StudieKI-gestützte Analyse von CT-Scans unterschiedlicher Indikation eignet sich zur Osteoporose-Früherkennung

Eine aktuelle Studie zeigt, dass CT-Aufnahmen von Brustkorb, Bauchraum und Wirbelsäule, die ursprünglich zur Erkennung von Problemen wie Nierensteinen oder Wucherungen in der Lunge erstellt wurden, mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) auch dazu genutzt werden können, Anzeichen von Osteoporose zu erkennen.

Hintergrund

Laut statista.com wurden im Jahr 2022 in Deutschland etwa 13,56 Mio. CT-Untersuchungen durchgeführt [1] – und dies laut Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) mit steigender Tendenz [2]. Anatomisch bedingt befinden sich im jeweiligen Untersuchungsbereich dann meist auch Knochen, weshalb die Computertomografien für die Früherkennung einer Osteoporose genutzt werden können – denn Osteoporose wird häufig nicht diagnostiziert und nicht ausreichend behandelt. Das dafür benötigte KI-Tool wurde jetzt in einer Studie [3] getestet.

Die Studie

Das Team um die leitende Studienautorin und Radiologin Dr. Miriam Bredella von der New York University (NYU) Langone Health hat das KI-Tool gemeinsam mit der Firma Visage Imaging aus Berlin entwickelt. Es erkennt automatisch eine „Region of interest“ (ROI) in trabekulären Knochen und bestimmt dann die Knochendichte. Die neue Studie „liefert den Beleg, dass vorhandene medizinische Bilder, die aus anderen Gründen erstellt wurden, umgewidmet werden können und zuverlässig Knochenverlust identifizieren – etwa bei Osteoporose“, so Miriam Bredella [4].

Für die Studie nutzten die Forschenden KI-Tools zur Analyse von 538.946 CT-Untersuchungen von 283.499 Patientinnen und Patienten der NYU Langone Health. Die CT-Scans wurden mit 43 verschiedenen Gerätemodellen und allen Standardprotokollen durchgeführt und bilden damit ein breites Spektrum der CT-Bildgebung ab.

In einer Stichprobe von 1.696 Aufnahmen überprüften sie, ob die KI die ROI erkannt hat. Dies war laut Bredella mit einer Übereinstimmung von mehr als 99 % der Fall. Radiologen überprüften anschließend die Ergebnisse auf ihre Genauigkeit.

Entgegen einer weitverbreiteten Annahme stellten die Forschenden fest, dass junge Frauen unter 50 Jahren eine höhere Knochendichte hatten als Männer im gleichen Alter. Dieser Unterschied nahm mit zunehmendem Alter bei Frauen und Männern ab, wobei der Rückgang bei Frauen nach der Menopause steiler ausfiel. Dadurch hatten Männer über 50 Jahre eine höhere Knochendichte als ältere Frauen. Am höchsten war die Knochendichte bei Schwarzen Menschen, gefolgt von Asiatischen Menschen und am niedrigsten bei Weißen Menschen.

Ausblick

Bredella betont, dass KI-Tools wie jene von NYU Langone – wenn sie breit eingesetzt werden – das Potenzial haben, den Verlauf der Erkrankung zu verändern. Viele Menschen wissen nicht, dass sie Osteoporose haben, bis sie sich einen Knochen brechen. „Unser Ziel ist es, die große Menge an Bildgebungsdaten, die wir bereits vor Ort in großem Umfang haben, zu nutzen, um das Problem der Unterdiagnose von Osteoporose möglicherweise zu lösen und Menschen mit dieser Erkrankung zu helfen, gesünder zu leben – mit stärkeren Knochen“, so der Co-Autor der Studie Prof. Dr. Soterios Gyftopoulos von der NYU Grossman School of Medicine.

Das Forschungsteam von NYU Langone plant, ähnliche Bilddatensätze zu nutzen, um weitere KI-gestützte Computerprogramme zu entwickeln, die möglicherweise auch andere Erkrankungen diagnostizieren können, darunter Herz- und Gefäßerkrankungen sowie den Verlust von Muskelmasse.