Affiliation:
1. Klinik für Radiologie, Charite Universitatsmedizin Berlin,
Berlin, Germany
2. Rheumatologie, Med. Klinik I, Charité
Universitätsmedizin Berlin, Campus Benjamin Franklin, Berlin,
Germany
Abstract
ZusammenfassungDie 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.