ECR - Probleme mit klinischen Studien 2

Wien (APA) - Die Radiologen haben in der wissenschaftlichen Arbeit allerdings noch mehrere Hürden zu nehmen. Das zeigte sich am Donnerstag b...

Wien (APA) - Die Radiologen haben in der wissenschaftlichen Arbeit allerdings noch mehrere Hürden zu nehmen. Das zeigte sich am Donnerstag bei Vorträgen zu klinischen Forschungsprojekten im Rahmen des ECR in Wien.

Bei Studien zu Arzneimitteln bei Patienten ist es relativ einfach: Auch über viele Dutzend beteiligte Zentren hinweg bleibt die untersuchte Medikation standardisiert. Die Effekte lassen sich relativ einfach vergleichen. Doch Computertomografen (CT), Magnetresonanztomografen (MRI) oder Geräte für die Positronen-Emissions-Tomografie (PET) unterscheiden sich je nach Hersteller und Type von Spital zu Spital. Es gibt unterschiedliche Untersuchungsprotokolle und ein unterschiedliches Umfeld, in dem die Scans erfolgen. Das alles kann die Resultate beeinflussen.

Ein Radiologenteam der Universitätsklinik Zürich hat beispielsweise untersucht, ob man aus MRI-Scans gutartige und bösartige Tumoren der Niere bei Kindern unterscheiden kann. Dies erfolgte retrospektiv, also probeweise mit alten Aufnahmen. Auch dabei schwankten die Ergebnisse beträchtlich.

Währenddessen werden die verwendeten Geräte immer leistungsfähiger. Bisher waren in der klinischen Praxis bei der MR-Diagnostik zumeist 1,5 oder 3 Tesla-starke Geräte im Einsatz. 7-Tesla-Maschinen wurden vor allem an Universitätskliniken für wissenschaftliche Projekte verwendet. Mit den ultrastarken Magnetresonanzgeräten lässt sich eine höhere Auflösung erzielen. Das wäre zum Beispiel in der Neurologie bei Gehirn-Scans in Sachen Multipler Sklerose, Epilepsie oder Demenz von Nutzen. Auch Gefäßuntersuchungen könnten mehr an Details zeigen.

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Freilich, zeigen die Scans buchstäblich „zu viel“, kommt es leicht zu Überdiagnosen, was auch zu unnötigen Therapien führen kann. „Man sollte diese Bildgebung in der Diagnose nur für Patienten mit einem hohen Risiko verwenden - einfach, um falsch-positive Diagnosen (fälschlicherweise krankhafter Befund; Anm.) zu vermeiden“, erklärte Jeroen Hendrikse, Chef des Radiologie-Departments der Medizinischen Universität Utrecht in den Niederlanden.

2016 hat eine wissenschaftliche Studie mit nicht-invasiver Koronargefäß-Computertomografie gezeigt, dass die „bequeme“ nicht-invasive Methode offenbar viel zu viele verdächtige Befunde bringt. Nur 14 Prozent der Patienten, bei denen der Scan eine vermeintliche Verengung der Herzkranzgefäße zeigte, hatten in der nachfolgenden und entscheidenden herkömmlichen Angiografie per Katheter wirklich einen solchen Befund und mussten behandelt werden. Diese Problematik ergibt erst recht bei Artificial-Intelligence-Analyseprogrammen. Werden sie auf zu starke Sensitivität eingestellt, gehen die Radiologen erst recht in einer Vielzahl verdächtiger Befunde „unter“. Andererseits sollten die Systeme aber auch nichts „verpassen“.

„Die Rolle der Radiologen wird sich verändern. Ich würde meinen, dass er zu einem umfassenden Sammler wird, der Informationen zusammenfasst und interpretiert. Das dürfte nicht allein bildgebende Verfahren umfassen. Artificial Intelligence ist da hilfreich, weil anders eine solche Rolle der Radiologen gar nicht mehr möglich sein wird“, erklärte Georg Langs, Leiter eines entsprechenden Forschungsprogramms an der Abteilung für biomedizinische Bildgebung und bildgestützte Therapie an der MedUni Wien (AKH).


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