Wien (OTS) – Schilddrüsenknoten oder vergrößerte Schilddrüsen sind in
Mitteleuropa
häufig, in einer Studie von 2004 lag die Prävalenz in Deutschland bei
33. Die Mehrheit dieser Schilddrüsenknoten ist erfreulicherweise
gutartig, bis zu 10% der Knoten erweisen sich aber als bösartig.
Die Diagnose von Schilddrüsenknoten erfolgt vor allem mit der
Schilddrüsensonographie, sowie zusätzlich mit einer
Schilddrüsenszintigraphie zur Funktionsbeurteilung der Knoten. Zur
verbesserten und systematischen Erfassung von bösartigen
Schilddrüsenknoten mittels Ultraschalls wurde 2017 das Thyroid
Imaging, Reporting and Data System (TIRADS) 2017 veröffentlicht. In
diesem System wird unter Nutzung verschiedener Merkmale (wie Größe,
Form, Begrenzung, Echogenität, Zusammensetzung und Kalzifizierungen)
die Dignität der Schilddrüsenknoten in Form von Punktescores
zusammengefasst, um das weitere Vorgehen – wie zum Beispiel eine
nachfolgende Feinnadelpunktion – ableiten zu können.
Auch in der Schilddrüsendiagnostik werden in den letzten Jahren
vermehrt Verfahren, welche die künstliche Intelligenz (KI) nutzen,
eingesetzt. Moderne KI-Tools, basierend auf Deep-Learning-Algorithmen
unterstützen Fachärztinnen und Fachärzte für Nuklearmedizin dabei,
die Schilddrüsenknoten im Ultraschall mittels der TIRADS-Kriterien zu
bewerten und in Zusammenschau mit der Szintigraphie bezüglich
weiterer Diagnostik zu beurteilen. Die Kombination aus ärztlicher
Expertise und KI-Technologie verspricht in Zukunft eine noch
präzisere Diagnose von bösartigen Schilddrüsenerkrankungen.
Autorin: Priv. Doz. Dr. Gundula Rendl, Arbeitsgruppe Schilddrüse
OGNT und der Vorstand der OGNT (Österreichische Gesellschaft für
Nuklearmedizin und Theranostik).
