Aktuelle Anwendungen und Bedeutung für die ambulante Praxis
Künstliche Intelligenz gewinnt in der pädiatrischen Radiologie zunehmend an Bedeutung: Anwendungen reichen von der Knochenalterbestimmung über die Frakturerkennung bis hin zur Reduktion der Strahlenbelastung. Doch Kinder benötigen spezifische KI-Modelle, denn an Erwachsenen trainierte Modelle stoßen hier an ihre Grenzen. KI dient in der Praxis als Werkzeug, ersetzt aber nicht die ärztliche Expertise.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert zunehmend die pädiatrische Radiologie. Im Gegensatz zu KI-Anwendungen bei Erwachsenen müssen pädiatrische Systeme die hohe anatomische Variabilität durch Wachstum und Entwicklung berücksichtigen. Kinder sind zudem strahlenempfindlicher als Erwachsene, was besondere Anforderungen an Bildgebungsprotokolle stellt. Die technisch ausgereiftesten Anwendungen finden sich in der muskuloskelettalen Bildgebung: Knochenalterbestimmung und Frakturerkennung zeigen bereits klinische Reife mit kommerziell verfügbaren Systemen. Ein kritischer Befund: Viele an Erwachsenen trainierte KI-Modelle zeigen deutliche Leistungseinbußen bei pädiatrischen Patientinnen und Patienten, insbesondere bei jüngeren Kindern. »Deep Learning Image Reconstruction« ermöglicht deutliche Dosisreduktionen ohne Qualitätsverlust – ein wichtiger Fortschritt für den Strahlenschutz. Für die ambulante Praxis gilt: KI ist ein Unterstützungswerkzeug, das menschliche Expertise ergänzt, aber nicht ersetzt. Der klinische Kontext bleibt entscheidend.
Autorinnen und Autoren: N. Stranger, M. Scherkl, A. Ciornei-Hoffman, Y. Blumberger, S. Tschauner (Abteilung für Kinderradiologie, Universitätsklinik für Radiologie, Medizinische Universität Graz)
Der Originalbeitrag zu diesem Thema wurde veröffentlicht in pädiatrische praxis 2026; 104 (3): 320–328.
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