Die Strahlenschutzkommission hat im Oktober 2025 eine umfassende Empfehlung zur Anwendung von KI bei der Bildrekonstruktion und -verarbeitung in Radiologie und Nuklearmedizin verabschiedet. Für Medizinphysik-Experten (MPE) ergeben sich daraus mehrere zentrale Handlungsfelder.
Kernaussagen des Berichts
Die SSK sieht großes Potenzial in KI-basierten Verfahren zur Dosisoptimierung und Bildqualitätsverbesserung, betont aber gleichzeitig erhebliche Risiken: KI-Verfahren können befundrelevante Information unterdrücken, verfälschen oder artifizielle Strukturen erzeugen und dies möglicherweise so subtil, dass es weder im Bild erkennbar noch anhand archivierter Daten reproduzierbar ist. In solchen Fällen würde ionisierende Strahlung ohne den rechtfertigenden medizinischen Zweck angewandt, was strahlenschutzrechtlich als problematisch anzusehen ist.
Direkte Relevanz für MPE
Der Bericht benennt den MPE explizit als unterstützende Instanz bei der Einschätzung von KI-Verfahren und deren Auswirkungen (Abschnitt 4.3). Der MPE in Radiologie und Nuklearmedizin ist für die Qualitätssicherung der Anlagen und die Auswahl von Geräten und Ausrüstungen zuständig – was KI-Verfahren ausdrücklich einschließt. Konkret ergeben sich folgende Aufgabenbereiche:
Qualitätssicherung und Testung: Die bisherigen QS-Instrumente (Phantommessungen, physikalische Kenngrößen) sind für KI-basierte Verfahren nur eingeschränkt geeignet. Standardphantome mit einfachen Geometrien können von KI-Systemen erkannt werden, was die Testergebnisse verfälscht. Der MPE muss verstehen, dass klassische Metriken wie Kontrast-Rausch-Verhältnis oder Modulationstransferfunktion allein nicht ausreichen, um die diagnostische Qualität KI-verarbeiteter Bilder zu beurteilen. Die SSK empfiehlt die Entwicklung variabler, komplexer Phantome und virtueller Qualitätssicherungsmethoden – ein Bereich, in dem MPE federführend sein dürften.
Bewertung der diagnostischen Gleichwertigkeit: Die SSK fordert, dass KI-Verfahren alle befundrelevanten Strukturen mit mindestens im Wesentlichen unveränderter Sensitivität und Spezifität erhalten müssen (Empfehlung 1). Bei Dosisreduktion in Kombination mit KI muss die diagnostische Aussagekraft mindestens der ohne KI und ohne Dosisreduktion entsprechen (Empfehlung 2). Zum Nachweis sollen Human-Observer-Studien durchgeführt werden, sofern nicht wissenschaftlich validierte messtechnische Alternativen vorliegen (Empfehlung 3). Der MPE wird hier bei der Planung und Auswertung solcher Studien gebraucht.
Überwachung im laufenden Betrieb: Die SSK empfiehlt eine kontinuierliche statistische Überwachung der KI-Modellperformance, einschließlich der Erkennung von Data Drift und Out-of-Distribution-Fällen (Abschnitt 7.3). Änderungen im Patientenkollektiv, neue Geräte oder geänderte Protokolle können die Leistungsfähigkeit eines KI-Modells beeinflussen. Regelmäßige Vergleiche zwischen KI- und konventionell rekonstruierten Bildern gehören nach Auffassung der SSK zur Implementierung dazu.
Beurteilung der Hounsfield-Einheiten in der Strahlentherapie: Für CT-Bilddaten, die zur Bestrahlungsplanung eingesetzt werden, dürfen die Hounsfield-Einheiten durch KI-Verfahren nicht signifikant verändert werden. Dies ist für MPE in der Strahlentherapie ein besonders kritischer Punkt, da die Dosisberechnung direkt auf diesen Werten basiert.
Die 15 Empfehlungen im Überblick
Die wichtigsten der 15 Empfehlungen aus MPE-Sicht betreffen die Forderung nach qualitätsgesicherter Erstellung und Anwendung aller KI-Verfahren, wobei generative Netze deterministische Ergebnisse liefern sollen (Empfehlung 4). Die SSK fordert eine zuständige Stelle, die KI-Algorithmen vor dem klinischen Einsatz auf unabhängigen Testdaten prüft (Empfehlung 5). Konventionelle Verfahren sollen weiterhin als Referenz verfügbar bleiben (Empfehlung 12). Forschung zu Testverfahren und Qualitätssicherung soll gefördert werden (Empfehlung 13), und internationale Abstimmung zu Zulassungs- und QS-Verfahren soll vorangetrieben werden (Empfehlung 14).
Besondere Herausforderungen für die Praxis
Der Bericht macht deutlich, dass die herkömmliche Trennung zwischen Gerätequalitätssicherung und Bildverarbeitungsbewertung bei KI-Verfahren verschwimmt. Wenn KI tief in den Bildrekonstruktionsprozess integriert ist – wie bei den bereits kommerziell verfügbaren Produkten von Canon (AiCE), GE (TrueFidelity) und Philips (Precise Image) – lässt sich der KI-Anteil nicht mehr separat ein- oder ausschalten. Die SSK weist darauf hin, dass diese Entwicklung sich voraussichtlich verstärken wird und Hersteller zunehmend keine Deaktivierung der KI-Komponenten mehr ermöglichen werden.
Für den MPE bedeutet das: Die QS-Konzepte müssen grundlegend weiterentwickelt werden. Phantombasierte Abnahme- und Konstanzprüfungen allein werden nicht mehr ausreichen. Stattdessen braucht es ergänzende Verfahren auf Basis virtueller Phantome, klinischer Datensätze und statistischer Überwachung – verbunden mit einem vertieften Verständnis der eingesetzten KI-Architekturen, zumindest auf der Ebene, ob es sich um Black-Box-, Gray-Box- oder White-Box-Modelle handelt und welche Klasse von Algorithmus (Post-Rekonstruktion, Physics-driven, End-to-End, generativ) eingesetzt wird.
Fazit
Die SSK-Empfehlung positioniert den MPE als zentrale Figur bei der sicheren Einführung von KI in die klinische Bildgebung. Die Aufgabe geht deutlich über die bisherige Geräte-QS hinaus und umfasst die Bewertung von Trainings- und Testdaten, die Entwicklung neuer QS-Methoden, die kontinuierliche Überwachung im Betrieb und die Beratung der ärztlichen Anwender. Gleichzeitig konstatiert der Bericht erheblichen Forschungsbedarf gerade im Bereich der QS-Methoden – was bedeutet, dass viele der benötigten Werkzeuge erst noch entwickelt werden müssen.