Die Radiologie zwischen Generationswechsel und Private Equity
Standardisiert und automatisiert
Interview mit Prof. Mathias Goyen und Simon Philip Rost
Smarter Weg der Tumordiagnostik | Deep Learning + Radiomics
Effizienz für Ihren radiologischen Praxisalltag
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kaum eine Berufssparte scheint so in Bewegung zu sein, wie die Radiologie. Nicht nur, dass die Technik mit der Einführung der KI nach ganz neuen Ansätzen verlangt, es sind auch die Betreibermodelle und die hohen Preise für Praxen, die derzeit bezahlt werden, die selbst einst eingefleischte freie Radiologen zum Verkauf ihrer Praxis bewegen.
Von außen betrachtet könnte man fast meinen, die Radiologie steht an einem Scheideweg. Einerseits scheuen die Betreiber die Investition in neue IT-Systeme wie der Teufel das Weihwasser, andererseits investiert Private Equity beachtliche Summen, um immer mehr Praxen zu kaufen und zu großen Verbünden zusammen zu schließen.
Die einst klassische Karriere, aus der Klinik in die Niederlassung zu wechseln, scheint nicht mehr lukrativ zu sein. Doch woran liegt’s? Wird den einst technisch affinen Radiologinnen und Radiologen der Betrieb einer Praxis zu komplex? Sind die Investitionskosten zu hoch oder ist der Verwaltungsaufwand zu groß? Der Trend hin zum Angestelltenverhältnis in einer Großpraxis oder einem Verbund scheint unaufhaltsam voranzuschreiten. Trotzdem sind die Beweggründe sehr individuell und auch die hohen Energiekosten spielen derzeit wohl eine Rolle, die einen prognostizierten Gewinn schnell dahinschmelzen lassen.
Mit dem neuen Radiologie Magazin möchte ich Ihnen zum einen mithilfe von Interviews Hintergrundinformationen zu den aktuellen Herausforderungen der Radiologie bieten und zum anderen stelle ich in unterschiedlichen Reportagen Lösungen vor, um dem stetig steigenden Verlangen nach mehr Effizienz zu begegnen.
Gleichzeitig ist das Magazin wieder voll mit interessanten Informationen von Anwendern vor Ort, die bereits erfolgreich mit KI arbeiten oder neueste Informationssysteme, Ultraschallgeräte, Röntgensysteme und Computertomographen einsetzen.
Viel Freude beim Lesen!
Herzlichst, Ihr
6 Die Radiologie zwischen Generationswechsel und Private Equity
Interview mit Curagita-Vorstand Dr. Johannes Schmidt-Tophoff
über die Zukunft der Radiologie
14 Standardisiert und automatisiert
Guido Gebhardt sprach mit Prof. Mathias Goyen und Simon Philips Rost von GE Healthcare über die Zukunft von Praxis- und Kliniknetzwerken
20 Mit KI in die nächste Dimension
Das Unfallkrankenhaus Berlin setzt auf die Plattformlösung von Aidoc
50 Leberläsionen früher erkennen
Prof. Dr. med. Christian Stroszczynski und Prof. Dr. med. Ernst
Michael Jung vom Universitätsklinikum Regensburg über die neue hochauflösende Technik der High Frame Rate CEUS (HiFR CEUS)
80 Lungenkrebs muss kein Todesurteil sein
Interview mit Dr. Sebastian Schmidt, Head of Strategy, Innovation and Medical Affairs, Siemens Healthineers
AUS DEN UNTERNEHMEN
10 Bereit für die Zeitenwende
KI-basierte klinische Entscheidungsunterstützung mit clinalytix
18 Anwendung der KI in der klinischen Routinepraxis
Veye Lung Nodules erkennt, misst, klassifiziert und verfolgt das Wachstum von Lungenrundherden in automatisierten Verfahren
24 Bayer und die Zukunft der medizinischen Bildgebung
Wie geht Bayer mit den Herausforderungen um, denen sich die Radiologie in den nächsten Jahren stellen muss
32 Zuweiserportal mit zertifiziertem Webviewer
Der Webviewer von Digithurst ist eine vollwertige BefundungsWorkstation inklusive 3D Rekonstruktionen und 4D MRT-Serien
33 Kontraststarker 2 Megapixel-Monitor für die radiologische Befundung
Der Farbmonitor RadiForce RX270 erfüllt höchste Ansprüche bei der radiologischen Bildwiedergabe
34 Vieles spricht für die 3D-Mammographie
Das 3D-Mammographie-Screening als Zukunft für eine wirksame flächendeckende Früherkennung
42 Radiologische Expertise auf Knopfdruck
Das HealthTech Raya Diagnostics aus München hat eine innovative Plattform für radiologische Telediagnostik entwickelt
88 Firmenübersicht
91 Vorschau / Impressum
73 Einfach robust
Die DR-Detektoren von Vieworks
76 Künstliche Intelligenz direkt am Point-of-care
Agfa Radiology Solutions bietet Radiographielösungen und Bildgebungstechnologien, die Qualität und Effizienz der Patientenversorgung stetig zu verbessern
36 Zwölf Millionen Euro für den Ausbau der KI-Plattform
Serie-A-Finanzierung soll die Vermarktung des KI-Betriebssystems deepcOS und weitere Produktinnovationen von deepc fördern
58 Entspannt in die Zukunftt
Die Radiologie am St. Joseph Stift in Bremen setzt auf das neue MR-System Ambition 1.5T von Philips
62 Ein neues Kapitel: Radiologie als Service medneo setzt konsequent auf die Digitalisierung und Automatisierung von Workflows
84 Mit Ultraschall den Nerv blockiert
Dr. Vet. Robert Trujanovic setzt in der Tierklinik Althangrund in Wien auf das Ultraschallsystem Sonimage HS2 von Konica Minolta
38 KI – auch eine Frage ökonomischer Prozesse
Die nahtlose Integration der KI in den radiologischen Workflow ist entscheidend für die Akzeptanz der Nutzung
66 Krebsversorgung stärken durch Standardisierung
Interview mit Prof. Dr. Thomas Kröncke über das BORN-Projekt des BZKF
70 Smarter Weg der Tumordiagnostik
Deep Learning und Radiomics erlauben präzise Unterscheidung bei Hirntumoren
74 Neuer EU-Plan zur Förderung der Krebsforschung
Ein neues europäisches Projekt basiert auf Künstliche Intelligenz (KI) und will Klinikern und Forschern Daten zur Verfügung stellen, um die Krebsbehandlung zu verbessern
26 Nachhaltigkeit und KI
Zwei Themen dominieren die Industrieausstellung des ECR 2023
46 Von der Vision zur Realität
Erstes deutsches Teleradiologienetz setzt auf KI im Regelbetrieb
Neuheiten
28 Produktneuheiten vom ECR 2023
54 Instinktive Kommunikation
Canon Medical stellt neuen CT Aquilion Serve mit vereinfachtem Workflow vor
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þ Herr Schmidt-Tophoff, seit 1999 bieten Sie mit der Curagita ein diversifiziertes Angebot für alle nicht-medizinischen Bereiche der Radiologie an. Dabei liegt Ihr Fokus auf den niedergelassenen radiologischen Praxen. Wie sehen Sie die Zukunft der Radiologie?
Wir beschäftigen uns schon seit langem mit der Zukunft beziehungsweise mit zukünftigen Konzepten in der Radiologie. Bereits 2006 haben wir auf dem Röntgenkongress ein systematisches Zukunftsszenario mit Teilnehmern aus akademischen Lehrkrankenhäusern, der Industrie, ausgewählten Zuweisern und niedergelassenen Radiologen aufgestellt.
Untersuchungen und der dabei zu verarbeitenden Bilder.
þ Das Problem der Generation Z betrifft also auch die Radiologie?
„Bereits vor mehr als 15 Jahren war für den genauen Beobachter zu erkennen, dass die Zeit für neue Betreibermodelle reif wurde. Der Wunsch nach geregelten Arbeitszeiten hat sich kontinuierlich entwickelt.“
Dabei konnten wir schon damals erkennen, dass das Interesse an Betreibermodellen für Praxen zunahm, da immer mehr Radiologen immer kürzer arbeiten wollten. Obwohl es genügend Radiologen gibt, wird heute oft von Personalmangel gesprochen. Denn es ist nicht nur der Wunsch nach geregelten Arbeitszeiten und mehr Freizeit gestiegen, sondern zugleich die Anzahl der
Die Generation Z und auch die Generation Y sind ein allseits bekanntes Thema. Das größere Thema in der Radiologie stellen jedoch die Generation X und die Babyboomer dar, also in etwa unsere Altersgruppe 50+. Während Y und Z kürzer und anders arbeiten wollen, sind die Babyboomer und die Generation X gerade dabei, die Arbeitsbelastung deutlich zu reduzieren und ihre Praxisanteile zu verkaufen. Und das trifft die Praxen, denn die Generation X sind die „Selbstausbeuter“ und die Unternehmer, für die der Nachwuchs fehlt.
Die ersten Anzeichen dieser Entwicklung waren, wie bereits erwähnt, vor mehr als 15 Jahren zu erkennen. Deshalb haben wir uns zusammen mit unseren Mitgliedspraxen für ein genossenschaftliches Modell entschieden: Der Arzt schließt sich der Betreibergesellschaft an und wird gleichzeitig Anteilseigner.
Guido Gebhardt sprach mit Dr. Johannes Schmidt-Tophoff, Vorstand der Curagita AG und Sekretär des Radiologienetz Deutschland, der als Branchenkenner und Finanzexperte gilt, über die Zukunft der Radiologie.Welcher ist der rich�ge Preis für eine Praxis?
Heute wird die gleiche Beispielpraxis zu 5, 8 und 12 Mio. € bewertet. Die Sachverständigen rechnen üblicherweise ohne Endwerte im Gegensatz zu den DCF- (discounted cash flow) Bewertern. Das Investorengebot setzt ein anderes Modell voraus, eine Umwandlung in ein MVZ und die Anstellung der bisherigen Praxisgesellschafter. Die ZOPA ist die „zone of possible agreement“, der Verhandlungsspielraum, z. B. bei Einstieg eines Nachfolgers oder bei Fusion von Praxen. Morgen rücken die Werte auf leicht niedrigerem Niveau zusammen, wenn Energiekostenanstieg, Kosteninflation, GOÄ-Abstafflung und Zinserhöhungen simuliert werden.
þ In gewisser Weise kann man die Curagita dann ja als Vorreiter der aktuellen Entwicklung sehen?
Nicht ganz. Das MVZ-Modell war äußerlich ähnlich, aber im Gegensatz zur heute üblichen Private Equity-Beteiligung verblieb die Mehrheit bei freiberuflichen und angestellten Radiologen. Die Curagita hat die Betreibergesellschaft gemanagt und sämtliche Shared Services gestellt. Deswegen würde ich uns nicht als Vorreiter bezeichnen. Wir waren meiner Meinung nach eher (second best) Gegenmodell, so wie die Edeka-Genossenschaft gegen große Einzelhandelsketten oder die Expert gegen Metro und Saturn. Aber es hat nicht so funktioniert, wie wir es vorhatten.
Denn erstens: die jungen, gut verdienenden Radiologen, die sich Betreibergesellschaften anschließen, haben heute keine Lust mehr, sich zu beteiligen und wollen kein Risiko eingehen. Und zweitens: Unser Angebot war
damals danach ausgerichtet, dass die Praxen sich irgendwann in die Betreibergesellschaft einbringen und zum Teil in Aktien bezahlt werden. Dadurch, dass nun so viele Investoren unterwegs sind, die horrende Preise bezahlen, kam es jedoch anders. Sodass sogar damalige Verfechter des freien Berufs unter den Ersten waren, die an Private Equity verkauft haben.
þ Stellt sich da nicht die Frage wie die hohen Preise jemals refinanziert werden sollen?
Sie wissen ja, die Bewertung von Praxen ist mein Steckenpferd. Die hohen Preise sind betriebswirtschaftlich nur aufgrund der Niedrigzinsphase zu verstehen. Hohe Kaufpreise werden mit günstigem Fremdkapital „gehebelt“, so dass die Eigenkapitalrendite hoch bleibt und der Weiterverkauf verspricht noch höhere Multiples. Sobald der Zins um ein oder zwei Prozentpunkte steigt, wendet sich
das Blatt. Meiner Meinung nach sind derzeit bereits 25 bis 30 Prozent aller Radiologen in der Hand von Finanzinvestoren und ich glaube, dass sich der Anteil in den nächsten drei Jahren noch mal verdoppeln wird. Bei den hohen Preisen kann ich jeden Radiologen verstehen, der seine Praxis verkauft. In der Finanzcommunity gab es in den letzten Jahren einen großen Hype speziell im deutschen Gesundheitswesen. Dahinter stehen Finanzinvestoren, die erstens vielleicht nicht so viel Erfahrung mit einem regulierten System wie dem deutschen Gesundheitswesen haben und auch nicht wissen, dass die Durchsetzung ihrer monetären Interessen am primär leistungserbringenden, kaum zu ersetzenden und rechtlich vielfach geschützten MVZ-Radiologen scheitern kann.
Zweitens besteht die Möglichkeit, dass sich die Finanzsituation schnell ändert, wenn die Rahmenbedingungen
für die Vergütung (zum Beispiel GOÄReform) neu strukturiert werden. Dann könnten einige viel Geld verlieren. Dazu kommt die politische Diskussion um eine stärkere Regulierung von investorengetriebenen MVZ.
Meiner Meinung nach kauft Private Equity zu teuer ein.
þ Welche Herausforderungen gibt es denn momentan in der Radiologie? Jeder spricht von Künstlicher Intelligenz, die dabei helfen soll, Prozesse effizienter zu machen aber in Deutschland sind bisher kaum Systeme im Einsatz. Woran liegt das Ihrer Meinung nach und woran scheitert es?
Es ist selten so eine Einigkeit zu erkennen, wie bei künstlich intelligenten Systemen: Alle sind sich einig, dass an KI kein Weg vorbeiführen wird. Ein Radiologe schrieb mal: „KI wird Radiologen nicht ersetzen, aber KI wird den Radiologen ersetzen, der nicht mit KI arbeitet.“
Da bin ich mir sicher.
