Übersichtsartikel

Invasive Verfahren in der interventionellen Pneumologie: Eine narrative Übersicht über evidenzbasierte, evidenzbasierte Schritt-für-Schritt-Protokolle

DOI:

10.3791/69416

⸱

10. Februar 2026

1Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation (CAMES), Rigshospitalet, 2100 Copenhagen, University of Copenhagen

In diesem Artikel

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Verfahren in der interventionellen Pneumologie werden zunehmend minimalinvasiv. Diese Übersicht behandelt evidenzbasierte Schritt-für-Schritt-Ansätze in der interventionellen Pneumologie, um die Patientensicherheit und die diagnostische Genauigkeit zu gewährleisten.

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Lungenkrebs ist weltweit für die höchste Zahl der Krebstodesfälle verantwortlich. Eine genaue Diagnose und Stadieneinteilung von Lungenkrebs erfordert invasive Eingriffe, mit einem Trend zu minimalinvasiven Ansätzen. Diese narrative Übersicht fasst standardisierte, schrittweise Ansätze zusammen und diskutiert sie, die darauf abzielen, die Patientensicherheit, diagnostische Genauigkeit und prozedurale Konsistenz in flexiblen Bronchoskopien, endobronchialen und endoskopischen Ultraschalluntersuchungen (EBUS und EUS), radialem endobronchialem Ultraschall (rEBUS), elektromagnetischer Navigationsbronchoskopie, lokalanästhetischer Thorakoskopie, endobronchialer Kryobiopsie und transthorakaler ultraschallgeleiteter Lungenbiopsie zu verbessern. Traditionelle Lehrlingsmodelle wie die Halstedsche Methode: "Sehen Sie eins, machen Sie eins, lehren Sie eins" werden zunehmend durch Studien infrage gestellt, die zeigen, dass Erfahrung keine Expertise garantiert. Simulationsbasierte Schulungen und strukturierte Bewertungen, geleitet von Rahmenwerken wie Messicks Validitätsrahmen, werden empfohlen, um die Kompetenz sicherzustellen. Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) zeigen vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung von Training, prozeduraler Navigation und Leistungsbewertung, insbesondere bei Bronchoskopie und Lungenultraschall. Mit der Weiterentwicklung der interventionellen Pneumologie wird die Integration validierter Trainingsprotokolle, Simulationen und KI entscheidend sein, um die Ausbildung zu standardisieren und die Patientenversorgung zu verbessern.

Einleitung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Diagnose und Stadieneinteilung von Lungenkrebs und Lungenerkrankungen erfordert oft invasive Verfahren, die hochwertige Gewebeproben liefern und gleichzeitig das Risiko für den Patienten minimieren. Mit neuen minimalinvasiven Technikensind systematische und schrittweise Ansätze unerlässlich, um das prozedurale Risiko zu minimieren und den diagnostischen Ertrag zu maximieren. Ob gezielt auf das Lungenparenchym, den Pleuraraum oder die mediastinalen Lymphknoten, strukturierte Verfahrensstrategien reduzieren die Variabilität, standardisieren das Training und verbessern die Patientenergebnisse 2,3,4,5,6,7,8.

Trotz internationaler Richtlinien und wachsendem Konsens über Best Practices werden invasive Verfahren jedoch oft unterschiedlich zwischen Institutionenund Ärzten erlernt und durchgeführt. Das traditionelle Halstedsche Prinzip "sehen eins, tun, lehren" bleibt zentral in der medizinischen Ausbildung, wird aber zunehmend durch visuelle und strukturierte Lernwerkzeuge unterstützt. In diesem Zusammenhang können videobasierte, standardisierte, schrittweise Protokolle das prozedurale Verständnis verbessern, insbesondere für Berufsanfänger oder bei der Anwendung neuer Techniken. Durch die Bereitstellung eines visuellen und methodischen "Sieh eins" könnten solche Artikel Praktikern ermöglichen, ein Verständnis für ein Verfahren vor dem ersten "Einen machen" zu gewinnen oder ihre Praxis auf dem Punkt von "Einen lehren" zu vergleichen und zu verfeinern.

