Lungenkrebs: Kann Künstliche Intelligenz die Auswertung von Röntgen- oder CT-Bildern der Lunge unterstützen?

Berichtsdokumente

1. ThemenCheck kompakt

   Röntgenbild der Lunge: Kann Künstliche Intelligenz die Auswertung von Röntgenbildern unterstützen?

   Veröffentlicht am

   01.10.2026

   Dokumenttyp

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2. ThemenCheck-Bericht

   Röntgenbild der Lunge: Kann Künstliche Intelligenz die Auswertung von Röntgenbildern unterstützen?

   Veröffentlicht am

   01.10.2026

   Dokumenttyp

   PDF-Dokument, 2 MB, DE, nicht barrierefrei

   DOI-Link

   https://doi.org/10.60584/T24-04

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3. Dokumentation der Anhörung zum vorläufigen ThemenCheck-Bericht

   Röntgenbild der Lunge: Kann Künstliche Intelligenz die Auswertung von Röntgenbildern unterstützen?

   Veröffentlicht am

   01.10.2026

   Dokumenttyp

   PDF-Dokument, 1 MB, DE, nicht barrierefrei

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4. Vorläufiger ThemenCheck-Bericht

   Röntgenbild der Lunge: Kann Künstliche Intelligenz die Auswertung von Röntgenbildern unterstützen?

   Veröffentlicht am

   24.03.2026

   Dokumenttyp

   PDF-Dokument, 2 MB, DE, nicht barrierefrei

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5. ThemenCheck-Berichtsprotokoll

   Lungenkrebs: Kann Künstliche Intelligenz die Auswertung von Röntgen- oder CT-Bildern der Lunge unterstützen?

   Veröffentlicht am

   07.08.2025

   Dokumenttyp

   PDF-Dokument, 522 kB, DE, nicht barrierefrei

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Pressemitteilungen

Projektdetails

Themennummer

228

Projektnummer

T24-04

Status

ThemenCheck-Bericht veröffentlicht

Vorschlagszeitraum

08/2022 bis 07/2023

Ressort / Bereich

Versorgung und Leitlinien

Anwendungsgebiet

Vorbeugung und Früherkennung

Thema

Zur Erkennung und Untersuchung vieler verschiedener Krankheitsbilder wie z. B. Lungenkrebs werden täglich viele Röntgen- oder Computertomografie(CT)-Aufnahmen der Lunge gemacht. Diese werden durch Fachärztinnen und Fachärzte auf Auffälligkeiten geprüft und ausgewertet, um eine Diagnose stellen und um bei Auffälligkeiten die weitere Behandlung planen zu können. Bei der Prüfung und Auswertung der Röntgen- oder CT-Bilder sollten bestenfalls keine auffälligen Befunde übersehen und möglichst wenige unauffällige Aufnahmen fälschlicherweise als auffällig eingestuft werden. Künstliche Intelligenz könnte helfen, unauffällige von auffälligen Aufnahmen zu unterscheiden.

Autoren

Alexandra Korzeczek-Opitz, Daniela Rüttgers, Mareike Störchel, Moritz Felsch, Claudia Lenkewitz, Stefan Sauerland, Corinna Schaefer, Dominik Schierbaum, Sibylle Sturtz, Sarah Thys, Anne Rummer, Marion Danner

Autor des Herausgeberkommentars

Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen

DOI

https://doi.org/10.60584/T24-04