Ich bin mir auch sicher, dass bereits zahlreiche Testsysteme im Einsatz sind. Es ist jedoch kaum jemand bereit, dafür zu zahlen, solange die Frage der Refinanzierung nicht geklärt ist und er mehr Aufwand als Nutzen hat, zumal er die KI trainiert und seine Daten einspeist.
Sinkt die Vergütung, muss die Radiologie noch effizienter werden, das steht fest. Die Effizienz ließe sich in zahlreichen Betrieben aber auch noch über eine (digitale) Optimierung des Workflows erhöhen. Dazu zähle ich ebenfalls Verfahren wie die Teleradiologie, Enterprise Imaging oder Remote Scanning, nicht zuletzt auch die honorar- und ressourcenoptimierte Dienstplanung oder die volldigitale Administration. Ein weiterer wichtiger Punkt ist sicherlich auch die Nachhaltigkeit sowie die Optimierung der Energiekosten. Bei uns im Netzwerk sind gerade deshalb MRTs, die weniger Energie und bis kein Helium verbrauchen, ein großes Thema. Helium ist knapp und teuer. Ohne Helium braucht man kein Quenchrohr mehr.
þ Wie wird die Radiologie in Zukunft Ihrer Meinung nach aussehen?
In unserem derzeit in Überarbeitung befindlichen Zukunftsszenario sehen wir, dass sich die Organisationsformen der Praxen, Praxisnetzwerke beziehungsweise Verbünde weiter ausdifferenzieren werden. Ich kann mir vorstellen, dass große Radiologiebetreiber mit 600 bis 700 Millionen Umsatz, wie es sie im Ausland bereits gibt, auch nach Deutschland kommen werden.
Meines Erachtens warten aber alle ab, bis den Private Equity-Investoren wegen steigender Zinsen und weiter rückläufiger Vergütungen die Lust vergeht. Außerdem gibt es noch Gesundheitsunternehmen wie die Sana, die an Med360 beteiligt ist und privaten Versicherungen gehört. Das könnte dazu führen, dass bei uns ähnliche HMO-Strukturen entstehen, wie mit Kaiser Permanente in USA und sich Versicherer selbst um die Versorgung ihrer Mitglieder kümmern. Und um nochmal zur Digitalisierung, die mehr als nur KI umfasst, zu kommen. Das ist der Haupttrend. Hier erscheinen noch andere Szenarien als denkbar: Wenn die Modalitäten mithilfe von Künstlicher Intelligenz einfach zu bedienen sind und zuverlässig valide Gesamtbefundung liefern, könnte es sein, dass beispielsweise Orthopäden oder Kardiologen keine zusätzliche radiologische Expertise mehr benötigen und die MRT selbst betreiben.
Momentan steckt die Radiologie so voller Möglichkeiten, dass das Zukunftsszenario vielschichtig und voller paralleler Entwicklungen ist. www.curagita.com
Quelle: Veröffentlichungen, grobe Schätzung Curagita; Umsatz in Mio. € p.a.
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KI-basierte klinische Entscheidungsunterstützung mit clinalytix
In der Außenpolitik und auf dem Arbeitsmarkt, vor allem aber auch im Gesundheitswesen lässt sich etwas beobachten, das die Politik als Zeitenwende beschreibt. Die Pandemie hat uns vieles gelehrt und Schwächen des Systems überdeutlich aufgezeigt. Doch die besondere Situation hat auch Innovationen gefördert und Digitalisierung in Krankenhäusern dringender als zuvor in den Fokus gerückt. Nun, wo sich das Pandemiegeschehen abzuflachen scheint, machen viele Kliniken einen Kassensturz und sehen: Die steigendenden Kosten, die zusätzlichen Belastungen der letzten Jahre, der Personalmangel und weitere Faktoren führen dazu, dass sie um ihre Existenz bangen müssen. Die Politik hat das mitbekommen und versucht, kurzfristig zu handeln. Aber schon jetzt monieren Branchenkenner, dass die Maßnahmen zu spät kommen und nicht weit genug reichen werden.
Wir haben keine Glaskugel, mit der wir vorhersagen können, wie sich die deutsche Krankenhauslandschaft in den nächsten Jahren entwickeln wird. Wir haben jedoch eine Möglichkeit, im klinischen Bereich anzusetzen und dort für Entlastung der belasteten Kliniken zu sorgen. Die KI-Lösung clinalytix von Dedalus bereitet klinische Daten und medizinische Informationen so auf, dass das behandelnde Personal sich in kürzester Zeit ein umfassendes Bild eines Patienten machen kann. Das ist ein komplexes Unterfangen, denn wir nutzen neuronale Netzwerke zur Risikovorhersage von bestimmten Krankheitsbildern. Die Daten, die wir dabei in Augenschein
nehmen, sind flüchtig, es wird lediglich das Muster in einem neuronalen Netz gespeichert. Das System nimmt hier keine ärztlichen Entscheidungen vorweg, sondern unterstützt das ärztliche Personal dabei, valide und wissenschaftlich fundierte Entscheidungen zu treffen.
Viele Krankenhäuser erkennen das Potenzial einer zunehmenden Digitalisierung, allerdings fehlen schlichtweg die Ressourcen, um diese innovativen ITLösungen in den klinischen Alltag zu integrieren. Den Druck zu Innovationen spüren die Krankenhäuser trotzdem. Zum einen hat die Bundesregierung mit dem Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG) ein Maßnahmenpaket auf den Weg gebracht, um die Kliniken mit Incentives dazu zu bringen, digitale Lösungen schneller zu implementieren. Zum anderen ist die Erwartungshaltung der Patienten gestiegen. Die Art und Weise der Behandlung hat sich ebenfalls geändert, Patienten werden interdisziplinär und intersektoral behandelt, was in einer höheren Arbeitsbelastung für das pflegerische und ärztliche Personal resultiert.
clinalytix hilft, bei der zunehmenden Arbeitsbelastung nicht den Blick für relevante klinische Situationen zu verlieren, die einer schnellen medizinischen Entscheidung bedürfen. Wir von Dedalus helfen den Krankenhäusern dabei, diese innovative Lösung schnell und unkompliziert zu implementieren.
Was bedeutet das in der Praxis?
Um die Funktionen der Lösung aufzuzeigen, stelle man sich folgendes Beispiel vor: Patientin Margarethe Meier, 89 Jahre alt, hat eine neue Hüftprothese bekommen und entwickelt nach der Operation auf Station ein Delir. Was bedeutet diese Zusatzdiagnose im klinischen Alltag?
Es bedeutet, dass die Patientin erfahrungsgemäß eine längere Verweildauer auf Station hat, somit das Krankenhaus viel Geld kostet, sich mögliche Anschlusstherapien verschieben, was wiederum die Heilungschancen der Patientin verschlechtern kann. Was wäre also, wenn dieses Szenario durch KI-gestützte Entscheidungsunterstützung verhindert werden könnte?
Der Prävention von Krankheiten und der Prädiktion von Ereignissen kann
clinalytix kann als Anhaltspunkt dafür dienen, welche individuellen Parameter für Patienten gelten sollten, und ein Fahrplan sein, der Risikofaktoren und Komplikationen individuell berücksichtigt und das Personal darauf hinweist.im klassischen Krankenhaus-Workflow oft nicht ausreichend begegnet werden. Mithilfe Künstlicher Intelligenz, die sämtliche zum Patienten gehörige digitale Daten permanent scannt und den behandelnden Arzt bei interventionsbedürftigen Konstellationen aktiv auf ein drohendes Ereignis hinweist, ist eine zusätzliche Unterstützung gegeben, um unerwünschte Ereignisse frühzeitig zu erkennen. So können eine entscheidende Hilfestellung bei Diagnostik und Therapie geleistet und die Patientensicherheit verbessert werden. Wenn die Wahrnehmung nach Operationen gestört ist, zum Beispiel durch das Auftreten eines Delirs, ist das ein Warnsignal, das mit einer erhöhten Sterblichkeit einhergehen kann. Es hat also eine große
klinische Bedeutung in der Patientenversorgung. Entwickelt Frau Meier also das Delir nach der OP, zieht das eine Reihe an unerfreulichen und potenziell lebensbedrohlichen Konsequenzen nach sich. Durch den Einsatz unserer KI-Anwendung clinalytix, die als zertifiziertes Medizinprodukt der Klasse IIa am Markt verfügbar ist, kann Frau Meier optimal durch den perioperativen Verlauf begleitet werden. Dabei stehen auch die Langzeitfolgen eines Delirs im Krankenhaus im Fokus. Auf ein postoperatives Delir folgen oftmals kognitive Defizite, die im schlechtesten Fall monatelang anhalten können. Lässt man clinalytix über die Daten von Frau Meier laufen und das System erkennt ein hohes Risiko für ein postoperatives Delir, kann dies womöglich nicht ganz verhindert, aber rechtzeitig erkannt und behandelt werden. Es verkürzt also unter Umständen die Dauer des Krankheitsbildes. Das DelirRisiko wird außerdem tagesaktuell angezeigt, so dass es nach der Behandlung statistisch ausgewertet werden kann. Man kann somit feststellen, welche Risi-
kofaktoren präoperativ bereits gegeben waren, was während des Krankenhausaufenthaltes von Frau Meier das DelirRisiko hat steigen oder sinken lassen.
Abschließend lässt sich festhalten, dass KI-gestützte Entscheidungshilfe niemals das ärztliche und pflegerische Personal ersetzen wird. Allerdings kann sie ein Fahrplan sein, der Risikofaktoren und Komplikationen individuell berücksichtigt und das Personal darauf aufmerksam macht. clinalytix kann als Anhaltspunkt dafür dienen, welche individuellen Parameter für Patienten wie Frau Meier gelten sollten, zum Beispiel bezüglich der Herzfrequenz und des Blutdrucks, um ein unerwünschtes klinisches Ereignis wie ein postoperatives Delir zu verhindern.
Die Anforderungen an die Radiologie sind hoch: Zeit- und Kostendruck, Personalmangel und zunehmende Fallkomplexität treffen auf hohe Qualitätsansprüche. Mit dem Philips Radiology Operations Command Center (ROCC) können wir helfen. Wir bieten Ihnen eine herstellerneutrale, modalitäts- und standortübergreifende TeleassistenzLösung, damit Sie die Kompetenz in Ihrem Unternehmen besser nutzen können.
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Prof. Mathias Goyen, Chief Medical Officer EMEA, und Simon Philips Rost, Chief Marketing Officer, Enterprise Imaging und AI Portfolio bei GE Healthcare, trafen sich mit Guido Gebhardt, um über die Zukunft der Radiologie zu sprechen.
þ Lieber Professor Goyen, lieber Herr Rost, wo geht es mit den Praxis- beziehungsweise Kliniknetzwerken hin? Hat die Einzelpraxis überhaupt noch eine Chance beziehungsweise wie wird sich die Radiologie weiter entwickeln?
ROST: In der Nische hat eine Einzelpraxis sicherlich immer noch ihre Berechtigung. Der Trend zeigt jedoch eindeutig in Richtung Praxisverbund.
Meines Erachtens gibt es vier Beweggründe, weshalb immer mehr und immer größere Radiologienetzwerke entstehen.
Bei der Bildung großer Netzwerke geht es in erster Linie um die wirtschaftliche Notwendigkeit. Ein Zusammenschluss verfügt über eine größere Einkaufskraft, das bedeutet man kann Kosten teilen und Prozesse standardisieren, so dass es zu Effizienzsteigerungen kommt.
Zum zweiten erleichtert eine Bündelung von Ressourcen, Änderungen von Rahmenbedingungen zu adressieren.
Ein weiterer Grund, der für Verbünde spricht, betrifft die Technologie. In großen Strukturen ist es einfacher, neue Verfahren auszuprobieren und anschließend mit hoher Geschwindigkeit im gesamten Netz auszurollen. Auch das führt zu niedrigeren Gesamtkosten.
Und viertens: Aufgrund zunehmender chronischer Erkrankungen ist es für Diagnostikzentren heutzutage notwendig, ein weites Untersuchungsspektrum abzudecken.
PROF. GOYEN: Herr Rost hat die Spezialisierung schon angesprochen. Kleinere Strukturen haben dann ihre Berechtigung, wenn eine kritische Masse an Untersuchungen überschritten wird. Da fällt mir spontan die MSK-Bildgebung ein, die Neurologie oder die Mammadiagnostik.
Prof. Mathias Goyen, Chief Medical Officer EMEA bei GE Healthcare
þ Heißt das, kleinere Einheiten mit spezifischer Ausrichtung haben durchaus weiterhin Chancen?
PROF. GOYEN: Sehen Sie sich beispielsweise das Forum Wolfgarten in Bonn an: Da befinden sich Radiologen zusammen mit Gynäkologen und Onkologen unter einem Dach und es geht um die Diagnostik und Therapie des Mammakarzinoms. Mit Zusatzangeboten eine Zielgruppe in einem bestimmten Marktsegment anzusprechen, kann Vorteile mit sich bringen. Profitabilität in der Nische ist durchaus möglich.
ROST: Spezialisierung ist das eine. Aber Praxen finanzieren sich über Skaleneffekte. Wenn Prozesse zusammengelegt werden, kann man die Organisation verschlanken und effizienter gestalten. Das ist momentan vielerorts der Fall und es werden immer größere Netzwerke und Verbünde gebildet. Dieser Vorgang wird eventuell auch dadurch beschleunigt, weil Investmentgesellschaften bereit sind, ihr Geld im Gesundheitswesen anzulegen. Wir beobachten diese Entwicklung ebenfalls mit einem kritischen Auge, denn die deutschen Strukturen, insbesondere das Abrechnungswesen, sind nicht unbedingt mit denen in USA zu vergleichen. Eine Trendumkehr sollte man keinesfalls ausschließen.
þ Haben sich eventuell auch die Ansprüche der Radiologinnen und Radiologen über die letzten Jahre verändert?