Dieser narrative Überblick fasst aktuelle schrittweise Ansätze in der interventionellen Pneumologie für flexible Bronchoskopie, endobronchialen und endoskopischen Ultraschall, radiale EBUS, elektromagnetische Navigationsbronchoskopie, lokalanästhetische Thorakoskopie, endobronchiale Kryobiopsie und transthorakale ultraschallgeleitete Lungenbiopsie zusammen (Tabelle 1), die jeweils zu einem breiteren, evidenzbasierten Rahmen für die invasive Pneumologie beitragen.

VorgehenTitel des Schritt-für-Schritt-Protokolls
Flexible BronchoschopieSystematische Bronchoskopie: der Ansatz der vier Meilensteine3.
Endobronchiale Ultraschallprobe (EBUS)Systematischer endobronchialer Ultraschall – Die sechs Meilensteine Ansatz5.
Endoskopischer Ultraschall (EUS)Verwendung des Endoskop für den endobronchialen Ultraschall in der Speiseröhre6.
Transbronchiale Lungenkryobiopsie (TLC)Transbronchiale Lungenkryobiopsie zur Diagnose interstitieller Lungenerkrankungen und peripherer pulmonaler Läsionen – Ein schrittweiser Ansatz4.
Ultraschallgeleitete transtorakale Lunb-Biopsie (US-TTLB).Ein schrittweiser Ansatz zur Durchführung ultraschallgeführter transthorakaler Lungenbiopsie7.
Radiale EBUS (rEBUS) und elektromagnetische Navigationsbronchoskopie (ENB).Radiale endobronchiale Ultraschall- und elektromagnetische Navigationsbronchoskopie mit Fluoroskopie zur Diagnose peripherer Lungenläsionen8.
Lokalanästische Thorakoskopie (LAT)Lokalanästhetische Thorakoskopie bei nicht diagnostiziertem Pleuraerguss2.

Tabelle 1: Schritt-für-Schritt-Protokolle.

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Überprüfung und Perspektive

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Lungenkrebs ist weltweit für die höchste Zahl an Krebstodesfällen verantwortlich –10, wobei der Patient eine invasive Pneumologie-Behandlung für Gewebeprobenentnahme und Stadieneinteilung benötigt.

Flexible Bronchoskopie, EBUS und endoskopischer Ultraschall (EUS)
Gewebeproben aus zentralen Tumoren können mit flexibler Bronchoskopie3 durchgeführt werden, wobei Lymphknotenproben mittels endobronchialem Ultraschall (EBUS) und endoskopischem Ultraschall (EUS) der Speiseröhre6 durchgeführt werden. Cold et al.3 präsentieren einen Vier-Orientierungs-Ansatz zur effizienten Untersuchung der 18 Bronchialsegmente (Abbildung 1)3, basierend auf diesen drei Ergebnismaßen: Diagnostische Vollständigkeit (DC) (z. B. inspizierte Segmente), Strukturierter Fortschritt (SP)11 und Mittlere Intersegmentale Zeit (MIT) (z. B. Prozedureffizienz). Besorgniserregend ist, dass mehrere Studien gezeigt haben, dass erfahrene Bronchoskopisten nicht alle Segmente besuchten, obwohl sie angewiesen wurden, dies zu tun:11, 12, 13, 14, 15, 16, 17. Erfahrung garantiert keine Expertise, was die Notwendigkeit systematischerAnsätze rechtfertigt. Dieser Wandel hin zu kompetenzbasierter Ausbildung wurde durch den CHEST Expert Panel Report 2015 zur Adult Bronchoscopy Training18 nachdrücklich befürwortet, der validierte Bewertungsrahmen statt des Verfahrensvolumes als Grundlage für Zertifizierung und Patientensicherheit empfiehlt. Daher wurde der Vier-Orientierungspunkt-Ansatz mit einem künstlichen Intelligenz-(KI)-Navigationssystem für Anfänger mit Bronchoskopen19 verglichen, wobei KI bevorzugt wird, da die Anfänger den Vier-Orientierungspunkt-Ansatz übertrafen, selbst wenn die KI deaktiviertwar 19. Die gleiche KI verbesserte auch die Leistung von fortgeschrittenen und erfahrenen Bronchoskopisten20 und betonte, dass Erfahrung keine Expertise sichert und der Ansatz "Sehen einen, einen machen, lehren" eine veraltete und unzureichende Ausbildungsmethode ist, selbst wenn die Ärzte >250 Bronchoskopien durchgeführt haben, definiert als Erfahrung in derStudie 20. Auch die Halstedsche Methode oder die allgemeine Ausbildung in der Bronchoskopie könnte überarbeitet werden. Die einzige randomisierte kontrollierte Studie, die KI-unterstütztes Bronchoskopie-Training direkt mit von Experten geleiteter Anleitungverglich 21 verglitt, zeigte, dass KI-Anleitung die prozedurale Effizienz signifikant verbesserte und gleichzeitig die diagnostische Vollständigkeit und kognitive Belastung aufrechterhielt, die mit Experten-Tutoring vergleichbar war. Dieses Ergebnis unterstützt die Integration von KI als ergänzendes Lehrmittel statt als Ersatz für menschliche Expertise und bietet einen strukturierten und skalierbaren Ansatz für kompetenzbasierte Ausbildung. Dies könnte besonders wichtig für Ressourcennarben-Settings sein, wo von Experten geleitete Anweisungen selten sind. Die Skalierbarkeit von KI in der Bronchoskopie muss jedoch in zukünftigenStudien bewertet werden. Eine weitere Studie zeigte Überlegenheit bei KI plus Mastery Learning23, wobei die Teilnehmer gemäß den Leistungskennzahlen DC, SP und MIT auf die Leistungsziele hinarbeiten müssen. Obwohl Mastery Learning vom selben CHEST-Expertengremium 2015 für ein Jahrzehntempfohlen wurde, war dies die erste Studie, die Mastery Learning24 verwendete und Lücken zwischen Bronchoskopie-Ausbildungsstudien und medizinischer Bildungsliteraturhervorhob.

