IM GESPR ÄCH
WorkflowOptimierung mit KI Kliniken und vor allem Maximalversorger wie das Universitätsklinikum Bonn stehen vor einer großen Herausforderung, die sich in den nächsten Jahrzehnten durch den demographischen Wandel zuspitzen wird: Medizinischer Fachkräftemangel bei einer immer größer werdenden Anzahl komplex erkrankter Patientinnen und Patienten. Guido Gebhardt im Interview mit Prof. Ulrike Attenberger, Direktorin der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie UKB und Leiterin des ISMC-Projekt, über Workflow-Optimierung im Gesundheitswesen.
þ Mit Blick auf die Digitalisierung: Wie kann es gelingen, den fortschreitenden Personalmangel und den weltweiten Anstieg komplexer Erkrankungen in den Griff zu bekommen und Fortschritte zu erzielen? Ich bin fest davon überzeugt, dass es uns nur mithilfe komplett digitalisierter Datenströme und den Methoden der Künstlichen Intelligenz gelingen wird, diese Herausforderungen zu bewältigen. Ein erster Schritt in diese Richtung ist die Integration der Schnittstellen unterschiedlichster IT-Systeme, die bereits heute in den verschiedenen Fachbereichen zum Einsatz kommen. So zum Beispiel die Integration von KIS, RIS, PACS, NIS und Laborwerteservern sowie die strukturierte Datenspeicherung. Neben der digitalen Vorhaltung aller Daten der einzelnen Fachbereiche, sind auch deren
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R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2023
strukturierte Speicherung sowie die Schnittstellenintegration Grundvoraussetzung für die Implementierung von KIMethoden, zum Beispiel für die Entwicklung von Prognosemodellen sowie einer effizienteren Gestaltung der Workflows. þ Gibt es bei Ihnen in Bonn bereits An sätze, die Klinikworkflows zu verbessern? Wir haben hier in Bonn das Projekt Innovative Secure Medical Campus (ISMC) gestartet. Für die effizientere Ablaufgestaltung, spielen Digitalisierung und Datensicherheit eine entscheidende Rolle. Unser Ziel ist es, mithilfe modernster Technologien, wie zum Beispiel 5G, Methoden der Künstlichen Intelligenz und OP-Robotik, das UKB als Innovative Secure Medical Campus zum Vorreiter für den Medizin-Campus der Zukunft auszubauen.
þ Muss die Radiologie zukünftig um ihre Technologieführerschaft bangen, wenn auf einmal andere Fachdisziplinen durch KI einen deutlichen Technologiesprung erzielen? Den Zusammenhang würde ich gerne differenzierter betrachten. Ich erinnere mich oft an das Zitat von Geoff Hinton aus dem Jahr 2016, in dem er sagte, dass wir aufhören sollten, Radiologen auszubilden. Wenn wir nun, sieben Jahre später, zurückschauen, müssen wir feststellen, dass die Arbeit in der Radiologie eher zugenommen hat als abgenommen. Die weltweite Nachfrage nach radiologischen Untersuchungen steigt von Jahr zu Jahr. Als Radiologen benötigen wir KI als unterstützendes Werkzeug, um den wachsenden Anforderungen überhaupt