PROF. GOYEN: Davon bin ich überzeugt und das nicht nur in der Radiologie. Die sich ständig ändernde Erwartungshaltung an den Beruf und das Leben führt uns doch allen die Generation Z vor Augen. Wie mir ein befreundeter Ordinarius erst kürzlich berichtete, haben sich die Vorzeichen bei Bewerbungsgesprächen annähernd umgekehrt. Heute beendet der Bewerber das Vorstellungsgespräch mit den Worten: Ich melde mich bei Ihnen, falls ich die Stelle gerne haben würde. Radiologinnen und Radiologen sind inzwischen eine knappe Ressource. Die Work-Life-Balance hat einen genauso hohen Stellenwert wie gute Aufstiegschancen.
Während einst die Laufbahn gesetzt war „erst Oberarzt in einer Uniklinik und danach der Einstieg in eine private radiologische Praxis“, ist heute fast niemand mehr bereit, einen siebenstelligen Kredit aufzunehmen, um in einer Niederlassung tätig zu sein. Als Angestellter in einem großen Verbund gibt es keine Dienste, das Wochenende und nachts ist immer frei. Dieser Trend, unterstützt ebenfalls die Attraktivität großer Verbünde.
þ Welche Rolle spielt heutzutage die Technologie?
PROF. GOYEN: Die Schlagworte in der Radiologie lauten derzeit Standardisierung und Automatisierung. Beides spielt in großen Netzwerken eine besondere Rolle, denn zahlreiche Herausforderungen lassen sich sehr gut mit dem Einsatz von moderner Technologie lösen. Fehleranfällige, immer wiederkehrende, Arbeitsabläufe werden zukünftig KI-Algorithmen übernehmen, das steht für mich außer Frage.
Außerdem sehen wir, dass die Teleradiologie oder RemoteScanning, also das Fernbedienen von Modalitäten durch MTRs immer häufiger nachgefragt wird. Weder der Radiologe noch die MTR muss mehr direkt vor Ort sein.
Außerdem würde ich gerne noch auf die Qualität der Produkte eingehen, denn hochwertige Produkte werden zusehends als Marketinginstrument eingesetzt, um Selbstzahler anzuziehen. Ein Bereich, der für Radiologen immer wichtiger wird. Nicht zu vergessen das Technologiemanagement: Ein doppelt so großer Gerätepark verursacht keinesfalls doppelte Instandhaltungskosten.
ROST: Dem kann ich nur zustimmen. Wenn Patienten am Standort A gescannt werden, der Befund aber innerhalb des Netzwerkes am Standort B erstellt wird, weil einfach dort
derzeit die Kapazitäten vorhanden sind, beziehungsweise das Fachwissen, kommt es meines Erachtens auf eine intelligente Workflow-Optimierung an. Leider bringt man mit Künstlicher Intelligenz derzeit meist die automatisierte Bildanalyse in Verbindung und denkt kaum daran, dass in der Prozessoptimierung genau soviel Potenzial steckt. Ich bin ebenfalls fest davon überzeugt, dass der Stellenwert der Technologie und insbesondere der KI in der Radiologie – unabhängig von ihrer Größe –eine immer wichtigere Rolle spielen wird. Aber wie gesagt: Ich würde mich vorrangig um den Workflow kümmern und erst danach um die automatisierte Befunderkennung.
þ Weshalb kommt noch so wenig KI zum Einsatz, wenn die Lösungen doch über so ein vielversprechendes Potenzial verfügen?
ROST: Für den Einsatz von KI muss das Angebot drei wesentliche Vorteile
abbilden: Erstens muss eine gewisse Anzahl an Applikationen beziehungsweise Algorithmen vorhanden sein, die meinen Anforderungen entspricht. Zum zweiten geht es um die tiefe Integ-
ration in den Arbeitslauf. Es muss eine digitale und interoperable Plattform vorhanden sein, über die man ohne viel Umstände seiner Lösung weitere zertifizierte Applikationen hinzufügen kann. Der dritte wichtige Punkt lautet meiner Meinung nach Herstellerneutralität. Der Markt bildet zum Glück beide Alternativen ab: sowohl Best-of-Breed als auch monolithische Ansätze.
þ Sie sagen also: In Zukunft kommt es auf den Workflow an?
PROF. GOYEN: So ist es. Ein Kunde hatte uns beispielsweise um Unterstützung gebeten, da es bei ihm in der MRT zu sehr langen Wartezeiten kam. Danach haben wir gemeinsam die Prozesse analysiert und neu strukturiert. Außerdem ist es uns gelungen, zahlreiche Untersuchungssequenzen zu optimieren, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Dadurch konnten wir die Wartezeit deutlich zu verkürzen. Lediglich mithilfe der Optimierung von Sequenzen und des Scheduling, also der Zuteilung von Untersuchungszeiten, können auf einmal mehr Patienten untersucht werden. Das Resultat waren
Während inhabergeführte radiologische Praxen eher hochwertige Geräte einsetzen, stellen fremdfinanzierte Einheiten eher mal die Frage, ob es ein High-End-Gerät sein muss, denn die Erstattung bleibt gleich.
nicht nur zufriedenere Patienten und Zuweiser, sondern auch ein nicht unerheblicher finanzieller Vorteil.
ROST: Noch sind tief integrierte KILösungen eher die Seltenheit. Aber wir rechnen fest damit, dass standardisierte und automatisierte Abläufe einen deutlichen Effizienzsprung mit sich bringen. Wenn die Workflow-Optimierung mit den KI-Algorithmen und einer automatisierten Befunderstellung nahtlos integriert Hand in Hand gehen, kann man viel Potenzial erschließen.
PROF. GOYEN: Nahtlos integrierte KI zeichnet sich dadurch aus, dass der Radiologe nicht mal merkt, dass KI am Werk ist. Erst wenn sich die Magie im Hintergrund entfaltet, haben wir alles richtig gemacht. So sieht meiner Meinung nach die Radiologie der Zukunft aus. www.gehealthcare.de/
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Dr. Katharine Johnson praktiziert seit mehr als 20 Jahren als Radiologin im National Health Service (NHS) des Vereinigten Königreichs. Sie beobachtet, dass Radiologen mittlerweile unter immensem Druck stehen: „Es gibt viel mehr Bildgebung als Radiologen. Wir können einfach nicht mehr Schritt halten.“
Die Nachuntersuchung von Lungenrundherden in CT-ThoraxAufnahmen ist besonders mühsam: „Bislang habe ich Lungenrundherde nach dem Volumen analysiert, aber die Volumenberechnung ist umständlich und zeitraubend.“
Im Jahr 2020 wirkte Katharine Johnson am Aufbau eines Lungen k arzinom-Screenings an der Universitätsklinik Southampton mit. Die Initiative ist Teil der Targeted Lung Health Checks, die bislang mehr als 1.000 Krebserkrankungen im Frühstadium erkannt haben.
Die meisten Screeningzentren setzen beim Management von Lungenrundherden auf KI und Veye Lung Nodules von Aidence ist die Lösung der Wahl. Veye Lung Nodules erkennt, misst, klassifiziert und verfolgt das Wachstum von Lungenrundherden in automatisierten Verfahren.
„ Ich schaffe doppelt so viele CT-Befunde“
Dr. Johnson arbeitet seit drei Jahren mit Veye, zunächst bei Screeningaufnahmen in Southampton und seit Januar 2022 in Salisbury in der Routinepraxis.
„Wenn ich native Thorax-CT-Aufnahmen aufrufe, sind die Rundherde schon markiert und die Volumina vermessen. Sollte es eine relevante Vorstudie geben, ist auch schon die Volumenverdopplungszeit (VDT) vermerkt.“
Für Dr. Johnson hat die KI erhebliche Vorteile: „Ich brauche jetzt rund 50 Prozent weniger Zeit für die Befundung von Thorax-CT-Aufnahmen. Ich schaffe doppelt so viele CTBefunde.“
Das Potenzial der schnelleren CT-Befundung mit Veye Lung Nodules wurde in einer Studie bestätigt, in der zwei Radiologen eine Verkürzung der Befundungszeit um durchschnittlich 40 Prozent erzielten 1
Die automatisierte Volumetrie von Veye vergrößert den Nutzen noch: „Durch die Volumetrie entfällt die manuelle Analyse. Damit sinkt auch die Gefahr von menschlichen Abweichungen und die Konsistenz zwischen verschiedenen Befundern steigt.“
Dr. Johnson gibt ein klinisches Beispiel für den Einfluss der Lösung auf die Patientenversorgung: „Ein Mann stellte sich mit schwerer interstitieller Lungenfibrose vor. Veye markierte einen Bereich im Hintergrund der Lungenerkrankung, den ich leicht hätte übersehen können. Dieser Bereich stellte sich als Lungenkarzinom im Frühstadium heraus. “
Dr. Katharine Johnson ermutigt ihre Kolleginnen und Kollegen, die KI-Einführung selbst voranzutreiben: „Die KI macht unsere Befundung schneller und präziser. Aber es liegt an uns Radiologen, eine zweckdienliche, sichere KI auszuwählen, die ihre Kosten wert ist.“
CT. Eur J Radiol Open [Internet]. 2022 Aug 2;9:100435. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ejro.2022.100435
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In der Radiologie gibt es derzeit zahlreiche Herausforderungen. Dazu zählen unter anderem Personalmangel, steigende Untersuchungszahlen und sinkende Vergütung. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz gilt als eine der Möglichkeiten, die Effizienz zu steigern. Prof. Dr. med. Sven Mutze, Direktor des Instituts für Radiologie und Neuroradiologie am Unfallkrankenhaus Berlin, und Dr. med. Leonie Gölz setzen im ukb auf eine Plattformlösung von Aidoc.
þ Weshalb haben Sie sich bereits frühzeitig für eine KI-Lösung entschieden?
PROF. MUTZE: Bei uns kam diese Frage eigentlich nicht aus der Radiologie des Krankenhauses, sondern wir arbeiten in einem großen Teleradiologieverbund, in dem wir 22 Krankenhäuser betreuen. Was uns Sorgen gemacht hat, waren die Nachtdienste. Wenn zwei Radiologen vor Ort Dienst haben, laufen aus vielen Krankenhäusern zeitgleich Bilder ein und wir stellen uns die Frage: „Schauen wir auf die wichtigsten, also auf die akuten Fälle zuerst?“.
Dabei erschien es uns besonders bei der Frage nach „Blutung im Kopf“ sehr sinnvoll, dass uns eine KI im Hintergrund bei der Priorisierung der Befunde unterstützt. Wir haben nicht das Problem, dass wir das Blut im Kopf nicht erkennen, sondern wir wollen, dass uns das System darauf hinweist: „Achtung! Hier ist ein Bild mit einem akuten Befund“. Über dieses Szenario haben wir den Einstieg in die KI geschafft. Wir haben also mit der Teleradiologie und der Detektion von Hirnblutungen begonnen und sind gerade dabei, das System um andere Anwendungen zu erweitern. Die KI stellt für uns in erster Linie ein Sicherheitssystem dar.
þ Was zeichnet Ihrer Meinung nach eine gute, tief integrierte KI-Lösung aus?
DR. GÖLZ: Eine gute, tief integrierte KI-Lösung unterstützt den Arbeitsfluss der Radiologen. Am besten merken wir gar nicht, dass der Algorithmus im Hintergrund läuft. Für uns ist es wichtig, ohne zusätzlichen Aufwand zur richtigen Zeit über die richtigen Informationen zu verfügen.
PROF. MUTZE: Das Problem am Anfang ist, dass man primär in seinem PACS arbeitet. Durch den Einsatz von KI kommen nun zahlreiche weitere Anbieter von Algorithmen hinzu, die in den Arbeitsablauf integriert werden müssen. Wie Frau Gölz schon sagte: Die Integration in den Workflow ist das entscheidende Thema. Da noch kaum Anbieter über tief integrierte Lösungen verfügen, unterscheiden sich die Anwendungen darin. Bei dem System, das wir im Einsatz haben, alarmiert eine Applikation am Bildschirmrand, sobald akute neue Fälle einlaufen und zeigt die gefundene Pathologie auf einen Klick an. Damit ist die Applikation schon relativ gut integriert obwohl nicht alles aus einer Hand kommt. Das Thema der nächsten Jahre wird sein, wie sich die großen PACS- und KI-Anbieter arrangieren.
þ Welche Rolle spielt der Datenschutz?
DR. GÖLZ: Mit dem Datenschutz haben wir uns in der Tat zwei Jahre beschäftigt. Da gibt es in Deutschland zurecht einiges zu beachten. Es ist uns gelungen, die Probleme zu lösen, indem wir eng in die Verhandlungen mit den Unternehmen eingestiegen sind. Wir haben beispielsweise festgelegt, dass unsere Daten Deutschland nicht verlassen und die Datenverarbeitung Europa nicht verlässt.
PROF. MUTZE: Entscheidend ist, dass die Datenschützer im Krankenhaus ebenfalls daran interessiert sind, eine funktionierende Lösung zu schaffen. Bedenken findet man immer. Das kennen wir ja auch aus den Anfängen der digitalen Radiologie. Wenn jemand nur die Probleme sieht, wird es schwierig. Wenn man jedoch daran interessiert ist, Lösungen zu finden, geht vieles. Und da muss ich sagen, hat sich das gesamte Krankenhaus mit der Administration hinter unser Projekt gestellt und wollte die Künstliche Intelligenz in der Radiologie zum Laufen bringen.
þ Welche Anwendungsfälle bieten sich für den Einsatz von KI in der Radiologie noch an?
DR. GÖLZ: KI-Anwendungen beschränken sich zur Zeit noch darauf, dass
„Wir haben nicht das Problem, dass wir das Blut im Kopf nicht erkennen, sondern wir wollen, dass uns das System darauf hinweist: ‚Achtung! Hier ist ein Bild mit einem akuten Befund‘.“
sie einen Teilaspekt in einem Befund hervorheben. Das heißt zum Beispiel beim „Thema Blut im Kopf“ wird die Blutung detektiert. Wir haben natürlich noch zahlreiche andere Aufgaben, wenn wir ein Schädel-CT befunden. Bei akuten Fällen kann es vorkommen, dass es viele Details gibt, die untergehen können. Das ist zum Beispiel so, wenn ein Patient oder eine Patientin akut, auf Grund eines Unfalls oder einer anderen akuten Pathologie, in schlechtem Zustand das Krankenhaus erreicht. Da kann es vorkommen, dass ein Nebenbefund, der ebenfalls relevant ist, wie zum Beispiel eine Lungenarterienembolie, im Eifer des Gefechtes untergeht. Für die zusätzliche Überprüfung mit KI eignen sich also alle akuten Pathologien und Algorithmen zur Detektion relevanter Nebenbefunde, die man übersehen könnte, weil man sich so sehr auf das aktuelle Ereignis fokussiert.
