) und MRT (13,9%). Klinischer Kontext erhöhte die Genauigkeit der Modelle signifikant (von 10,6% auf 24,0%, p<0,001). Auch die Halluzinationsraten unterschieden sich signifikant (p≤0,004): Gemini 2.0 zeigte die niedrigste (51,7%), Perplexity AI die höchste (82,8%). Kontext reduzierte die Halluzinationsrate insgesamt von 83,5% auf 66,5%.

Schlussfolgerungen

Aktuelle VLLMs können radiologische Befunde teilweise korrekt erkennen, zeigen jedoch erhebliche Limitationen in Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Die hohe Halluzinationsrate und die Abhängigkeit vom klinischen Kontext machen ihren klinischen Einsatz derzeit nicht vertretbar. Für eine zukünftige Anwendung als Assistenzsysteme sind spezialisierte Trainingsdaten, fachspezifisches Fine-Tuning und robuste Validierungen erforderlich.
12:00 - 12:05

Vortrag (Wissenschaft)

Automation Bias verringert die diagnostische Genauigkeit von Radiologen bei KI-unterstützter Detektion von Skaphoidfrakturen

Patrick Stein (Heidelberg)

weitere Autoren

Yasmin Lasheb (Heidelberg) / Kai Schlamp (Heidelberg) / Hans-Ulrich Kauczor (Heidelberg) / Matthias Alexander Fink (Heidelberg)

Zielsetzung

Automations-Bias – die Neigung die Vorschläge automatisierter Entscheidungshilfen unkritisch zu übernehmen – ist eine bekannte Fehlerquelle in der Mensch-Maschinen-Interaktion. Die Auswirkungen auf die radiologische Diagnostik sind jedoch nur unzulänglich untersucht. Wir untersuchten, wie sich die Verfügbarkeit KI-generierter Ergebnisbilder zur Frakturerkennung auf die Detektionsrate von Skaphoidfrakturen durch Radiolog*innen auswirkt und ob sich dieser Effekt durch Berufserfahrung oder die Reihenfolge der Fallpräsentationen modulieren lässt.

Material und Methoden

In einer prospektiven two-read-study mit 24 Radiolog*innen (12 Assistenz, 12 Fachärzt*innen) wurden 213 Handgelenk-Röntgenaufnahmen aus den Jahren 2019–2024 untersucht. Zunächst wurden pro Reader 48 individuelle Fälle ohne KI-Unterstützung beurteilt. Nach einer sechswöchigen wash-out-Phase erfolgte eine erneute Beurteilung derselben Bilder, ergänzt um die Overlays eines KI-Algorithmus zur Frakturdetektion. Die Präsentation der KI-Overlays erfolgte in drei Reihenfolgen: falsch zuerst, zufällig oder korrekt zuerst. Zur Analyse wurde ein Regressionsmodell mit gemischten Effekten eingesetzt, das den Einfluss der KI-Ergebnisse, der Berufserfahrung sowie der Reihenfolge der Fallpräsentation erfasste.

Ergebnisse

Ohne KI betrug die durchschnittliche Genauigkeit 69,1 ± 3,1 %. Mit KI-Overlays sank diese um 8,7 Prozentpunkte signifikant (p = 0,026). Berufserfahrung hatte keinen schützenden Effekt (intercation p = 0,64), ebenso wenig die Reihenfolge der Fallpräsentation (alle p > 0,30). Die Übereinstimmung von Reader und KI stieg von 76 % auf 83 % (p = 0,025). Die Inter-Reader-Varianz war nach Berücksichtigung der Fixed-Effects vernachlässigbar (σ² ≈ 0,001).

Schlussfolgerungen

Die Anzeige von KI-Overlays führte paradoxerweise zu einer Verschlechterung der Frakturdetektionsrate – bedingt durch unkritische Übernahme der KI-Ergebnisse (Automation-Bias). Potentielle Fehlerquellen der Mensch-KI-Interaktion müssen hinsichtlich der Diagnosesicherheit berücksichtigt werden.
12:05 - 12:15

Preisverleihung

Ehrung "Beste IT-Abstracts im Kongress"

Häufige Fragen

Wie kann ich mich zum RÖKO LEIPZIG anmelden?

