Beurteilung der Sakroiliitis mittels künstlicher Intelligenz – Fortschritte und Limitationen

Abstract

Zusammenfassung Die Sakroiliitis ist eine entzündliche Erkrankung des Sakroiliakalgelenks, die durch Faktoren wie Infektionen, Traumata und Autoimmunerkrankungen ausgelöst werden kann. Sie verursacht Schmerzen und Steifheit im unteren Rücken, weshalb eine frühzeitige Diagnose für eine optimale Behandlung entscheidend ist. Die Diagnose ist anspruchsvoll und erfordert klinische Beurteilung, Labortests und bildgebende Verfahren wie Röntgen, MRT oder CT. In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) als vielversprechendes Instrument für die Beurteilung von Veränderungen im Rahmen der Sakroiliitis herausgestellt. KI-Algorithmen analysieren verschiedene bildgebende Verfahren, um strukturelle Veränderungen und Entzündungen im Sakroiliakalgelenk zu erkennen, zu quantifizieren und einzuordnen. Die Anwendung von KI kann die Diagnosegenauigkeit und Effizienz des Radiologen bzw. des Rheumatologen bei der Beurteilung von Sakroiliitis durch bildgebende Verfahren verbessern. KI-Algorithmen können strukturelle Veränderungen und Entzündungen im Sakroiliakalgelenk quantifizieren und Vorhersagemodelle für den Krankheitsverlauf erstellen. Herausforderungen wie der Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten und die Minimierung von Verzerrungen und Fehlern in den Daten und Algorithmen müssen jedoch bewältigt werden. Weitere Studien sind erforderlich, um das volle Potenzial der KI bei der Beurteilung von Sakroiliitis auszuschöpfen. Der Einsatz von KI kann jedoch die Ergebnisse für Patienten verbessern, indem er eine frühzeitige Diagnose und Behandlung ermöglicht.