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Abbildung 1: Die vier wegweisenden Ansätze zur systematischen und effizienten Inspektion des Bronchialbaums. Diese Abbildung wurde mit Erlaubnis von Cold et al.18 geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

KI könnte die Lösung sein, um flexibel Bronchoskopie26 zu lernen und Kompetenz sicherzustellen. KI kann die Leistung der Koloskopie 27,28,29 erfolgreich verbessern und sicherstellen, wobei mehrere KI-Systeme kommerziell verfügbar sind. Die klinische Implementierung von KI in der Bronchoskopie steckt noch in den Kinderschuhen, wobei sich die meisten Studien weiterhin auf diagnostische Anwendungen in EBUS und EUS konzentrieren und nicht auf praxisnahe Verfahrensleitlinien30. Daher wird der strukturierte Ansatz für EBUS5 und EUS6 eines Tages von KI unterstützt werden, aber vorerst auf die Expertise des Arztes setzen. Eine Expertise, die am effizientesten in einem simulationsbasierten Umfeld erworben wird, da simulationsbasierte Ausbildung der klassischen klinischen Ausbildung in EBUS31 überlegen ist. Simulationsbasierte Ausbildung erspart dem Patienten den Anfangsteil der Lernkurve des Klinikers, und nicht nur Anfänger können von simulationsbasierten Trainingsinterventionenprofitieren 32 (Abbildung 2). Strukturierte Verfahrensstrategien verringern die Variabilität, standardisieren die Ausbildung und verbessern die Patientenergebnisse in EBUS33,34, wie mit dem Sechs-Bahnenmarken-Ansatz in EBUS von Nielsen et al.5 (Abbildung 3) dargestellt wird. Auf Grundlage dieses Ansatzes hat die European Respiratory Society (ERS) ein Ausbildungsprogramm gestartet, das sicherstellt, dass Kompetenz in einem simulationsbasierten Umfeld erreicht werden kann35. Leider sind in EUS 6,36 keine Virtual-Reality-(VR)-Trainingssimulatoren verfügbar, vermutlich aufgrund der technischen Komplexität, sowohl Ultraschall als auch endoskopischer Bildgebung in einem System zu replizieren, und der Schwierigkeiten, realistisches haptisches Feedback zu erzielen. Wir bitten dringend Entwickler und Forscher, dies zu entwickeln, da EUS als das viertwichtigste technische Verfahren für Lungenbewohner identifiziert wurde, um37 zu lernen. EBUS und EUS sollten für die Diagnose und Stadieneinteilung von Lungenkrebs38 kombiniert werden, wobei ihre komplementäre Nutzung zur Erreichung verschiedener Lymphknoten erfolgt (Abbildung 4). Diese Empfehlungen entsprechen der Combined Endosonography Guideline von 2015 ERS/ESGE/ESTS für die Lungenkrebsstadinie, die eine systematische und kombinierte EBUS-EUS-Bewertung für optimale diagnostische Genauigkeitbetont 38. Lungenärzte sollten daher nicht nur auf die Aufnahme ihrer Organsysteme beschränkt sein, sondern dasselbe Endoskop verwenden, um in die Speiseröhre einzudringen, und sogar bei Bedarf Schilddrüsenbiopsien entnehmen, oder EBUS zur Diagnose und Stadieneinteilung anderer Krankheiten wie Sarkoidose einsetzen, wobei systematische Probenahmen die diagnostische Ausbeute verbessern und den Bedarf an chirurgischer Biopsiereduzieren.