PROF. MUTZE: Es hat uns noch etwas überrascht: gerade weil die Lungenembolie eines der Tools ist, die wir im Einsatz haben. Es geht weniger um die akute Lungenembolie, sondern eher um die inzidentelle Lungenembolie. Wir werden meist gar nicht danach gefragt: Hat der Patienten eine Lungenembolie? Der Patient kommt wegen eines Tumors oder eines anderen Krankheitsfalls zu uns und die KI stellt plötzlich fest: er hat auch eine Lungenembolie. Ehrlicherweise kann keiner von uns Radiologen behaupten, stets alle Nebenbefunde zu sehen. Da ist es extrem hilfreich, wenn ein im Hintergrund laufendes System automatisiert auf weitere Befunde hinweist, denn diese Nebenbefunde führen oftmals auch zu therapeutischen Konsequenzen. Für uns ist es von großem Vorteil, dass auf einmal Befunde entdeckt werden, die wir sonst übersehen hätten.
þ Haben Sie sich vorher unterschiedliche Lösungen vor Ort angesehen bzw. was hat Sie von der Aidoc-Lösung überzeugt?
PROF. MUTZE: Wir haben über viele Jahre nicht nur von den BG-Kliniken aus, sondern auch zusammen mit anderen Kliniken KI-Anbieter gescreent. Dabei sind wir an junge Unternehmen herangetreten und haben uns angesehen, was die können, welche Philosophie sie verfolgen und über welche Integrationsfähigkeiten sie verfügen. Wir haben uns von der Mammographie bis zur Prostata und vom Polytrauma bis zur Frakturerkennung alles angesehen. Leider mussten wir feststellen, dass oftmals Insellösungen angeboten wurden, die nicht gut integrierbar waren.
An unserer Lösung hat uns am besten gefallen, dass die Interaktion mit unserem PACS auf Anhieb funktioniert hat. Wir haben ziemlich schnell gelernt, dass es im Zusammenhang mit KI auch auf die Datenselektion ankommt. Denn bei einem Ganzkörper-CT stellt sich meist die Frage: Wann kuck ich mir jetzt noch die peripheren Lungenarterien an, um
eventuell eine Lungenarterienembolie zu sehen?
Vor zwei Jahren hatten wir uns einen guten Marktüberblick verschafft. Ich gebe zu, das fällt einem jetzt schwerer, da so viele Firmen in so kurzer Zeit dazugekommen sind.
Wir haben uns bewusst für ein Unternehmen mit einer Plattformlösung entschieden, das in der Lage ist, nicht nur Algorithmen von Drittanbietern zu integrieren, sondern auch eigene Algorithmen entwickelt. Dadurch haben wir als Radiologen eine Idee davon bekommen, wie die KI-Entwicklung und Integration praktisch funktionieren.
þ Das heißt, der große Vorteil dieser Lösung ist, dass sie eine Plattform mit eigenen Algorithmen bietet, die auch in der Lage ist, Drittanbieter zu integrieren?
DR. GÖLZ: Genau, das ist jedoch davon abhängig, welche Beziehungen die Unternehmen untereinander pflegen. Ein besonders wichtiger Aspekt ist, dass die Plattformanbieter darauf achten, qualitativ hochwertige KI-Anbieter mit validen Algorithmen ins Portfolio aufzunehmen. Für die Schlaganfalldiagnostik haben wir beispielsweise bereits zwei Algorithmen des Plattformanbieters integriert. Um unser Angebot abzurunden, haben wir uns für einen Algorithmus eines weiteren Anbieters entschieden, der die CT-Perfusion unterstützt.
þ Gibt es bereits weitere Pläne, die Lösung auszubauen?
PROF. MUTZE: Ja, es gibt zwei Themen, die wir besonders im Visier haben. Das eine ist, wir werden mit dem Hersteller unserer Wahl einen EnterpriseVertrag abschließen, sodass uns alle Lösungen, die dieses Unternehmen momentan im Portfolio hat, zur Verfügung stehen. Das bringt uns auf ein ganz neues Niveau, denn damit vergrößern wir die Breite unserer KI-Anwendungen deutlich. Und das zweite Thema ist, dass wir raus wollen aus der reinen
Prof. Dr. med. Sven Mutze, Direktor des Instituts für Radiologie und Neuroradiologie am Unfallkrankenhaus Berlin
Radiologie und uns ein weiteres Betätigungsfeld erschließen.
DR. GÖLZ: Das weitere Betätigungsfeld wird die Schlaganfallversorgung betreffen. Wir möchten die Untersuchungen auf mobile Endgeräte bringen, um aus der Klinik raus zu gehen. Unsere Kollegen im Rufdienst sollen neue Fälle von zuhause aus beurteilen können, um zu entscheiden, ob der Schlaganfall intravenös oder endovaskulär therapiert werden muss.
Neben der automatisierten Analyse der Bilddaten wollen wir das System mit dem Krankenhausinformationssystem vernetzen, um zusätzliche Informationen zur Patientenhistorie zu erhalten und um interdisziplinär eine abgerundete Therapieentscheidung zu treffen.
PROF. MUTZE: Der Schlaganfall liegt uns beiden am Herzen, da wir beide interventionell-neuroradiologisch tätig sind. Der nächtliche Schlaganfall ist bekanntlich ein Klassiker, an dem extrem viele
Teams mit komplexen Entscheidungsströmen gleichzeitig arbeiten.
Das KI-System soll im Hintergrund alle Informationen sammeln, auswerten und entscheidungsunterstützend die Reaktionszeit bis zur Thrombektomie verkürzen. Von diesem neuen Projekt versprechen wir uns eine ganze Menge, denn wenn man das beim Schlaganfall hinbekommt, wird es vermutlich auch für Herzinfarkte, Lungenembolien und Polytraumata Vorteile bringen.
Das heißt, wir beginnen schon bald ein Pilotmodell, das gleichzeitig Daten des Krankenhausinformationssystems und klinischer IT-Lösungen auswertet.
Damit wollen wir uns über die KI besser aus der Radiologie mit unseren Nachbardisziplinen verbinden und eine neue Dimension erschließen.
www.aidoc.com
www.bg-kliniken.de
„Eine gute, tief integrierte KI-Lösung unterstützt den Arbeitsfluss der Radiologen. Am besten merken wir gar nicht, dass der Algorithmus im Hintergrund läuft.“
Dr. med. Leonie Gölz, Fachärztin für Radiologie und Neuroradiologie am Unfallkrankenhaus Berlin
„Die Radiologie ist ein Innovationsmotor im Gesundheitswesen – das gilt heute mehr denn je. Daher ist es zentraler Bestandteil der Strategie von Bayer, Innovationen in der medizinischen Bildgebung voranzubringen, einschließlich der Entwicklung von digitalen und KI-gestützten Angeboten für den klinischen Arbeitsablauf.“
Die Herausforderungen, denen sich die Radiologie in den nächsten Jahren stellen muss, sind hinlänglich bekannt: Demographischer Wandel, steigende Patientenzahlen, steigende Datenmenge je Untersuchung, Personalmangel bei Radiologen und MTRs.
þ Wie geht Bayer mit diesen Herausforderungen um?
Wir bei Bayer sind davon überzeugt, dass wir uns diesen Herausforderungen alle gemeinsam stellen und nach Lösungen suchen müssen. Langfristig werden wir diesen Herausforderungen nur dadurch begegnen können, indem wir das Potenzial digitaler Innovationen voll ausschöpfen und die menschliche Intelligenz mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) kombinieren. Digitale und KI-Anwendungen können Radiologen bei ihren stetig wachsenden und immer anspruchsvolleren täglichen Aufgaben unterstützen. Sie sind besonders vielversprechend im Hinblick auf die Bewältigung der wachsenden Arbeitsbelastung – zum Beispiel indem sie oftmals mühsame Aufgaben wie die Ausmessung von Struk-
turen oder Läsionen automatisieren, aber auch die Aufgaben priorisieren oder Hinweise auf Erkrankungen liefern.
Daher ist es zentraler Bestandteil der Strategie von Bayer, Innovationen in der medizinischen Bildgebung voranzubringen, einschließlich der Entwicklung von digitalen und KI-gestützten Angeboten für den klinischen Arbeitsablauf. Unsere neue Generation von Injektoren inklusive deren Softwareanwendungen, unsere Multi-Patienten-Lösungen sowie die reibungslose Integration aller Komponenten im Arbeitsablauf zielen darauf ab, die einzelnen Arbeitsschritte und den Dokumentationsbedarf mehr und mehr zu automatisieren. Ein weiteres Beispiel ist unsere kürzlich auf den Markt gebrachte neue Plattform Calantic Digital Solutions, die zentralen Zugang zu digitalen, darunter auch auf KI basierenden Anwendungen für die medizinische Bildgebung bietet. Die KI-Plattform unterstützt Radiologen und ihre Teams, bei der Diagnosestellung ihrer Patienten, fundierte und schnelle Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus bringt Bayer verschiedene Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um KI in der radiologischen Bildgebung voran. Schwerpunkte sind zum Beispiel Tools zur Patientenaufklärung, zur Unterstützung der Workflow-Effizienz, zur Optimierung der Kontrastmitteldosis und zur frühzeitigen Erkennung von Erkrankungen.
þ Wie sieht Ihrer Meinung nach die Radiologie in fünf Jahren aus?
Die medizinische Bildgebung spielt eine zentrale Rolle auf dem Weg von Patienten, von der Diagnostik und Charakterisierung unterschiedlicher Erkrankungen bis zur Überwachung des Therapieerfolgs – und wir sehen, dass die Grenzen zwischen Diagnose und Behandlung immer stärker verschwimmen. Die zentrale Rolle von Radiologen wird künftig weiter gestärkt, indem sie noch enger mit anderen Fachkollegen aus der Onkologie, Kardiologie, Neurologie oder auch Pathologie zusammenarbeiten, um gemeinsam bessere Behandlungsergebnisse für ihre Patienten zu erzielen. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Ärzte und ihre Teams bei diesem ganzheitlichen Blick zu unterstützen und Expertise zu vernetzen. Um dieses Potenzial zu heben, braucht es breites wissenschaftliches, technisches und medizinisches Know-how in. Das Radiologie-Team von Bayer will hierbei einen
Beitrag leisten. Dank unseres Pharmawissens und unserer wissenschaftlichen Expertise sowie unserer jahrzehntelangen Erfahrung im radiologischen Workflow verstehen wir die Behandlungswege von Patienten ganzheitlich und können passende Lösungen für Ärzte und Patienten entwickeln.
þ 2016 prophezeite Geoff Hinton, dass wir aufhören sollten, Radiologen auszubilden. Was würden Sie angehenden Radiologen oder den Radiologen empfehlen, die in der Mitte ihres Berufslebens stehen, mit den aktuellen Herausforderungen umzugehen?
Neue Diagnoseverfahren, fortschreitende Digitalisierung, spielen eine immer stärkere interdisziplinäre Rolle: Angesichts all dieser Veränderungen wird es umso wichtiger sein, die Chancen des Wandels zu nutzen und die Innovation mitzugestalten, um letztlich mehr Patienten in kürzerer Zeit eine bessere Diagnose geben zu können. Radio-
logen stehen immer schnellere und präzisere Diagnostikmöglichkeiten und modernste Technologien zur Verfügung. Die Digitalisierung einschließlich Künstlicher Intelligenz öffnet große Chancen im Arbeitsalltag, oftmals mühselige Aufgaben zu automatisieren und so mehr Fokus auf Patienten und ihre Diagnose zu legen. Gleichzeitig machen das vielfältige Spektrum an Krankheitsbildern und Patienten sowie die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kollegen aller Fachrichtungen die Radiologie zu einem der spannendsten Fachgebiete der Medizin. Die Radiologie ist ein Innovationsmotor im Gesundheitswesen – das gilt heute mehr denn je.
Es waren zwei Themen, die die Industrieausstellung des ECR 2023 ganz klar dominierten:
Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit. Nach einem kurzen Intermezzo im Sommer 2022 fand der European Congress of Radiology 2023 wieder zur gewohnten Zeit – in der ersten Märzwoche – in Wien statt.
Gleichzeitig stieg die Teilnehmerzahl im Vergleich zum Vorjahr deutlich an.
Beim Thema Nachhaltigkeit geht es den Unternehmen nicht nur darum, ihren Kunden energiesparende Systeme zur Verfügung zu stellen. Vielmehr legen nun zahlreiche Hersteller sehr viel Wert darauf, nicht nur den Energieverbrauch entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu reduzieren, sondern auch die Ressourcen zu schonen und sowenig wie möglich Abfall zu erzeugen. Ich erinnere mich, dass irgendwo zu lesen war: Wussten Sie, dass das Gesundheitswesen für 4,4 Prozent der globalen CO2-Emissionen verantwortlich ist? Das ist mehr als die gesamte Luftfahrt oder Schifffahrt verbraucht!
Bei der Künstlichen Intelligenz weiß man eigentlich gar nicht, wo man anfangen soll, so zahlreich und unterschiedlich sind die einzelnen Anwendungen. Am besten probiere ich es einfach der Reihe nach: Zum einen gibt es die Workflow-KI. Dabei geht es darum, die administrativen Prozesse zu beschleunigen und den Arbeitsablauf effizienter zu gestalten. Das beginnt bei der Terminvereinbarung, geht über die Anmeldung bis hin zum Ausfüllen der untersuchungsspezifischen Formulare und endet bei der automatisierten Befunderstellung.
Dazwischen kümmern sich sogenannte Workflow-Orchestratoren darum,
dass die entscheidenden Informationen
immer zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort sind. Jeder Radiologe bekommt die Bilder zu sehen, die er am besten befunden kann. Gleichzeitig achtet das System darauf, dass die Arbeitslisten einzelner nicht zu lang werden und dass Patienten mit auffälligen Befunden vorgezogen werden.
