Die pränatale Ultraschalldiagnostik stellt hohe Anforderungen an Ausbildung, Erfahrung und kontinuierliche Qualitätssicherung. Die Ausbildung ist durch limitierte Übungszeit, eingeschränkte Verfügbarkeit geeigneter Patientinnen sowie kaum objektivierbare Kompetenzbewertung gekennzeichnet. Der Einzug der KI wird helfen, dieses Problem zu beheben.
Vor diesem Hintergrund gewinnt der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und simulationsbasierter Lernumgebungen zunehmend an Bedeutung, wie Dr. Krisztian Lato, Ulm, auf dem Kongress der Deutschen Gesellschaft für Perinatalmedizin in Berlin ausführte. Simulationstechnologien haben in der Ultraschallausbildung in kurzer Zeit einen bemerkenswerten Reifegrad erreicht. Moderne Systeme arbeiten mit dynamischen 3D-Fetalanatomien, bewegten Modellen mit synchronisierten Schallebenen und realitätsnahem Scan-Handling. Lernende führen die Sonde an anatomischen Modellen oder Simulatoren und erhalten in Echtzeit korrespondierende Ultraschallbilder, die sich exakt an die Sondenbewegung anpassen.
Damit lassen sich auch komplexe Untersuchungssituationen trainieren. Interaktive Prüfmodi, strukturierte Trainingspfade und KI-basierte Fehleranalysen erlauben eine objektive Beurteilung der Scan-Kompetenz – unabhängig vom subjektiven Eindruck eines Tutors. Die Simulation wird damit zunehmend zur zentralen Zugangsvoraussetzung für eine qualitätsgesicherte Ultraschallausbildung. Drei Kernfunktionen stehen dabei im Vordergrund:
- Automatisiertes Feedback
KI-Systeme erkennen Ultraschallebenen in Echtzeit, markieren relevante anatomische Strukturen automatisch und klassifizieren typische Fehler. Daraus lassen sich individuelle Lernkurven ableiten, die Stärken und Schwächen objektiv abbilden. - Adaptives Lernen
Die Algorithmen analysieren, an welchen Punkten Lernende scheitern, identifizieren ineffiziente Bewegungsmuster und bewerten Belastungs- und Stressparameter. Auf dieser Basis werden Trainingsinhalte dynamisch angepasst, um die Lernleistung gezielt zu optimieren. - Datenbasis für Curricula und Zertifizierung
Simulationen generieren große Mengen standardisierter Leistungsdaten. Diese ermöglichen eine objektive Messbarkeit von Skills und schaffen die Grundlage für eine harmonisierte, kompetenzbasierte Ausbildung – bis hin zur KI-gestützten Zertifizierung.
Begleitende Studien zeigen, dass App-gestützte Trainingsangebote zu signifikanten Lernzuwächsen führen. Besonders effektiv ist die Kombination aus theoretischer Wissensvermittlung und Simulationstraining. Simulationen verbessern sowohl Präzision als auch Effizienz – zwei entscheidende Qualitätsparameter in der pränatalen Diagnostik.
Blick in die Zukunft: KI-gestützte Scan-Navigation und digitale Zwillinge
Die nächste Entwicklungsstufe zeichnet sich bereits ab. KI-gesteuerte Scan-Navigation soll Anwender künftig mit Live-Hinweisen wie „kippen“, „rotieren“ oder „kranial bewegen“ zur Ziel-Ebene führen. Perspektivisch ist eine vollständige Guidance bis zur optimalen Schnittebene denkbar.
Parallel dazu entstehen anatomische Digital-Zwillinge: dynamische fetale Modelle, die sowohl normale Entwicklungsverläufe als auch Pathologien realistisch abbilden. Diese virtuellen Patienten ermöglichen hochrealistische Trainingsszenarien und erweitern die Möglichkeiten der simulationsbasierten Ausbildung erheblich. Für die pränatale Diagnostik bedeutet dies einen entscheidenden Schritt hin zu mehr Qualität, Sicherheit und Transparenz – und letztlich zu einer noch besseren Versorgung von Mutter und Kind.
Text: Reinhard Merz
Bild: chatGPT für arztCME