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Abbildung 2: Simulationsbasierte Ausbildung kann sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Ärzte von Vorteil sein. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

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Abbildung 3: Der Sechs-Orientierungspunkt-Ansatz in EBUS. Diese Zahl wurde mit Erlaubnis von Nielsen et al.5 geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

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Abbildung 4: Lymphknoten, die von EBUS und EUS für die Stadieneinteilung und Diagnose von Lungenkrebs zugänglich sind. Diese Figur wurde mit Erlaubnis von Issa et al.6 modifiziert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Radiale EBUS (rEBUS), elektromagnetische Navigationsbronchoskopie (ENB) und lokale Anästhesie-Thorakoskopie
Wenn Zielläsionen weiter peripher lokalisiert sind, kann radialer EBUS (rEBUS) in Kombination mit elektromagnetischer Navigationsbronchoskopie (ENB) verwendet werden. Ein früherer Artikel beschrieb nur ENB41, und Juul et al. sollten dafür gelobt werden, neue Techniken wie rEBUS8 in ENB einzubauen. Nur wenige Studien haben eine Steigerung der diagnostischen Erträge durch das Hinzufügen von rEBUS zu ENB42 berichtet. Leider werden die Studien nicht gemäß den EQUATOR-Richtlinien42 berichtet. Auch dies zeigt eine Lücke zwischen der Forschung zu interventionellen Lungenverfahren und den aktuellen Leitlinien. Dies gilt insbesondere für die Forschung zu Leistungsbewertungsinstrumenten, wobei nur 3 Prozent der Studien zeitgenössische Rahmenwerke für Validitätsevidenz43 einhalten. Die Anwendung von Messicks Validitätsrahmen ist unerlässlich, um die Bewertungsforschung zu standardisieren, subjektive Verzerrungen zu minimieren und sicherzustellen, dass Kompetenzbewertungsinstrumente die klinische Kompetenz wirklich widerspiegeln. Dadurch tragen Rahmenwerke dazu bei, sowohl die wissenschaftliche Strenge als auch die Patientensicherheit zu stärken. Ebenso sorgt die Einhaltung der EQUATOR-Berichtsrichtlinien für methodische Transparenz und Reproduzierbarkeit in der prozeduralen Forschung, sodass Ergebnisse kritisch bewertet und zwischen Studien verglichen werden können. Beide sind unerlässlich, um die Patientensicherheit zu verbessern und evidenzbasierte Schulungen voranzubringen. Das Nichteinhalten von Rahmenwerken kann das Risiko birgen, die angesammelte wissenschaftliche Grundlage zu übersehen, auf der die zeitgenössische Bewertungsforschung aufgebaut ist, und ähnelt dem Versuch, etablierte und validierte Ansätze neu zu erfinden statt zu verfeinern. Daher wird Messicks Rahmen für Validitätsbelege von der American Educational Research Association in ihren Standards for Education and Psychological Testing seit 1999 empfohlen,44,45. Messick sammelt Validitätsbelege aus fünf Quellen, um sicherzustellen, dass ein Test das misst, was er maßenwill: 46. Die Anwendung von Messicks einheitlichem Rahmen ist unerlässlich, um die Bewertungsforschung zu standardisieren, subjektive Verzerrungen zu minimieren und sicherzustellen, dass Kompetenzbewertungsinstrumente tatsächlich die klinische Kompetenz widerspiegeln – wodurch sowohl die wissenschaftliche Strenge als auch die Patientensicherheit gestärkt wird. Bodtger et al.2 präsentieren einen schrittweisen Ansatz für die Lokalanästhesie-Thorakoskopie bei nicht diagnostiziertem Pleuraerguss, wobei ein Bewertungsinstrument auf Messicks Validitätsrahmen basiert, um die Kompetenz in der Lokalanästhesie-Thorakoskopiesicherzustellen 47. Im Gegensatz zu EUS entwickelten Nayahangan et al.47 auch einen Simulator für das Training. Da die Lokalanästhesie-Thorakoskopie auch zur Behandlung anderer Krankheiten wie Pleuraempyem48 eingesetzt werden kann, könnten solche Trainingsmethoden und Beurteilungsinstrumente auf Tests in verschiedenen Szenarien basieren, was die Diskriminierungsfähigkeit eines Tests erhöht und für Bronchoskopie13 entwickelt wurde.