Alles in allem geht es darum, Workflows zu individualisieren, zu standardisieren und zu automatisieren.
Bei der Pixel-KI handelt es sich um den Bereich, der momentan weitestgehend mit KI in Verbindung gebracht wird: dem Clinical Decision Support, also der automatisierten Befunderkennung. Dabei taucht immer wieder die Frage auf, ob diese Form der KI wohl bald den Radiologen ersetzen wird. Doch wer diese Frage stellt, hat die Aufgabenstellung für die KI noch nicht ganz verstanden.
Im Clinical Decision Support wird KI dazu verwendet, die Radiologen von repetitiven, fehleranfälligen Aufgaben zu befreien. Normalbefunde, die den Großteil aller radiologischen Untersuchungen ausmachen, kann die KI sicher erkennen. Damit bleibt den Radiologen mehr Zeit, sich – eventuell auch gemeinsam in Konferenzen – um die schwierigen Fälle zu kümmern. Leider steigen in der westlichen Hemisphäre aufgrund der demographischen Entwicklung die Untersuchungszahlen stetig an. Die Bevölkerung altert und wächst gleichzeitig. So wird es in etwa um 2050 mehr Personen auf der Erde geben, die älter als 70 sind, als 1950 insgesamt auf der Erde gelebt haben.
Systemnahe KI
Weiterhin war auf dem ECR zu sehen, dass künstlich intelligente Algorithmen immer mehr direkt auf den Gerätekonsolen zu finden sind. Kameras werten die Konturen von Körpern aus, um den Patienten mit nur einem Knopfdruck richtig im CT zu positionieren und gleichzeitig das richtige Untersuchungsprotokoll vorzuschlagen. Beim MR werden Sequenzen beschleunigt und Scanzeiten deutlich verkürzt. Ultraschallsysteme erkennen automatisiert Strukturen
und optimieren selbständig die Scanparameter. Der Technik sind derzeit kaum Grenzen gesetzt.
Die Möglichkeiten, mithilfe von KI die Herausforderungen der modernen Radiologie zu meistern, sind vielfältig. Doch den einen oder anderen Wermutstropfen gibt es noch: Das ist zum Beispiel die Validierung der unterschiedliche Algorithmen. Diese findet derzeit ausschließlich anhand klinischer Studien statt. Wünschenswert wäre eine technische Überprüfung, ähnlich wie bei Röntgensystemen und CTs üblich: Prüfkörper drauf, Aufnahme oder Scan anfertigen, Bildqualität beurteilen, fertig. Aber bis es dazu kommt, vergeht wohl noch ein wenig Zeit. Noch positionieren sich in den europäischen Ländern unterschiedliche Gremien, die sich erst auf eine Systemvalidierung einigen müssen. Doch einen besseren Zeitpunkt mit KI zu beginnen als jetzt, gibt es wohl kaum. Auch wenn noch nicht alles perfekt ist. Der Weg vom Einzeiler bis zum Photon Counting CT dauerte auch mehrere Jahrzehnte. Ich freue mich bereits auf den ECR 2024, wenn das Motto lautet: Next Generation Radiology.
Unter dem Motto „Spice up your workflow“ präsentiert Ulrich Medical Neuerungen beim CT motion, die sich positiv auf die radiologischen Arbeitsabläufe auswirken und eine Vielzahl an SoftwareFeatures sowie ergänzende Produktbestandteile umfassen. Die erhöhte Druck- und Flowperformance ermöglicht Untersuchungen mit hohen Flussraten und hohen Kontrastmittel-Viskositäten.
Mit der Funktion CDadapt lässt sich die Kontrastmitteldichte automatisiert und nach Bedarf prozentual anpassen. Dies ermöglicht beispielsweise bei Hirnuntersuchungen einen einfacheren Arbeitsablauf. Davon profitieren Anwenderinnen und Anwender gleich doppelt, denn der geringere Verbrauch reduziert ebenfalls die Kosten. Die Restmengen in den Gebinden sind durch ein AmpelSystem leicht erkennbar und können zudem genau abgelesen werden.
Für einen hohen Patientendurchsatz kann der CT motion Spicy ab sofort mit Großgebinden von insgesamt bis zu zwei Litern Kontrastmittel und bis zu zwei Litern Natriumchlorid aufgerüstet werden.
Esaote präsentiert mit dem MyLabX90 ein neues Ultraschallgerät, das herausragende Leistung mit Künstlicher Intelligenz kombiniert, um Arbeitsabläufe zu optimieren und fortschrittliche und vernetzte Gesundheitssysteme zu unterstützen
Das MyLabX90 bietet erstklassige Komponenten, deren Ausgangspunkt die Erneuerung der XCrystal-Sonden und der exklusive zweischichtige eLed-Monitor von Barco sind. Diese gewährleisten eine hervorragende Bilddarstellung auf dem Bildschirm mit einer sehr hohen Kontrastauflösung, die anderen Produktreihen weit überlegen ist.
Das MyLabX90 bietet außerdem fortschrittliche ergonomische klinische Lösungen, die sich auf den Bediener konzentrieren, die Kapazität der Datenanalyse erweitern und ein einzigartiges Kundenerlebnis gewährleisten, das auf diagnostischer Sicherheit und auf Automatisierung basiert, um die Benutzerfreundlichkeit und Verfügbarkeit fortschrittlicher Technologien in der täglichen klinischen Praxis zu verbessern.
Gleamer
BoneView Measurements und BoneView Bone Age von Gleamer erhalten eine MDR CE-Zertifizierung. BoneView Measurements bietet automatisierte MSK-Messungen für Becken, Beine, Füße und Wirbelsäule, um Radiologen Zeit zu sparen und automatisch einen standardisierten Bericht für orthopädische Chirurgen zu erstellen.
BoneView Bone Age automatisiert die auf Greulich & Pyle basierende Bewertung des Knochenalters, was dazu beiträgt, die beträchtliche Leservariabilität bei manuellen Bewertungen zu überwinden.
Die Lösung ist ein Durchbruch in der Technologie des Gesundheitswesens und wird Gesundheitsdienstleistern und Patienten gleichermaßen zugute kommen.
Das neue Röntgensystem von Konica Minolta ermöglicht es Röntgenfachkräften, mit der benutzerfreundlichen AeroNAV-Software mehr Patienten pro Tag zu untersuchen und die Wartezeit der Patienten zu verkürzen, indem die Zeit bis zur Diagnose reduziert wird. Das AeroDR X90 ist ein äußerst ergonomisch gestaltetes System, das mit Auto-Positioning, Auto-Tracking und Auto-Stitching zu einem effizienten Arbeitsablauf beiträgt.
Die Auto-Stitching Funktion des AeroDR X90 reduziert die Verweildauer des Patienten und beschleunigt den täglichen Arbeitsablauf. Bei der vollständigen Auto-Stitching Funktion können bis zu vier Bilder für eine Untersuchung von langen Beinen und der gesamten Wirbelsäule zusammengefügt werden. Wenn sich der Patient auf einem speziellen Stitching-Wagen befindet, bewegt sich der Detektor automatisch in die korrekten, definierten Positionen. Die Bilder werden einfach durch Drücken der Röntgentaste aufgenommen.
Philips
Philips hat kürzlich ein Radiologie-Portfolio mit intelligenten, vernetzten Bildgebungssystemen und herstellerneutralen, integrierten Radiologie-Workflow-Lösungen vorgestellt.
Die KI-gestützte Technologie wandelt Daten in verwertbare Informationen, um die Diagnosesicherheit zu erhöhen und die klinischen Ergebnisse zu verbessern, die Erfahrungen von Patienten und Personal zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und zur Senkung der Versorgungskosten beizutragen. Mit der KI-gestützten Technologie können Routineaufgaben automatisiert und beschleunigt werden, um aus großen Datenmengen patientenzentrierte Erkenntnisse zu gewinnen, um die Produktivität zu steigern und die Patientenergebnisse zu verbessern.
FUJIFILM Healthcare hat sein Angebot an DR-Lösungen mit dem FDR D-EVO DR-Panel durch die Einführung des FDR D-EVO III G80i DR-Panels erweitert. Das neue Panel liefert qualitativ hochwertige Long-View-DRBilder ohne Stitching-Linien und bietet ein kosteneffizientes Upgrade zur Erweiterung der Fähigkeiten bestehender Kassetten-DRSysteme. Das tragbare, kabellose Design wird sowohl in der Chirurgie als auch in der Notfallversorgung eine entscheidende Rolle spielen, da es leicht bewegt und überall im Raum positioniert werden kann.
Auf dem Kongress stellte Planmed mit dem Planmed XFI den weltweit ersten gewichtsbelasteten Ganzkörper-CT vor. Planmed XFI wird die CBCT-Bildgebung auf ein neues Niveau heben, da das System alles kann –von Kopf bis Fuß, sowohl im Liegen als auch unter natürlicher Belastung.
Die aufrechte, gewichtsbelastete Bildgebung zeigt die Anatomie in natürlicher Ausrichtung, was für eine genaue chirurgische Planung entscheidend ist. Sowohl liegende als auch aufrechte Scans sind machbar und ermöglichen fortschrittliche Bildgebungsprotokolle für optimale Behandlungsergebnisse.
Die Zahl der Röntgenuntersuchungen der gesamten Wirbelsäule nimmt weltweit jährlich zu, da vor, während und nach Wirbelsäulenoperationen häufig Bildgebungsverfahren erforderlich sind. Das FDR D-EVO III G80i DR-Panel eignet sich perfekt für diese Art von Anwendungen, da es mit seinem leichten, flachen 80cm-Panel die gesamte Wirbelsäule –oder die langen Knochen – in einem einzigen Bild erfassen kann, wodurch Artefakte beim Zusammenfügen mehrerer Bilder vermieden werden. Dies führt zu kürzeren Bildaufnahmezeiten und einer geringeren Röntgenbelastung für die Patienten, was den Gesamtstandard der Patientenversorgung erheblich verbessert.
Agfa & Lunit Lunit INSIGHT CXR Software wurde in die MUSICA Workstation integriert Agfa und Lunit kooperieren, um Klinikern einen neuen Workflow zur Benachrichtigung über kritische Befunde zu bieten, indem die Lunit INSIGHT CXR Software in die MUSICA Workstation integriert wurde. Röntgenassistenten werden automatisch benachrichtigt, wenn auf Röntgenbildern des Brustkorbs lebensbedrohliche Pathologien wie Pneumothorax, Pleuraerguss oder Atelektase erkannt werden. Dies hilft den Krankenhäusern, die Sicherheit der Patienten zu gewährleisten, indem sie die Ärzte rechtzeitig über dringende und unerwartete Befunde informieren, insbesondere in ambulanten Einrichtungen, in denen die Patienten nach der Röntgenuntersuchung nach Hause gehen.
Canon Medical verfügt mit dem Celex über ein neues, vielseitiges Mehrzweck-Röntgensystem. Das Gerät bietet ein umfangreiches Angebot an fortschrittlichen DR-Bildgebungsfunktionen. Es kombiniert modernste Bildgebung mit einzigartiger Flexibilität bei der Positionierung und ist ein echter Hybrid, der eine optimale Kapazitätsauslastung ermöglicht. Dank der geringen Stellfläche wird nur ein Minimum an Installationsfläche benötigt, und der Arbeitsbereich um den Patiententisch herum wird maximiert.
Die neue Lösung stellt Arbeitsabläufe und Patientenkomfort in den Vordergrund und verfügt über die Flexibilität, Vielseitigkeit und Ausgereiftheit, um den komplexen Anforderungen und hohen Standards der heutigen medizinischen Bildgebung gerecht zu werden.
Siemens Healthineers stellte die Weiterentwicklung seiner Acuson Sequoia Flaggschiff-Serie auf dem diesjährigen European Congress of Radiology (ECR) in Wien vor. Die Erweiterung der Flaggschiff-Serie umfasst Acuson Sequoia Crown Edition und Acuson Sequoia Select Edition. Beide basieren auf der BioAcoustic Imaging-Architektur von Siemens Healthineers, die modernste Bildverbesserung und erweiterte Anwendungen bietet. Darüber hinaus umfassen beide Systeme Innovationen im Bereich Plattformdesign, Display-Technologien und Verbesserungen bei Ergonomie und Arbeitsabläufen.
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Derzeit wird das 2D-MammographieScreening immer noch flächendeckend für eine wirksame Früherkennung eingesetzt. Doch das könnte sich in Zukunft ändern.
Die Ergebnisse der ToSyMa-Studie
Phase 1 zu Detektionsraten von invasivem Brustkrebs übertreffen, im Vergleich zur Mammographie, die Erwartungen der Studienplaner 1 und zeigen auf, dass die Tomosynthese für das deutsche ScreeningProgramm von Vorteil sein könnte.
Erste Erkenntnisse der ToSyMa-Studie
Die Ergebnisse der ToSyMa-Studie Phase 1 lassen vermuten, dass die Tomosynthese nicht nur bei dichter, sondern auch bei sehr dichter Brust in den Detektionsraten der Mammographie überlegen ist.2 Für die mögliche Einführung von 3D spricht, dass
das BfS die ToSyMa-Studie beobachtet und die Priorisierung der strahlenschutzrechtlichen Begutachtung diskutiert. Das BfS hat im Dezember 2022 erstmals einen Diagnostischen Referenzwert DRW für die Tomosynthese ausgegeben.3 Führende Screening-Zentren diskutieren bereits notwendige Struktur- und Prozessänderungen für ein 3D-Screening. Damit wären nur Tomosynthese-fähige Systeme noch zukunftsweisend.
Neue Altersgrenzen für das Mammographie-Screening: 45 bis 74 Jahre
Auch zu den Altersgrenzen des Mammographie-Screenings gibt die
Initiative der Europäischen Kommission gegen Brustkrebs (ECIBC) ebenfalls neue Empfehlungen. Ein Mammo graphie-Screening sollte bereits ab 45 Jahre anfangen und bis zu einem Alter von 74 Jahren angeboten werden.4 Die ECIBC liefert ausführliche medizinische, aber auch gesundheitsökonomische Begründungen für diese Empfehlung.
