Wiesbaden, 27. Mai 2022. Künstliche Intelligenz (KI) kann aus Röntgenaufnahmen Informationen herauslesen, die wertvolle Zusatzinformationen für die Diagnose und Prognose bei Patientinnen und Patienten bieten. So kann zum Beispiel eine ganz normale Röntgen-Mammographie nicht nur genutzt werden, um festzustellen, ob Brustkrebs vorliegt, sondern auch mittels Künstlicher Intelligenz vorhersagen, wie hoch das Risiko ist, in den nächsten drei Jahren Brustkrebs zu entwickeln. Durch die Wissenschaft werden die KI-Systeme in der Aussagekraft immer besser. Dazu benötigt es jedoch große Datenmengen, wie sie durch eine Zusammenarbeit der nationalen radiologischen Netzwerke entstehen können.

Im Rahmen des 103. Deutschen Röntgenkongresses haben Radiologinnen und Radiologen unter der Leitung der Konferenz der Lehrstuhlinhaber für Radiologie e.V. (KLR) darauf hingewiesen, dass eine solche wissenschaftliche Zusammenarbeit in Deutschland erheblich erschwert wird. Hintergrund ist die restriktive und hochvariable Auslegung der Datenschutzbestimmungen in Deutschland. Sie verzögert sowohl die Durchführung der sektorübergreifenden Versorgungsforschung als auch die Einführung und Erprobung von innovativen KI-Anwendungen. „Das ist das Haupthindernis für die Zukunftssicherheit der bildgestützten deutschen Medizin“, kommentiert Prof. Dr. Joachim Lotz. „Wenn klinische Wissenschaftler in Netzwerken zusammenarbeiten wollen, um wichtige Fragen an großen
gemeinsamen Datensätzen bearbeiten zu können, muss das Projekt in jedem einzelnen Bundesland und dann noch einmal erneut in jeder einzelnen teilnehmenden Institution geprüft werden – oft mit ganz unterschiedlichem Ausgang. Das behindert die universitäre und sektorübergreifende Gesundheitsforschung im Vergleich zum europäischen und außereuropäischen Ausland erheblich.“

Innovative und zukunftsweisende Anwendungen der Digitalisierung und KI setzen häufig die Verbindung zu gemeinsamen Datenpools voraus, in der die Daten sicher verwaltet und analysiert werden können. Die variable und nicht abgestimmte Datenschutzpolitik jedes einzelnen Bundeslandes sowie die individuelle Auslegung der Datenschutzbestimungen an den lokalen Krankenhäusern behindert und verzögert den Zugang zu solchen Datenpools erheblich – und damit auch die Umsetzung der Digitalisierung und höchstsicherer
standardisierter Datenzugriffe im deutschen Gesundheitswesen.

„Als Radiologinnen und Radiologen treten wir für die Wahrung der Persönlichkeitsrechte der
uns anvertrauten Patientinnen und Patienten ein – das ist die Handlungsgrundlage. Wir müssen aber in naher Zukunft einen abgestimmten Weg finden, eine verbindliche Datenschutzvereinbarung für digitale, datengetriebene Forschung aufzusetzen. Das gilt nicht nur, aber ganz besonders für die medizinische Bildgebung. Dabei stellen wir die förderale Struktur des Datenschutzes nicht in Frage“, erläutert Lotz. Eine Harmonisierung der Entscheidungsvielfalt über die Bundesländer hinweg würde sowohl die Effizienz der Krankenversorgung steigern, den Nutzen der Digitalisierung beschleunigen als auch die wissenschaftliche Anschlussfähigkeit im europäischen wie internationalen Vergleich ermöglichen. Und das, ohne die Persönlichkeitsrechte der Patientinnen und Patienten zu
schmälern.

Prof. Dr. J. Lotz, Prof. Dr. F. Bamberg, Prof. Dr. M.A. Weber, Prof. Dr. Th. Bley: Vorstand der Konferenz der Lehrstuhlinhaber für Radiologie e.V. (KLR)
Prof. Dr. Johannes Wessling, Sprecher des Chefarztforums der Deutschen Röntgengesellschaft (CAFRAD) 
Prof. Dr. Bernd Hamm, Prof. Dr. Thomas Vogl, Sprecher des Verbundprojekts RACOON (Radiological Cooperative  Network) im Netzwerk Universitätsmedizin (NUM)
Prof. Dr. Christiane Kuhl, Prof. Dr. Konstantin Nikolaou, Prof. Dr. Marcus R. Makowski, Sprecher des Netzwerkantrages RACOON COMBINE
Dr. Isabel Molwitz, Vorstandsvorsitzende des Forums Junge Radiologie in der Deutschen
Röntgengesellschaft

Ansprechbar für Rückfragen:
Prof. Dr. Joachim Lotz
Vorsitzende der Konferenz der Lehrstuhlinhaber für Radiologie Deutschlands (KLR e.V. )
radiologie@med.uni-goehngen.de
0551-3968965