Transbronchiale Lungenkryobiopsie (TBLC)
Davidsen et al.4 präsentierten ein strukturiertes, stufenweises Protokoll für die transbronchiale Lungenkryobiopsie (TBLC). TBLC wird zunehmend als erster Schritt bei diagnostischen interstitiellen Lungenerkrankungen (ILD) eingesetzt, da es eine weniger invasive Alternative zur chirurgischen Lungenbiopsie (SLB)49 gibt. Davidsen et al.4 betonen kritische prozedurale Schritte, darunter fluoroskopische Orientierung, präzise Zielsetzung der Biopsiestellen und prophylaktische Platzierung des Ballons zur Minimierung des Blutungsrisikos – eine der bedeutendsten Komplikationen im Zusammenhang mit TBLC50. Obwohl TBLC diagnostische Ergebnisse liefern kann, die mit einer chirurgischen Biopsie bei ausgewählten Patientenvergleichbar sind, betonen die Autoren, dass erfolgreiche Ergebnisse von institutioneller Erfahrung, rigoroser Ausbildung und multidisziplinärer Diskussion von Fällen49 abhängen und sogar mit robotergestützter Bronchoskopie (RAB)52 kombiniert werden können. Trotz des wachsenden Interesses an TBLC bleiben prozedurale Standardisierung und kompetenzbasierte Schulungen in vielen Bereichen weiterhin unterentwickelt. Wie Davidsen et al.4 argumentieren, werden Reproduzierbarkeit, Sicherheit und diagnostische Erträge alle durch die Einhaltung eines klaren, validierten Verfahrensrahmens verbessert, und ihr Artikel dient als wichtiges Bildungsinstrument für Zentren, die TBLC in die klinische Praxis integrieren.

Ultraschallgeführte transthorakale Nadelbiopsie (US-TTNB)
Lungenbiopsien können auch transthorakal (TT) entnommen werden. Laursen et al.7 präsentieren einen schrittweisen Ansatz für ultraschallgeleitete Lungenbiopsien bei Patienten mit peripherem Lungenkrebs. Während Techniken wie Computertomographie (CT)-geführte und ultraschallgeführte transthorakale Nadelbiopsie (US-TTNB) eine sichere, kosteneffiziente Alternative mit vergleichbaren diagnostischen Ergaben53 und einem weniger anspruchsvollen Aufbau als elektromagnetische Navigation TTNB54 bieten. Die Haupteinschränkung besteht darin, dass Läsionen mit Ultraschall sichtbar werden müssen – typischerweise subpleuraleKonsolidierungen 55. Dennoch bietet US-TTNB bei entsprechend ausgewählten Patienten eine hohe diagnostische Genauigkeit, niedrige Komplikationsraten (z. B. Pneumothorax ~4,6 %)55 und eine schnellere Verfahrenszeitvon 53. Das schrittweise Protokoll7 integriert prozedurale, technische und patientenzentrierte Überlegungen und spiegelt die aktuelle Praxis in ambulanten Umgebungenwider 7 mit Echtzeit-Bildsteuerung, Sicherheitsschritten vor und nach dem Eingriff sowie Optionen zur Optimierung der Ausbeute, wie dem Einsatz von kontrastverstärktem Ultraschall (CEUS) und der Kombination von Feinnadelaspiration mit Kernbiopsie56,57. Trotz der weit verbreiteten Verwendung des thorakalen Ultraschalls ist die US-TTNB-Ausbildung nicht standardisiert und es fehlt an Integration in die formalen Lehrpläne58. Daten zur Lernkurve deuten darauf hin, dass selbst erfahrene Ärzte eine strukturierte Ausbildung benötigen können, um die prozedurale Kompetenz59 zu erreichen, was erneut unterstreicht, dass Erfahrung keine Expertise garantiert und die Notwendigkeit einer Ausbildung unterstreicht, die die Forschung medizinischer Verfahren fördert. Auch KI ist hier im Aufkommen, wobei eine Studie zeigt, dass ausgebildete Anfänger Expertenniveau Lungen-US60 produzieren können. Auch hier verdienen Laursen et al.7 Anerkennung dafür, dass sie auf Bewertungsinstrumente basieren, die auf Messicks Validitätsrahmen 61,62,63 basieren.