Mit der ToSyMa-Studie aber auch mit den Empfehlungen der ECICB sowie den Vorgängen beim BfS verdichten sich die Anzeichen, dass die Tomosynthese Einzug in den deutschen Klinikalltag halten dürfte. Insbesondere Frauen mit dichtem oder sehr
dichtem Brustgewebe werden von der 3D-Mammographie profitieren.
Effizienzsteigerung durch den Einsatz von KI
Künstliche Intelligenz wird bei der Veränderung in der Brustkrebsfrüherkennung eine Schlüsselrolle spielen. Die bereits erwähnten geplanten Altersausweitungen im BrustkrebsScreening bringen 40 Prozent mehr teilnahmeberechtigte Frauen in das System. Gleichzeitig lassen die Ergebnisse der ToSyMa-Studie Phase 1 vermuten, dass die 3D-Tomosynthese als zukünftiger Standard Einzug halten könnte, für alle oder bei Frauen mit dichter Brust, die heute noch nicht standardisiert erfasst werden. Dichte Brust ist ein anerkannter Risikofaktor und gleichzeitig die Achillesferse des b isherigen 2D-Standards. Für diese Systemherausforderungen von deutlich mehr Frauen plus möglicherweise einer Technologie mit verbessertem Outcome und gleichzeitig längerer Befundungszeit stellt KI schon jetzt Lösungen bereit – beispielsweise zur Effizienzsteigerung und zur diagnostischen Unterstützung am Point-of-Care.
Die renommierte Radiologin Dr. med. Bettina Wolfgarten setzt in ihrer innovativen Praxis schon jetzt auf 3D: „Stand heute, würde ich sagen, gehört zu einer Women’s Health Einheit auf jeden Fall ein Tomosynthese-System. Ich finde, die Ergebnisse der Tomosynthese sind im Vergleich zur Mammo gr aphie so überzeugend, dass die Tomosynthese sehr bald Einzug ins Screening halten sollte.“
Hologic als Pionier in der 3D Mammographie bietet neben dem Tomosynthese System 3Dimensions™ 5 ein Portfolio für 3D-Anwendungen. So hat Frau Dr. Wolfgarten bereits die 3DQuorum™-Technologie 6 mit Genius AI™ von Hologic im täglichen Einsatz: Die Anzahl der zu lesenden DBT-Schichten werden auf ein Drittel verringert, mit einer durchschnittlichen Zeitersparnis von einer Stunde pro acht Stunden täglicher Befundungszeit und einem um 50 Prozent reduzierten Datenvolumen ohne Kompromisse bei Bildqualität, Sensitivität und Genauigkeit. Der KI-Algorithmus von Hologic reduziert sechs der 1 mm-Schichten rechnerisch auf eine Schicht, mit einer Überlappung von 3 mm – sogenannte SmartSlices.
Für Dr. med. Bettina Wolfgarten zählen die Tomosynthese, die Auswertung der Aufnahmen mit KI und die DBTgestützte Biopsie mit Echtzeit-Bildkontrolle der Biopsate als die drei Technologien, die die Mammadiagnostik grundlegend verbessert haben.
1 Heindel W, Weigel S, Gerß J, et al. Digital breast tomosynthesis plus synthesised mammography versus digital screening mammography for the detection of invasive breast cancer (TOSYMA): a multicentre, open-label, randomised, controlled, superiority trial. Lancet Oncol April 1st 2022.
2 Weigel S, Heindel W, Hense H-W, et al. Breast Density and Breast Cancer Screening with Digital Breast Tomosynthesis: A TOSYMA Trial Subanalysis. Radiology 2022; 000:1–9.
3 Bundesamt für Strahlenschutz BfS. Bekanntmachung der aktualisierten diagnostischen Referenzwerte für diagnostische und interventionelle Röntgenanwendungen; 17. November 2022 [Letzter Aufruf am 09.01.2023] https://www.bfs.de/SharedDocs/Downloads/ BfS/DE/fachinfo/ion/drw-roentgen.pdf;jsessionid=477C3D64384C5EF533A44CFFBE37C9BE.2_ cid382?__blob=publicationFile&v=1
4 Guideline der Europäischen Kommission, Screening ages and frequencies https://healthcare-quality.jrc.ec.europa.eu/ european-breast-cancer-gui-delines/screeningages-and-frequencies (28.06.2021)
5 CE2797
HOLOGIC Medicor GmbH, Heinrich-Hertz-Str. 6, 50170 Kerpen, www.hologic.de
6 CE2792
HOLOGIC Medicor GmbH, Heinrich-Hertz-Str. 6, 50170 Kerpen, www.hologic.de
Der klinische Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin nimmt weltweit rasant zu. KI-Plattformen geben den Gesundheitssystemen die Flexibilität, die Technologie der KI von Drittanbietern zu übernehmen, in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren und letztlich die Patientenversorgung zu verbessern.
Der in München ansässige Anbieter von KI-Plattformen, deepc, hat vor kurzem unter der Leitung von Sofinnova Partners, einer Risikokapitalgesellschaft für Biowissenschaften, die sich auf die Bereiche Gesundheitswesen und Nachhaltigkeit spezialisiert hat, eine SerieA-Finanzierungsrunde in Höhe von zwölf Millionen Euro abgeschlossen.
Mithilfe der Finanzierung sollen die Vermarktung des KI-Betriebssystems deepcOS und weitere Produktinnovationen gefördert werden, um die Benutzerfreundlichkeit für Radiologinnen und Radiologen noch weiter zu erhöhen. Bertelsmann Investments und der bestehende Investor Winning Mindset Ventures beteiligten sich ebenfalls an der Runde.
Die Kerntechnologie des Unternehmens, deepcOS, ist eine cloud-native, herstellerunabhängige Plattform, die sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe in der Radiologie integrieren lässt. Die Plattform ermöglicht KI-Unternehmen eine effiziente Vermarktung zertifizierter KI-Produkte. Für Krankenhäuser und Arztpraxen stellt die Plattform eine zentrale Anlaufstelle für sämtliche Anwendungen und Services im Bereich der KI-gestützten Radiologie dar.
Das Münchener LMU Klinikum beschäftigt sich schon seit längerem in Praxis und Forschung mit der neuen
Technologie, um medizinische Prozesse und die Versorgung von Patientinnen und Patienten stetig zu verbessern. Die Klinik und Poliklinik für Radiologie am LMU Klinikum setzt nun auf eine enge strategische Partnerschaft mit dem Münchener MedTech Unternehmen deepc, um KI in der klinischen Praxis in der Breite anzuwenden. Über die neuartige KI-Plattform von deepc erhalten Radiologinnen und Radiologen unkompliziert Zugriff auf eine Vielzahl validierter KIAnwendungen. Ärztliche Arbeitsabläufe können damit effizienter gestaltet und die Behandlungsqualität für Patientinnen und Patienten erhöht werden.
Prof. Clemens Cyran, geschäftsführender Oberarzt der Klinik und Poliklinik für Radiologie, plant bereits mit deepc weiter: „Wir möchten, dass unsere Kolleginnen und Kollegen künftig bei kritischen Notfallbefunden, die die KI in den Bilddaten erkennt, in Echtzeit alarmiert werden, um so eine zeitnahe Patientenversorgung zu unterstützen.
„Die Investition wird es uns ermöglichen, die Vermarktung von deepcOS voranzutreiben und das Betriebssystem um Funktionen zu erweitern, die die Integration von KI in radiologische Workflows verbessern.“
Julia Moosbauer, COO und Dr. Franz Pfister, CEO von deepc
Einen weiteren Schwerpunkt werden wir auf die tiefe Integration verschiedener Lösungen in die bestehenden klinischen Workflows legen, wie beispielsweise die automatische Überführung der Ergebnisse in Befundtexte oder auch eine Integration mit dem RIS / PACS im Rahmen einer Worklist Priorisierung”.
Das LMU Klinikum zählt mit seinen beiden Münchener Standorten Campus Großhadern und Campus Innenstadt zu den größten Universitätskliniken in Europa mit jährlich über 500.000 Patientinnen und Patienten. Die Klinik und Poliklinik für Radiologie des LMU Klinikums verfolgt eine klar definierte Strategie, die insbesondere auf Personalisierung und Optimierung einer Diagnostik-gesteuerten Therapie abzielt. Eine Hauptsäule ist hierbei der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der täglichen Praxis. Seit neuestem arbeiten die Radiologinnen und Radiologen der Klinik im diagnostischen Routinebetrieb
mit der KI-Plattform deepcOS des Münchener MedTech Unternehmens deepc.
„Wir von deepc sind davon überzeugt, dass KI das Potenzial hat, völlig neue Wege in der Gesundheitsversorgung zu eröffnen“, sagt Dr. Franz Pfister, Mitgründer und CEO von deepc. „Unsere KI-Plattform deepcOS wird die Radiologie von Grund auf verändern, indem sie den Einsatz von KI-Produkten für schnellere und genauere Diagnosen, und damit auch bessere Behandlungsergebnisse ermöglicht. Wir freuen uns sehr, Sofinnova Partners und Bertelsmann Investments an Bord zu haben. Ihre weitreichende Vernetzung im Gesundheitswesen wird dazu beitragen, deepc maßgeblich voranzubringen.“
Die Gelder werden der geographischen Expansion sowie der Entwicklung zusätzlicher Funktionen der Plattform deepcOS dienen. Radiologinnen
und Radiologen werden von neuen KI-gestützten Möglichkeiten profitieren, die nahtlos in ihre Arbeitsabläufe integriert werden, während KI-Softwareanbieter einen verbesserten Zugang zu einer großen Anzahl potenzieller Kunden erhalten.
„Unsere Investition in deepc unterstreicht unsere Überzeugung, dass die digitale Medizin über ein immenses Potenzial verfügt und dass die technologischen Grundvoraussetzungen an der Spitze der digitalen Revolution in der Gesundheitsversorgung stehen werden – also genau das, worauf wir unsere Investitionsstrategie für die digitale Medizin ausgerichtet haben“, sagte Simon Turner, Partner bei Sofinnova Partners. „deepcOS ermöglicht die breite Anwendung von KI in wichtigen Bereichen der Gesundheitsversorgung. Das Team hat erfolgreich demonstriert, welche Vorteile seine Entwicklungsarbeit Medizinerinnen und Medizinern und ihren Patientinnen und Patienten bietet.“
www.deepc.ai
„Wir haben bereits viele sorgfältig ausgewählte Anwendungen von weltweit führenden KI-Anbietern vollständig in die bestehende IT-Infrastruktur unserer Abteilung integriert.“
Prof. Clemens Cyran, geschäftsführender Oberarzt der Klinik und Poliklinik für Radiologie an der LMU
Autoren: Prof. Dr. rer. oec. Thomas Lux und Lea Gergen
Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Unterstützung der radiologischen Befundung ist schon lange bewiesen. Allerdings stellt sich die Frage, wie KI hilft, den Gesamtprozess bei den Nutzerinnen und Nutzer effizienter und damit auch wirtschaftlicher zu gestalten sowie die Ergebnisqualität zu verbessern. Welches sind hier die wesentlichen Anforderungen der radiologischen Expertinnen und Experten?
Eine hohe Qualität der Leistungserbringung steht meist im Konflikt zur Wirtschaftlichkeit. KI bietet hier ein hohes Potenzial, beide Ziele gleichermaßen zu erreichen. Dies erfordert allerdings die anforderungsgerechte Integration der KI in den Prozess der radiologischen Diagnostik.
Die Digitalisierung des Gesundheitswesens hat in den letzten Jahren enorm an Fahrt aufgenommen, sowohl aufgrund des technischen Fortschritts als auch durch verschiedene politische Bemühungen, die Branche digital zu transformieren. Insbesondere die Förderungen durch das KHZG bieten hier geeignete Anreize, nicht zuletzt auch zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in den Gesundheitseinrichtungen, um Prozesse effizienter zu gestalten und Personal von Routinetätigkeiten zu entlasten und in seinen Entscheidungen zu unterstützen.
Eine wissenschaftliche Studie an der Hochschule Niederrhein im Fachbereich Gesundheitswesen sollte klären, welche Anforderungen und Potenziale die Expertinnen und Experten in der Radiologie an KI stellen. Dabei wurden
die Ergebnisse der qualitativen Auswertung ergänzt um Erfahrungen und Erkenntnisse der Betreiber und Partner des KI-Marktplatzes des Westdeutschen Teleradiologieverbundes. Grundlegend sollte die Frage beantwortet werden: „Wie sehen Voraussetzungen und ökonomische Vorteile des Einsatzes von KI im Rahmen des Netzwerkes und des Marktplatzes aus?“. Dazu wurden leitfadengestützte Interviews mit sieben Expertinnen und Experten aus der Radiologie geführt.
Es zeigt sich, dass alle Fachleute Kompetenzen im Bereich KI haben und die wesentlichen, in der wissenschaftlichen und praxisorientierten Literatur diskutierten, Konzepte bekannt sind. Allerdings werden Potenzial und Bedeutung durchaus unterschiedlich bewertet.
In der wissenschaftlichen Diskussion gewinnen die Betrachtung des Einsatzes von KI und insbesondere die Integration der KI in die medizinische Einrichtung zunehmend an Bedeutung. Dazu gehört auch der optimal abgestimmte Workflow, in welchen die KI eingebunden ist, und damit verbunden die Steigerung der Befundqualität und Zeitersparnis. So auch die Einschätzungen der Expertinnen und Experten: […] die Workflow-Integration ist die wichtigste Komponente […] die Ergebnisse müssen in wenigen Minuten und durch einfache Handhabung abrufbar sein. Die Bedeutung der nahtlosen Integration der KI in den radiologischen Workflow wurde von allen Expertinnen und Experten
mehrfach genannt, noch vor der Verbesserung der Befundqualität und der Zeitersparnis im Befundungsprozess.
