Abstract
HintergrundDie fortschreitende Digitalisierung ermöglicht zunehmend den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Sie wird Gesellschaft und Medizin in den nächsten Jahren maßgeblich beeinflussen.Ziel der ArbeitDarstellung des gegenwärtigen Einsatzspektrums von KI in der Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde und Skizzierung zukünftiger Entwicklungen bei der Anwendung dieser Technologie.Material und MethodenEs erfolgte die Auswertung und Diskussion wissenschaftlicher Studien und Expertenanalysen.ErgebnisseDurch die Verwendung von KI kann der Nutzen herkömmlicher diagnostischer Werkzeuge in der Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde gesteigert werden. Zudem kann der Einsatz dieser Technologie die chirurgische Präzision in der Kopf-Hals-Chirurgie weiter erhöhen.SchlussfolgerungenKI besitzt ein großes Potenzial zur weiteren Verbesserung diagnostischer und therapeutischer Verfahren in der Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde. Allerdings ist die Anwendung dieser Technologie auch mit Herausforderungen verbunden, beispielsweise im Bereich des Datenschutzes.
Highlights
The continued advancement of digitalization increasingly allows deployment of artificial intelligence (AI) algorithms, leveraging profound effects on society and medicine
Im otologischen Bereich wurde künstlicher Intelligenz (KI) bereits zur automatisierten Beurteilung radiologischer Befunde eingesetzt
This article aims to provide an overview of current developments and futures perspectives of AI in otorhinolaryngology
Summary
Im otologischen Bereich wurde KI bereits zur automatisierten Beurteilung radiologischer Befunde eingesetzt. Das beste Modell erzielte dabei eine Korrektklassifikationsrate von 88,7 % (Sensitivität von 86,1 % und positiver prädiktiver Wert von 90,9 % [Durchschnittswerte aller Diagnosen]), was einer präziseren Beurteilung als durch den Menschen entsprach [23]. Eine große Herausforderung bei der Entwicklung und Anpassung von Hörgeräten ist die suffiziente Verbesserung des Sprachverstehens in Hörumgebungen mit Störgeräuschen. In einer aktuellen Studie wurden 19.000 WeißlichtEndoskopiebilder von Stimmlippenläsionen durch ein Expertengremium aus HNOÄrzt*innen sowie mithilfe eines DeepLearning-Algorithmus analysiert und anschließend mit dem histopathologischen Untersuchungsergebnis (benigne Läsion vs Leukoplakie vs maligne Neoplasie) verglichen. Im Speziellen belegen kürzlich veröffentlichte Untersuchungen der Autoren dieses Artikels einen additiven Nutzen im Hinzuziehen von PET-CT-Radiomics-Markern im Vergleich zur alleinigen Zuhilfenahme der UICC-Staging-Klassifikation bezüglich der Prognostik von Gesamtüberleben, progressionsfreiem Überleben [12] und lokoregionärer Tumorprogression [11] bei Patient*innen mit HPV-assoziierten und nicht-HPV-assoziierten Oropharynxkarzinomen. Mithilfe derartiger KIApplikationen könnte folglich eine weitere Individualisierung radiotherapeutischer Maßnahmen möglich werden
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