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Hintergrund: Der fortschreitende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der medizinischen Versorgung eröffnet weitreichende Potenziale, insbesondere in der bildgebenden Diagnostik. Die Nutzung von KI-Lösungen ermöglicht die Interpretation großer Datenmengen in kurzer Zeit und kann so zu einer effizienteren Patientenversorgung und einer geringeren Arbeitsbelastung des Personals beitragen. Die systematische Evidenz zu Versorgungsformen, die KI-Technologien erfolgreich integrieren, ist jedoch rar.

Zielsetzung: Unsere systematische Übersichtsarbeit zielt darauf ab, die Studienlage zu KI-Implementierungen in der medizinischen Bildgebung zusammenzufassen, maßgebliche Implementationsfaktoren für die Prozessgestaltung und deren Erfolg zu identifizieren sowie die Berichtsqualität zu evaluieren.

Methode: Zur Identifikation geeigneter Studien wurden zwei systematische Datenbanksuchen durchgeführt und die Literaturverzeichnisse inkludierter Studien auf potenziell relevante Artikel durchsucht. Im Fokus standen Primärstudien, welche den Einsatz von KI in der medizinischen Bildgebung und deren Einbindung in klinische Arbeitsabläufe untersuchten. Dazu wurden quantitative Daten über Auswirkungen von KI-Nutzung auf die Effizienz der Arbeitsabläufe sowie qualitative Daten im Sinne erleichternder und erschwerender Implementations-Faktoren extrahiert. Zudem wurde die methodische Qualität der Studien und ihrer Berichterstattung mittels validierter Instrumente evaluiert.

Ergebnisse: Insgesamt wurden 13.756 Artikel gesichtet, von denen 48 in die weitergehende Analyse eingeschlossen wurden. Die Studien zeichnen sich durch eine hohe Heterogenität hinsichtlich der Studiendesigns, der untersuchten KI-Technologien sowie der erhobenen Endpunkte aus. Die Mehrheit der Studien berichtet Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von KI, jedoch weisen 52% Studien einen potenziellen Interessenskonflikt auf. Zudem zeigen sich deutliche Lücken in der Berichterstattung, unter anderem werden die Methoden zur Datenerhebung oft nicht oder nur unzureichend berichtet. Auch der Implementierungsprozess und die Nutzungsumgebung werden meist nicht beschrieben.

Implikation für Forschung und/oder (Versorgungs-)Praxis: Die systematische Übersichtsarbeit adressiert die unzureichende Berichterstattung von KI-Implementierungen in der medizinischen Bildgebung. Die Heterogenität der Studien und die identifizierten Lücken in den Berichten verdeutlichen die Notwendigkeit einheitlicher Standards zur Durchführung von KI-Implementierungen sowie für deren Evaluation und Berichterstattung. Unsere Ergebnisse können dazu beitragen, fundierte Empfehlungen für KI-gestützte Versorgungsprozesse zu entwickeln, sodass zukünftig das umfängliche Potenzial von KI-Technologien in der Versorgungspraxis ausgeschöpft werden kann.