Bei der Bewertung der ökonomischen Potenziale der KI wurden ebenfalls Effizienz- und Zeitersparnis in den Vordergrund gestellt. Zeitersparnis durch Entscheidungsunterstützung in der radiologischen Befundung gehört in manchen Einrichtungen bereits zum Alltag, ebenso wie die Verbesserung der Befundqualität durch KI. Das volle Potenzial der Zeitersparnis, welches auf bis zu 90 Prozent geschätzt wird, ist allerdings noch nicht ausgeschöpft. Letztendlich sind es Prozessinnovationen, welche die Wirtschaftlichkeit des Gesamtprozesses erhöhen.
Bei der Frage nach strukturellen und sozialen Kompetenzen der Einrichtung bzw. der Mitarbeitenden wird das KIWissen der Ärztinnen und Ärzte als wichtigste Voraussetzung genannt. Dabei gehen die Meinungen auseinander, wie detailliert KI-Kenntnisse oder das Verständnis darüber, was genau die KI macht, sein müssen. Einheitlich ist aber die Aussage dahingehend, dass Ergebnisse der KI nachvollzogen werden können. Dies ist nachvollziebar, denn letztendlich verantworten die Ärztinnen und Ärzte die getroffene Entscheidung.
Die KI kann nicht für falsch getroffene Entscheidungen verantwortlich gemacht werden. Unter dem Stichwort Explainable AI (XAI) – also erklärbare,
nachvollziehbare Künstliche Intelligenz –werden aktuell in Forschung und Praxis unterschiedliche Ansätze entwickelt und analysiert. Gerade für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen fehlen derzeit oftmals noch geeignete valide Erklärungsmodelle und verhindern damit einen stärkeren Einsatz.
So kann beispielsweise KI eine zweite Meinung auch nach Aussage der Expertinnen und Experten nur ersetzen, wenn deren Zuverlässigkeit und Validität eindeutig bewiesen und nachvollziehbar ist.
Grundlegender Erfolgsfaktor für den erfolgreichen Einsatz von KI sind damit, als Resultat aus der literaturgestützten Analyse sowie als Ergebnis der Aus-
Prof. Dr. rer. oec. Thomas Lux Hochschule Niederrhein, Fachbereich Gesundheitswesen und Professur für Prozessmanagement im Gesundheitswesen sowie Leiter des Competence Center eHealth
Lea Gergen, Bachelor of Science Health Care Management
Dem Westdeutschen Teleradiologieverbund sind über 650 Kliniken und Radiologische Praxen angeschlossen, die mittels einer DICOM-Mail-Infrastruktur Bilddaten (CT, MRT, Röntgen etc.) miteinander austauschen können. Über einen KI-Marktplatz können auf gleichem Wege derzeit zehn KI-Anwendungen genutzt werden, ohne hierfür eine eigene Infrastruktur aufbauen und vorhalten zu müssen.
wertung der Expertengespräche, insbesondere die Verbesserung der Effizienz und damit auch der ökonomische Nutzen. Die Beschleunigung der Untersuchung bzw. Befundung und somit die Verringerung des benötigten Zeitaufwandes, stellen weitere Voraussetzungen der Nutzung von KI dar. Die nahtlose Integration in den Befundprozess und damit Entlastung von Routinetätigkeiten, die Verbesserung der Effizienz und daraus resultierend die Entlastung des medizinischen Personals sprechen eindeutig für einen Einsatz. Allerdings findet hier zumindest teilweise eine Umverteilung von Personalkosten auf IT- und IT-Service-Kosten statt. Hier sind der Gesetzgeber oder die Kostenträger gefragt, den Leistungen, welche eine KI erbringt, entsprechende Erlöse gegenüberzustellen. Kann beispielsweise KI eine zweite Meinung ersetzen, so sind geeignete Modelle zu finden, dies auch in den Erlösen zu verankern. Verbessert KI hingegen die Pro-
Die nahtlose Integration der KI in den radiologischen Workflow ist entscheidend für die Akzeptanz der Nutzung. Eine Voraussetzung hierfür ist zudem, dass die Ergebnisse der KI nachvollzogen werden können.
zesseffizienz in den Einrichtungen, so resultieren allein daraus schon ökonomische Vorteile für den Nutzer, welche den Einsatz rechtfertigen und rechnen. Digitale Kompetenzen in den Gesundheitseinrichtungen sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für den Einsatz digitaler Lösungen und somit auch dem Einsatz der KI. Die Ergebnisse der Studie zeigen insgesamt deutlich, welche Potenziale und ökonomische Vorteile der Einsatze von KI im Rahmen des KI-Marktplatzes des Westdeutschen Teleradiologieverbundes bieten. Wirtschaftlichkeit und Qualitätsverbesserungen liegen auf der Hand, erfordern aber ebenso eine Veränderung der Prozesse im Unternehmen – denn der reine Einsatz von Innovationen ohne Änderung der Unternehmensabläufe bringt noch keine Innovation.
www.med-ki.de
www.medecon-telemedizin.de
Das HealthTech Raya Diagnostics aus München hat eine innovative Plattform für radiologische Telediagnostik entwickelt. Das Gründerteam um Christoph Commes, Nora Sommer und Tobias Höfler (v. l n. r.) hat ein umfassendes Serviceportfolio entwickelt, mit dem radiologische Abteilung flexibel im Tag- und Nachtdienst bei der Befunderstellung unterstützt werden.
Die Prognosen sprechen eine klare Sprache: Der Mangel an Ärztinnen und Ärzten – ob auf dem Land, in Problembezirken oder in Krankenhäusern – wird Jahr für Jahr größer. Bis 2035 werden jährlich 9.000 Medizinerinnen und Mediziner aus dem Beruf ausscheiden, prognostiziert das Zentralinstitut für die Kassenärztliche Versorgung. Die Situation klingt angesichts der Tatsache paradox, denn es gibt aktuell so viele Ärztinnen und Ärzte wie nie zuvor. Doch zwei Faktoren sorgen für eine Trendumkehr: Einerseits gehen die geburtenstarken Jahrgänge aus den 1960er Jahren in naher Zukunft in Rente. Auf der anderen Seite sind zwei Drittel der Medizinstudenten Frauen. Da die Vereinbarkeit von Familie und Beruf vor allem in Krankenhäusern schwieriger ist, wird erwartet, dass viele der angehenden Medizinerinnen und Mediziner nicht als Vollzeitkräfte in den Arbeitsmarkt integriert werden (können). Diese Realität führt dazu, dass in den kommenden Jahren unter anderem auch ein deutlicher Rückgang bei verfügbaren Radiologinnen und Radiologen erwartet wird. Dem gegenüber steht ein Zuwachs an CT- und MRT-Befunden von rund zehn Prozent pro Jahr.
Eine Lösung, wie sich diese Bedarfsengpässe schon heute und noch mehr in der Zukunft lösen lassen und gleichzeitig die Effizienz in der Befunderstellung erhöht werden kann, liefert das HealthTech Raya Diagnostics (Raya) aus München. Um den Versorgungsengpass in der Radiologie zu beheben, hat Raya eine innovative Plattform für radiologische Telediagnostik entwickelt. Mit seinem Serviceportfolio puffert Raya jederzeit, flexibel und individuell den Bedarf einer radiologischen Abteilung im Tagund Nachtdienst ab – für Kliniken oder MVZ aller Größenordnungen. Nahtlos integriert und KI-gestützt übernimmt das Raya-Team aus festangestellten und sehr erfahrenen Radiologinnen und Radiologen unter anderem mit Dienstleistungen wie „Befund as a service“ und der klassischen Teleradiologie die externe Befunderstellung für Kliniken. Ferner bietet Raya auch Unterstützung in speziellen Fachgebieten, wie zum Beispiel Kinderradiologie, Cardio- und Prostatadiagnostik, an und trägt damit dazu bei, das eigene Leistungsspektrum von radiologischen Abteilungen aufrechtzuerhalten oder zu erweitern.
Der Workflow und die Kompatibilität sind die wichtigsten Kernelemente der
Die Software kann an jedes bestehende IT-System (RIS / PACS) der Klinik oder des MVZ nahtlos angebunden werden und wird von der eigenen Softwareentwicklungsabteilung kontinuierlich weiterentwickelt. Diese Interoperabilität ermöglicht die Datenübertragung mit nur einem Klick sowie die Beibehaltung des gelebten klinischen Workflows.
Befund-as-a-Service – die flexible Unterstützung bei Kapazitätsengpässen
Bei diesem flexiblen Ansatz übernehmen die aktuell 19 festangestellten Radiologinnen und Radiologen bei Raya die Befundungerstellung für radiologische Abteilungen am Tag. Diese Lösung ist ideal für kurz-, mittel- oder langfristige Kapazitätsengpässe. Das Herzstück dabei sind die Integration und der Workflow, der von einer eigenen Softwareentwicklungsabteilung kontinuierlich weiterentwickelt wird. Die Raya Plattform kann an jedes bestehende IT-System (RIS / PACS) der Klinik oder des MVZ nahtlos angebunden werden –ob über eine HL7-Schnittstelle, über eine eigens entwickelte Schnittstelle oder das Raya-Kundenportal. Durch die Kompatibilität und die Interoperabilität mit jedem bestehenden IT-System können der klinische Alltag sowie alle etablierten Abläufe in der Klinik beibehalten werden. Die externe Befunderstellung erfolgt dabei mit nur einem Klick: Die Mitarbeitenden vor Ort (zum Beispiel Medizinische Technologen für Radiologie oder Radiologen) drücken auf den Button „an Raya senden“ in ihrem
IT-System. Die Bilder, Vorbefunde und klinische Informationen werden an die Raya-Plattform übermittelt. Anschließend erfolgt zuerst eine automatische Voranalyse der Bilddatensätze in Echtzeit mit Hilfe von KI-Algorithmen.
Das hilft den Radiologinnen und Radiologen bei Raya effizienter und sicherer zu befunden, denn durch die KIbasierte Voranalyse wird die Arbeitsliste nach Dringlichkeit priorisiert. Dadurch wird sichergestellt, dass kritische Fälle unmittelbar als erstes befundet werden. Im nächsten Schritt erfolgt die Diagnostik, organbasiert und durch zertifizierte Experten auf dem jeweiligen Gebiet erstellt. Die Raya-Experten nutzen für ihre Diagnosen die strukturierte Befundung auf Basis von interaktiven und Checklisten-basierten Templates. So wird der Befund nicht nur übersichtlich, einheitlich und vollständig, sondern auch immer entsprechend der aktuellsten Leitlinien und Klassifikationen erstellt.
Am Ende steht ein smarter Befund, der neben Screenshots der Pathologien
auch Hyperlinks enthält. Dadurch entfällt beispielsweise zeitintensives Scrollen durch die Bilder und die Pathologie ist mit einem Klick sichtbar. Der fertige Befund wird „as-a-Service“ abschließend wieder in das System der Klinik zurückgespielt. Alle Prozesse sind dabei datenschutzkonform und die Einhaltung höchster Standards an die Datensicherheit (Server in Deutschland) stets gewährleistet. Der Datenaustausch erfolgt zudem ausschließlich über gesicherte VPN-Verbindungen und Patientendaten verlassen zu keinem Zeitpunkt die Raya-Infrastruktur.
Neben dem innovativen „Befund-asa-Service“, bietet Raya auch die Services der klassischen teleradiologischen Versorgung nach Strahlenschutzgesetz und Strahlenschutzverordnung. Das umfasst beispielsweise den Nacht- und Wochenenddienst. Raya bietet seinen Kunden dabei Hilfe bei der Beantragung des behördlichen Genehmigungsverfahrens und die nahtlose Anbindung an die bestehenden IT-Systeme. Mit der Unterstützung durch teleradiologische Dienstleistungen schaffen Kliniken so Kapazitäten dank mehr radiologischem Personal im Tagdienst.
Raya mit Telediagnostik-Plattform ausfallsicher an 365 Tagen im Jahr – 24 / 7
Die Telediagnostik-Plattform von Raya ist 365 Tage im Jahr, täglich 24 Stunden verfügbar und ist damit die perfekte Entlastung im klinischen Alltag: Die Klinik-Teams vor Ort werden entlastet, da die permanent zunehmende Befundungslast verringert wird und Lastspitzen abgefedert werden. Beispielsweise kann so bei Urlaubszeiten oder Krankheitswellen innerhalb der Kollegenschaft flexibel reagiert werden. Außerdem wird die Radiologie effizienter: Überhangbefunde werden komplett ver-
mieden und Kliniken verhindern hohe Kosten durch teure Pauschallösungen. Zudem können offene Stellen, die beispielsweise schon lange unbesetzt sind, durch Raya temporär oder dauerhaft besetzt werden. Die Radiologinnen und Radiologen von Raya sind zudem sofort verfügbar und einsatzbereit, sie brauchen also keine Einarbeitungszeit und decken ab Tag eins das gesamte radiologische Leistungsspektrum in höchster Qualität ab. Die Erweiterung des diagnostischen Leistungsspektrums sowie die Unterstützung bei der Beurteilung von komplexen Fällen ohne den Ausbau des bestehenden Radiologie-Teams vor Ort sind weitere Vorteile von Raya für Kliniken und MVZ.
Alle Radiologinnen und Radiologen bei Raya sind festangestellte Fachärzte für Radiologie und anerkannte Expertinnen und Experten auf ihrem Spezialgebiet: Aktuell sind beispielsweise drei Viertel im Raya-Team ehemalige Oberärzte. Alle Radiologinnen und Radiologen bei Raya verfügen über die entsprechenden Zertifizierungen und Schwerpunktbezeichnungen. Viele von ihnen haben zudem einen universitären Hintergrund und blicken auf eine langjährige wissenschaftliche Forschungstätigkeit zurück. Im Prozess der Befunderstellung sind zudem mehrstufige Qualitätssicherungsmaßnahmen eingezogen.
Die Zukunft der Radiologie – ohne digitale Services wird es nicht gehen Nachtschichten, unregelmäßige Arbeitszeiten, permanente Überlastung und starre Strukturen führen dazu, dass nicht nur, aber auch in der Radiologie die Vereinbarkeit von Familie und Beruf schwer möglich ist – das forciert den ohnehin schon bestehenden Fachkräftemangel weiter. Genau aus dieser Motivation heraus wurde Raya 2021 von PD Dr. med.
