Als erste Einrichtung in der Europäischen Union erhält die Klinik und Poliklinik für Radiologie des LMU Klinikum München die Auszeichnung als „ACR Recognized Center for Healthcare-AI“ (ARCH-AI) des American College of Radiology. Die Zertifizierung bestätigt den sicheren und qualitätsgesicherten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der medizinischen Bildgebung. Zugleich wird die Klinik und Poliklinik für Radiologie Teil eines internationalen Netzwerks führender Universitätskliniken, das Qualitäts- und Leistungsstandards für klinische KI weiterentwickelt.

Internationale Standards für sicheren KI-Einsatz

Das Anerkennungsprogramm ARCH-AI bewertet, ob KI in der Radiologie strukturiert, sicher und zum Wohl der Patientinnen und Patienten eingesetzt wird. Es legt verbindliche Standards für Auswahl, Validierung, Integration, Betrieb und Überwachung klinischer KI-Modelle fest.

KI im klinischen Alltag der LMU Radiologie

In der Klinik und Poliklinik für Radiologie am LMU Klinikum München unterstützt KI seit Jahren die Auswertung zahlreicher Untersuchungen, von Röntgen und Mammografie bis hin zu CT und MRT. In der klinischen Routine werden verschiedene CE-zertifizierte KI-Algorithmen zur Detektion von Frakturen, zur Segmentierung, Quantifizierung und Charakterisierung von Läsionen und zur Messung krankheitsrelevanter Veränderungen im zeitlichen Verlauf eingesetzt. KI-basierte Anwendungen unterstützen die Analyse von Bilddaten und können zur schnelleren Erkennung relevanter Befunde beitragen. Das verfügbare Angebot an KI-Algorithmen wächst stetig, bei jedoch variabler diagnostischer Genauigkeit und erheblichen Kosten. Eine stringente, kontinuierliche Überwachung ihrer Leistung im klinischen Einsatz ist daher unerlässlich, um sowohl die Patientensicherheit als auch einen verantwortungsvollen Ressourceneinsatz zu gewährleisten. Die radiologisch-fachärztliche Beurteilung und Entscheidung bleibt dabei stets zentral.

Qualitätssicherung als interdisziplinäre Aufgabe

Die Leistung von KI-Lösungen kann im klinischen Einsatz von den Herstellerangaben abweichen. Eine lückenlose Dokumentation und die Einhaltung aller Sicherheits- und Datenschutzanforderungen sind daher keine Formalität, sondern Voraussetzung für einen sicheren Betrieb. „In der klinischen Praxis ist die Qualitätssicherung von KI-Tools zentral. Wir erfassen und bewerten Einsatz und Leistung der Modelle im laufenden Betrieb kontinuierlich und systematisch. Dies gelingt am besten interdisziplinär, durch die enge Zusammenarbeit von Expertinnen und Experten aus Radiologie, Medizinphysik, Data Science und IT“, erklärt Maria Steinberger, Bereichsleitung Medizinphysik der Klinik und Poliklinik für Radiologie.

Teil eines internationalen Exzellenznetzwerks

„Die sichere und effektive Integration von KI in die medizinische Bildgebung erfordert verlässliche Qualitätsstandards und eine kontinuierliche Leistungsbewertung. Einheitliche Qualitäts- und Leistungsstandards für den klinischen Einsatz von KI werden derzeit international weiterentwickelt. Mit der ARCH-AI-Zertifizierung wird das LMU Klinikum Teil eines Netzwerks führender Universitätskliniken, das diese Entwicklungen aktiv mitgestaltet. Unser Ziel ist es, den Einsatz von KI nach höchsten Qualitätsmaßstäben weiterzuentwickeln und damit Patientenversorgung und Forschung nachhaltig zu stärken.“, sagt Prof. Dr. med. Clemens Cyran, Geschäftsführender Oberarzt der Klinik und Poliklinik für Radiologie. Bislang wurden überwiegend US-amerikanische Kliniken als ARCH-AI-Zentren anerkannt, darunter führende Einrichtungen wie die Mayo Clinic, Mass General Brigham (Harvard Medical School) und Yale New Haven Health. Mit der Zertifizierung der Klinik und Poliklinik für Radiologie am LMU Klinikum München ist nun erstmals eine Einrichtung innerhalb der Europäischen Union Teil dieses internationalen Netzwerks. In Europa zählen damit bislang lediglich drei Einrichtungen zu den anerkannten Zentren, darunter zwei Kliniken in der Schweiz. Die Auszeichnung unterstreicht den Anspruch, KI in der radiologischen Diagnostik nach höchsten Standards für Sicherheit, Effektivität und Effizienz einzusetzen.