Einschränkungen und Zukunftsperspektiven
Die zukünftigen Perspektiven invasiver Pneumologie-Verfahren werden, wie im Rest der Gesellschaft, stark auf KI für Ausbildung und Bewertung setzen. Eine systematische Übersichtsarbeit zu KI in der Bronchoskopie identifizierte dennoch große Lücken in der klinischen Implementierung30. Keine der entwickelten KIs war Open Source oder nutzte offene Datensätze, was die externe Nutzung und Validierung verbessern kann 64,65,66. Trotz ihres Versprechens bleibt die klinische Implementierung von KI begrenzt, ebenso wie die "Black-Box"-Herausforderung der Algorithmus-Interpretierbarkeit. Übermäßige Abhängigkeit von KI kann zu einem Fähigkeitsverlust führen, wenn KI-Systeme als Ersatz eingesetzt werden, anstatt klinisches Urteilsvermögen und Leistung zu ergänzen. Wir ermutigen daher zukünftige KI-Studien, KI auf den Trainingsteil der Interventionsgruppe zu beschränken, ohne KI für Tests einzusetzen, sodass KI zu einem wertvollen Trainingspartner und nicht zum Ersatz für den Erwerb von Fähigkeiten wird. Da nur sehr wenige KI-Studien in der Bronchoskopie den Berichtsrichtlinien22 entsprachen, empfehlen wir dringend zukünftige Studien, dies zu tun, um Standardisierung und Reproduzierbarkeit mit dieser neuen Technologie sicherzustellen.

Als narrative Übersichtsarbeit besitzt diese Arbeit nicht die gleiche methodologische Strenge wie eine systematische Übersicht, und andere wichtige Aspekte hätten umfassender behandelt werden können. Daher sollten zukünftige Studien bei der Einführung von Schritt-für-Schritt-Protokollen die Kosteneffizienz dieser Protokolle zusammen mit ihren fortschrittlichen Technologien wie elektromagnetischer Navigationsbronchoskopie und KI-gestützten Trainingstools untersuchen, insbesondere in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen, in denen Ressourcenunterschiede den Zugang einschränken könnten. Auch ethische Überlegungen erfordern Aufmerksamkeit, darunter das Risiko algorithmischer Verzerrungen und Haftungsfragen bei KI-unterstützten klinischen Entscheidungen. Darüber hinaus befinden sich die meisten KI-gesteuerten Ansätze noch im Proof-of-Concept-Stadium, und groß angelegte, multizentrische Validierungsstudien sind unerlässlich, um ihre klinische Zuverlässigkeit und Generalisierbarkeitzu bestätigen. Da KI in Bronchoskopiestudien insgesamt nicht den empfohlenen Richtlinien entspricht, betonen wir zudem, dass wir KI-, Trainings- und Bewertungsstudien empfehlen, um relevante Richtlinien einzuhalten und zeitgenössische Rahmenwerke für Validitätsbelege zu nutzen, um eine robuste wissenschaftliche Strenge zu gewährleisten.

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Schlussfolgerungen

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Mit neuen Techniken in der invasiven Pneumologie ermöglichen visuelle Artikel dem Schüler, einen mehrmals "zu sehen". Das "Do One" sollte durch viele simulationsbasierte Schulungen und Bewertungssitzungen erfolgen. Simulationsbasierte Schulungen bieten standardisierte Umgebungen, um die prozedurale Kompetenz sicherzustellen, bevor Patienten prozeduralen Risiken ausgesetzt werden. KI ist ein aufkommendes Werkzeug, das bereits seine Nützlichkeit bei Bronchoskopie, EBUS und Lungenultraschal...

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Offenlegungen

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Der Autor hat keine Interessenkonflikte offenzulegen.

Danksagungen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Studie erhielt keine Finanzierung

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Referenzen

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