Alle Informationen zur Anmeldung für den RÖKO LEIPZIG erhalten Sie unter Anmeldung.

Um einen zügigen Zugang zum Kongress zu erhalten, empfehlen wir allen, die digitale Anmeldung im Vorfeld zu nutzen.

Eine persönliche Anmeldung in Leipzig können Sie ab dem 13.05.2026 vor Ort am Registrierungscounter im Congress Center Leipzig (CCL) vornehmen.

Für teilnahmebegrenzte Kurse (Workshops/MTR-Workshops/MTR-Klinik-Seminare) fallen gesonderte Teilnahmegebühren an. Wir empfehlen, diese frühzeitig mit der Online-Anmeldung zu buchen.

Wie stelle ich mein persönliches Kongressprogramm zusammen?

Um Ihnen die persönliche Kongressplanung im Rahmen des RÖKO LEIPZIG so einfach wie möglich zu machen, haben wir für Sie die Vormerken-Funktion eingeführt, mit deren Hilfe Sie Ihr persönliches Kongressprogramm zusammenstellen und jederzeit online darauf zugreifen können.

Informationen zum Vormerken finden Sie auf der Seite "So gestalten Sie Ihr persönliches Programm für den RÖKO LEIPZIG", Ihr persönliches RÖKO LEIPZIG-Programm finden Sie im Benutzermenü in Listenansicht und als grafische Tagesansicht.

Ich halte einen Vortrag – was muss ich beachten?

Alle wichtigen Informationen rund um Ihren Vortrag beim 107. Deutscher Röntgenkongresses in Leipzig haben wir für Sie demnächst unter "Informationen für Vortragende" zusammengestellt.

Wie erwerbe ich CME-Punkte auf dem RÖKO LEIPZIG?

Der Deutsche Röntgenkongress wird von der Sächsischen Landesärztekammer (LÄK) zertifiziert.

Bitte beachten Sie: Sollten Sie als Fachärztin oder Facharzt Fortbildungspunkte erwerben, erfolgt die Übermittlung der gesammelten CME-Punkte nach dem RÖKO LEIPZIG automatisch an Ihre Ärztekammer. Voraussetzung hierfür ist, dass Ihre EFN im Registrierungssystem hinterlegt ist.

Für die Erfassung ist das Scannen des QR-Codes auf Ihrem Kongressausweis sowie des QR-Codes der besuchten Sitzungen erforderlich. Hierfür benutzen Sie den Scannerfunktion Ihres mobilen Endgerätes.

Weitere Informationen unter Zertifizierung.

Falls keine EFN-Nummer hinterlegt ist, können Sie diese in dem Modul „Mein Account“ im Registrierungssystem ergänzen oder uns per E-Mail an registrierung-roeko@kukm.de mitteilen.

Wie erhalte ich Anwesenheits- bzw. Teilnahmebescheinigungen?

Sie können Ihre Teilnahmebescheinigung mit den ausgewiesenen CME-Punkten ca. drei Wochen nach dem Kongress im Registrierungssystem abrufen. Sobald der Download möglich ist, werden Sie per E-Mail benachrichtigt.

Wie evaluiere ich den RÖKO LEIPZIG?

Bewerten Sie Vorträge auf dem Röntgenkongress 2026 in Leipzig, an denen Sie teilgenommen haben und nehmen Sie Einfluss auf das nächste Kongressprogramm!

In der WebApp zur Teilnahmeerfassung erhalten Sie zu jeder Sitzung, an der Sie teilgenommen haben, einen Link direkt zur Evaluation der jeweiligen Sitzung.

Alternativ klicken Sie innerhalb des Programmkalenders auf der #RÖKO2026-Webseite auf den Button „Evaluation“ und Sie werden anschließend zu den Evaluationsfragen der aktuellen Sitzung geführt und können dort Ihre Bewertung abgeben.

Weitere Fragen finden Sie in unserer RÖKO LEIPZIG - A bis Z.
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.