Sehr gute Lehre in Radiologie und IT

„Wer guten Nachwuchs haben möchte, der kreativ und innovativ denkt und arbeitet, der muss in die Lehre investieren und für sein Fach begeistern wollen“, findet Bettina Baeßler. Schon im Studium hat sich die gebürtige Rheinländerin vorgenommen, die Lehre zu verbessern. Mit Erfolg. Die Radiologie-Webseite AuntMinieEurope.com hat die Radiomics-Expertin zur effektivsten Ausbilderin der europäischen Radiologie gekürt.

Jedes Jahr können die Abonnentinnen und Abonnenten der Webseite Persönlichkeiten für vier People Awards nominieren. Vom Rising Star über einflussreichste RadiologIn und WissenschaftlerIn bis hin zum Most Effective Radiology Educator. Ein Expertengremium ermittelt schließlich nach verschiedenen Auswahlrunden die Gewinnerinnen und Gewinner.

Aunt Minnie ist übrigens die Bezeichnung für einen radiologischen Befund, der auf den ersten Blick so offensichtlich ist, dass es keine Zweifel an der Diagnose gibt.

Go for IT

Offensichtlich ist auch, dass Bettina Baeßler mit Leib und Seele Forschung und Lehre betreibt. Die zweifache Mutter leitet seit Oktober 2021 den Bereich „Kardiovaskuläre Bildgebung“ am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des Uniklinikums Würzburg (UKW).

Außerdem ist die 38-Jährige im Rahmen einer W2-Professur für den neu geschaffenen Schwerpunkt „Künstliche Intelligenz in der Bildgebung“ zuständig. Die Medizinstudierenden an der Julius-Maximilians-Universität dürfen sich auf spannende und vor allem praxisbezogene Vorlesungen freuen und die Assistenzärztinnen und -ärzte auf ein neues, modernes Ausbildungsprogramm, welches Bettina Baeßler auf der Grundlage des Curriculums der European Society of Radiology geschaffen hat.

Im Rahmen der Überarbeitung des Nationalen Kompetenzbasierten Lernzielkatalogs Medizin (NKLM 2.0) war sie zudem als Projektgruppensprecherin für die radiologischen Lernziele und die Implementierung digitaler Kompetenzen in das Medizinstudium zuständig.

Seit dem vergangenen Jahr ist sie Vorsitzende des Education Committee der kardiovaskulären Sektion der International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), wo sie unter anderem neue Lehrmaterialien entwickelt.

Für die Deutsche Röntgengesellschaft (DRG) hat sie zudem gemeinsam mit Daniel Pinto dos Santos die Webinar-Reihe „Go for IT“ ins Leben gerufen, in der sie einmal im Monat Grundkenntnisse wie Programmieren und Statistik mit Fokus auf Radiologie vermittelt haben. Darüber hinaus ist sie Mitbegründerin und Geschäftsführerin der LernRad GmbH, einem Unternehmen, das E-Learning-Inhalte für Medizinstudierende und Radiologinnen und Radiologen in Deutschland erstellt.

Vorreiterin auf dem Gebiet Radiomics

„Ich möchte gern meine Erfahrungen und mein Wissen weitergeben, das ich mir selber mühsam erarbeitet habe“, begründet sie ihren außerordentlichen Einsatz in Weiterbildung und Lehre. Als sie im Rahmen ihrer wissenschaftlichen Arbeit zur quantitativen kardialen Magnetresonanztomografie an Grenzen stieß, die eine Translation, also eine Übertragung in den klinischen Alltag, verhinderten, beschäftigte sie sich notgedrungen mit angewandter Statistik und maschinellem Lernen und entwickelte so neue Parameter. So stieß sie auf eine neue und aufstrebende Wissenschaft: Radiomics. Mithilfe von Radiomics können die für das menschliche Auge nicht sichtbaren Informationen, die in radiologischen Bildern enthalten sind, analysiert werden. Bettina Baeßler gilt im In- und Ausland als eine der anerkanntesten Vordenkerinnen auf dem Gebiet Radiomics.

Gegen den Spruch “radiology is not a science, it is a tool”, wehrt sie sich vehement. Schon als Assistenzärztin an der Uniklinik Köln hat sie die Lehre in die Hand genommen, um die Radiologie aus ihrem Schattendasein zu befreien. Später half sie bei der Entwicklung eines Projekts zur Qualitätsverbesserung der radiologischen Lehre mit, indem sie Vorlesungen auf Abruf bereitstellte und Online-Abstimmungssysteme in die Vorlesungen einbaute.

Erweiterte Intelligenz statt Künstlicher Intelligenz

Den Hype um die Künstliche Intelligenz sieht die Radiomics-Expertin allerdings eher kritisch. Sie ist vielmehr an Tatsachen interessiert, an valider Translation in den klinischen Alltag. Unterm Strich müsse die Künstliche Intelligenz etwas bringen und von Nutzen sein. Und das versuche sie dem Nachwuchs beizubringen.

„Ich plädiere für augmented intelligence, also eine Erweiterung der Intelligenz statt Künstlicher Intelligenz“, sagt sie. Das bedeutet in der Praxis: „Als Clinician Scientist sehe ich, wo es bei der Arbeit Probleme gibt und welche Erleichterung sinnvoll wäre. Die augmented intelligence kann spezielle Aufgaben übernehmen und der Radiologin oder dem Radiologen assistieren.“ Als Beispiele nennt sie einen second read mittels KI, um die Detektion von Osteolysen beim Multiplen Myelom zu automatisieren, oder eine Risikomodellierung, bei der Korrelationen zwischen radiologischer Diagnostik, klinischen Befunden und molekulargenetischen Subtypen einer Erkrankung erstellt werden.

Vielfalt in der Radiologie

Ein weiteres wichtiges Thema, das Bettina Baeßler am Herzen liegt, ist die Diversität und Inklusion. Dabei geht es ihr nicht allein um die Gleichstellung von Frauen und Männern in Medizin und Wissenschaft, sondern auch um Wissenstransfer von Alt nach Jung und umgekehrt, um soziale Herkunft und ethnischen Hintergrund.

Für die, die Vielfalt wirklich leben wollen, die miteinander statt gegeneinander arbeiten wollen, für die hat sie mit Dr. Nienke Lynn Hansen im Rahmen der DRG den Podcast RADiversum geschaffen. Gerade die Radiologie habe mit ihrer Nähe zum Digitalen und zum technisierten Arbeiten viele Möglichkeiten, etwas zu bewegen und Vorreiter für neue Arbeitsmodelle zu sein. Reinhören ausdrücklich erwünscht: www.diversity.drg.de

In der UKW-Reihe #WomenInScience berichtet die Radiologin über ihre Faszination an der Forschung und warum sie für die Quote ist:

www.ukw.de/forschung-lehre/women-in-science/