Die Befundungsleistungen von Raya umfassen das gesamte radiologische Spektrum, einschließlich:
◾ Notfalldiagnostik
◾ Neuroradiologie / Head & Neck
◾ Onkologische Bildgebung
◾ Muskuloskelettale Diagnostik
◾ Kinderradiologie
◾ Herz- und Gefäßdiagnostik
Nora Sommer zusammen mit Christoph Commes (Co-CEO) und Tobias Hoefler (CTO) gegründet. Eigene Erfahrungen als Radiologin haben Nora Sommer dazu bewogen, mit Raya eine Plattform zu entwickeln, die den Arbeitsalltag von Radiologinnen und Radiologen flexibel und remote-fähig gestaltet. Zentral ist dabei die Entwicklung von Softwarelösungen, die den Workflow besser und effizienter machen. Das Leistungsportfolio von Raya ist eine perfekte Möglichkeit, sich als Klinik zukunftssicher aufzustellen und sich als attraktiver Arbeitgeber zu positionieren. Denn eines ist klar: Ohne digitale Services wird es künftig nicht mehr möglich sein, die Patientenversorgung auf dem hohen Niveau von heute in Zukunft sicher zu stellen. Bislang setzen bereits Kliniken in zehn Bundesländern auf Raya, darunter sind Krankenhäuser in Solingen, Eberswalde, Mainkofen und Delmenhorst. www.raya-diagnostics.com/
ChatGPT,
– Künstliche Intelligenz (KI) hat längst unseren Alltag erreicht. Und auch in der (Tele-)Radiologie gewinnt sie mehr und mehr an Bedeutung. Mit reif & möller setzt in Deutschland nun das erste Teleradiologienetz routinemäßig KI bei der Befundung ein – und das mit großem Erfolg. Unterstützt wird das Netzwerk dabei von Experten des israelischen KI-Spezialisten Aidoc.
„Unsere Disziplin eignet sich einfach hervorragend für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz“, schwärmt Dr. med. Torsten B. Möller, Geschäftsführer von Deutschlands größtem Teleradiologienetz reif & möller. „Sie arbeitet mit großen Datenmengen. Die Bilder für die Befundung liegen bereits digital vor und können für den Computer zum Vergleich leicht hunderttausendfach genutzt werden, um ähnliche oder identische Muster zu erkennen. Außerdem tummeln sich in der (Tele-)Radiologie viele, die den Mut und die Vorstellungskraft haben, Visionen in die Tat umzusetzen.“
Dr. Möller selbst war sich schon vor fünf Jahren darüber klar, dass KI das Gesundheitswesen revolutionieren
kann. Im EHEALTH.COM Trend-Guide Gesundheits-IT schrieb er im Jahr 2018: „Künstliche Intelligenz und intelligente, automatisierte Befundung bis hin zum ‘Deep Learning’ der Systeme stehen kurz vor der Einführung in den radiologischen Routinebetrieb. Es gibt vielversprechende Entwicklungen auf diesem Sektor. Über ‘Smart Radiology’ könnten wir Befunde ohne größere Mehrkosten mehrfach prüfen und dadurch deren Qualität weiter verbessern. Außerdem kann bei zu erwartendem Anwachsen des Arbeitsaufkommens die automatisierte Befundung eine Überforderung der Radiologen verhindern.“
Vor zwei Jahren gründete er dann gemeinsam mit Dr. Uwe Engelmann,
Gründer und Geschäftsführer der NEXUS / C HILI GmbH, sowie Detlef Hans Franke, Geschäftsführender Gesellschafter der auf Gesundheit spezialisierten Kommunikationsagentur FuP, die Online-Veranstaltungs-Plattform „Zukunft Teleradiologie“. Gleich bei der ersten Veranstaltung präsentierten unterschiedliche Anbieter von KI-Software ihre Produkte. „Unser Ziel damals bestand darin, einen Überblick über die aktuelle Lage der KI-Lösungen zu geben und das für mich persönlich auch mit dem Hintergedanken, welche Angebote für das Teleradiologienetzwerk reif & möller interessant sein könnten“, so Dr. Möller. Und tatsächlich hat der erfahrene Radiologe eine Software entdeckt, die vielversprechend klang und die er nach einer sechsmonatigen Testphase mittlerweile routinemäßig bei der Befundung in seinem Netzwerk einsetzt. Über seine Erfahrungen sprach er im
Rahmen einer Veranstaltung der Plattform „Zukunft Teleradiologie“.
„And the Oscar goes to…“
Entschieden hat sich Dr. Möller für den KI-Spezialisten Aidoc. Das israelische Unternehmen verfügt über zehn CE-gekennzeichnete KI-Lösungen zur Unterstützung in der Detektion, Priorisierung und Kommunikation verschiedener Anomalien. Das Modul-Portfolio aus der Eigenentwicklung wird durch eine Plattformlösung mit DrittpartnerModulen sinnvoll ergänzt und durch ein AI Operating System (aiOS) orchestriert. „Außerdem verfügt das Unternehmen über einen großen Daten- und Erfahrungsschatz. Sein System wird bereits in über 900 medizinischen Zentren weltweit klinisch eingesetzt, unter anderem in den Universitätskliniken Antwerpen, Basel und Brüssel, im Unfallkrankenhaus Berlin, im Kopenhagener Rigs -
hospital sowie in den Landeskliniken Salzburg“, begründet Dr. Möller seine Entscheidung. Auch wurde das Unternehmen bereits zum zweiten Mal innerhalb von drei Jahren durch AuntMinnie mit dem Award für die „Best New Radiology Software” ausgezeichnet.
Bislang hat er seine Entscheidung auch noch keine Sekunde bereut: „Das Programm ließ sich unkompliziert in die bestehenden Systeme integrieren, was bei einem Netzwerk mit über 70 dezentral stationierten und häufig im Homeoffice tätigen Befunderinnen und Befundern sowie den über 160 Krankenhäusern in Deutschland, Österreich und Liechtenstein, für die wir teleradiologisch tätig sind, nicht leicht ist“, so Dr. Möller voller Respekt. „Außerdem läuft das System äußerst zuverlässig und lässt sich so leicht bedienen, dass es in nur einer Stunde den Befunderinnen und Befunder erklärt war. Der Workflow ist wie aus
einem Guss. Die KI-Ergebnisse tauchen dort auf, wo die Befunderinnen und Befunder arbeiten. Es gibt keine zusätzlichen Fenster, Eingaben oder Sonstiges.“
„Wir freuen uns sehr, dass die Integration so reibungslos gelaufen ist und mit reif und möller nun neben großen und namhaften Kliniken erstmalig auch ein bedeutendes deutsches Teleradiologienetz auf unsere Erfahrung und Expertise setzt. Es ist uns eine Ehre, gemeinsam daran zu arbeiten, die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern“, so Aidocs Vice President, Alexander Böhmcker.
Überzeugend waren für Dr. Möller auch die Befundungsergebnisse. Um ein bestmögliches Bild zu bekommen, verließ er sich bei der Beurteilung des Systems nicht nur auf die Rückmeldung seiner Befunderinnen und Befunder, son-
dern begleitete den KI-Einsatz wissenschaftlich: Parallel zum praktischen Einsatz wurden bereits existierende Befunde der Radiologinnen und Radiologen durch die KI-Algorithmen überprüft. Im Rahmen einer retrospektiven Studie wurden in einem beliebig gewählten Zeitraum aus dem Patientengut von reif & möller 2.700 CT-Untersuchungen ausgewählt. Hier fand die KI zusätzlich zu den 189 von den Radiologinnen und Radiologen diagnostizierten Hirnblutungen noch zehn weitere Blutungen sowie acht unklare
Fälle. Diese konnten zwar abschließend nicht einwandfrei als Hirnblutung klassifiziert werden, würden jedoch Folgeuntersuchungen nahelegen. „Diese ersten Ergebnisse waren damit noch besser, als wir erwartet hatten“, so Dr. Möller. Sie überzeugten sogar Skeptiker: „Als die KI in unserem Netzwerk eingeführt wurde, war ich zunächst zurückhaltend“, gesteht Dr. med. Nadine Biermann, Teleradiologin bei reif & möller. „Bereits nach kurzer Zeit hat mich die Software jedoch positiv überrascht. Insbesondere in der
Nachtschicht, wenn man um drei Uhr unter großem Stress befundet, ist die KI eine willkommene Absicherung. Sie hilft dabei, auch unter hoher menschlicher Auslastung, die Qualität der Befundung hochzuhalten.“ Und auch ihre Kollegin Dr. med. Ina Heumüller pflichtet ihr bei: „Normalerweise gehe ich die Worklist durch, um zu überprüfen, welche Fälle akut sind und zuerst befundet werden müssen. Die KI erleichtert die Priorisierung, indem sie anzeigt, wenn ein wichtiger Befund gemacht wurde. Dadurch
„Zukunft Teleradiologie“ stellte im März Innovationen vor Im März diesen Jahres ging es um KI-Innovationen in der Radiologie. Dazu hatten die Veranstalter fünf Unternehmen eingeladen, die den Teilnehmern vorstellten, was sie neu- oder seit dem vergangenen Jahr weiterentwickelt haben. Nach einer Analyse und Bewertung der aktuellen KI-Innovationen durch den Herausgeber und Editor des Radiologie Magazins, Guido Gebhardt, stellte Mark Rawanschad, Business Development Manager bei contextflow, contextflow ADVANCE Chest CT vor, eine CAD-Software für Lungenkrebs und andere Lungenkrankheiten. Anschließend präsentierte der Mitgründer und CEO von deepc, Dr. Franz Pfister, den AI Evaluator, ein Programm zum Abgleich mehrerer KI-Lösungen.
Matthias Steffen, Spezialist im Bereich der künstlichen Intelligenz und Gründer von FUSE-AI, entwickelt mit seinem Experten-
team intelligente Bildanalyse-Systeme und informierte über den letzten Stand der Technik.
Julia de Jong, Area Director DACH bei der französischen Firma Gleamer, präsentierte das neue Produkt BoneView. Es soll dazu beitragen, Krankenhäusern und Diagnosezentren weitere Möglichkeiten zu bieten, ihre Diagnosen zu verbessern.
Prof. Dr. med. Alexander Huppertz, Facharzt für Diagnostische Radiologie, klinischer Experte und unter anderem Gründer von Neo Q, stellte die aktuellen Entwicklungen des Systems RadioReport vor.
Abgerundet wurde das Präsentierte durch eine Zusammenfassung von den beiden Mitveranstaltern Dr. med. Torsten B. Möller und Dr. Uwe Engelmann. Einen umfassenden Bericht über die Veranstaltung lesen Sie in der nächsten Ausgabe des Radiologie Magazins.
Dr. med. Torsten B. Möller, Geschäftsführer reif & möller
Dr. med. Ina Heumüller, Teleradiologin bei reif & möller
Dr. med. Nadine Biermann, Teleradiologin bei reif & möller
Alexander Böhmcker, Vice President Aidoc
kann ich mich direkt um die kritischen Fälle kümmern und verliere keine Zeit bei weniger akuten Untersuchungen.“
Dazu muss man wissen, dass bei Teleradiologinnen und Teleradiologen, die häufig in der Notfallmedizin tätig sind, viele Bilder in oftmals sehr kurzer Zeit auflaufen, die allerdings nicht alle gleich zeitkritisch sind. Bei einer Arthrose zum Beispiel kommt es in der Behandlung nicht auf eine Stunde oder einen Tag an. Bei Notfällen wie Schädeltraumata, Schlaganfällen oder Hirnblutungen dagegen schon. Hier entscheiden Minuten. Je schneller die Patientinnen und Patienten behandelt werden, desto eher lassen sich schwerwiegende gesundheitliche Folgen verhindern. Bei solchen akuten Notfällen erweist sich die KI als sehr hilfreich, denn sie analysiert im Hintergrund alle eingehenden Bilder beispielsweise auf den Verdacht von Blut im Gehirn. „Wird die KI fündig, fängt es auf dem Bildschirm augenblicklich an, orange zu blinken. Für Radiologinnen und Radiologen ist das ein Hinweis, sich dieses Bild bevorzugt anzuschauen“, erklärt Böhmcker von Aidoc. „KI ist in diesem Fall wie eine schnelle Zweitbefundung. Eine Priorisierungshilfe, die dabei unterstützt, die Spreu vom Weizen zu trennen. Damit rücken schwere Fälle automatisch nach vorne und kritische Patientinnen und Patientne können schneller behandelt werden“, erläutert Dr. Möller.
Zahlreiche Vorteile
„Zweitbefundung“ und „Priorisierungshilfe“ sind aber nur zwei der Vorteile, die die KI mit sich bringt. Richtig eingesetzt, entlasten die intelligenten Programme die Radiologinnen und Radiologen von Routineaufgaben und verschaffen ihnen mehr Zeit für anspruchsvolle Tätigkeiten, wie zum Beispiel die Beratung der Krankenhausärzte, Konferenzen oder die Forschung. Außerdem unterstützen die Algorithmen den Menschen bei der Diagnostik und Entscheidungsfindung, da sie krankhafte Veränderungen schneller und präziser finden und klassifizieren können als das menschliche Auge.
Wie die Testphase aber auch gezeigt hat, ist es trotz der vielen Vorteile wichtig, der KI nicht blind zu vertrauen, denn auch die intelligentesten Systeme können Fehler machen. „Die KI wird auf absehbare Zeit nicht die Radiologen vollständig ersetzen können. Vielmehr ergänzt sie die Arbeit der Menschen und verbessert so die Qualität der Befundung. Es ist die Synergie von Mensch und Künstlicher Intelligenz, die das beste Ergebnis erzielt“, so Dr. Möller abschließend.
Die nächste Veranstaltung „Zukunft Teleradiologie“ ist am Donnerstag, den 29. Juni 2023 von 15 bis 17 Uhr geplant. Dann geht es um das Thema „Wie viel KI steckt in Diagnosegeräten und was ist der Nutzen?“
Effizienzsteigerung und Verbesserung der Diagnostik? KI ermöglicht beides.
Die kontrastverstärkte Ultraschalluntersuchung (CEUS) verfügt bereits über einen anerkannten hohen diagnostischen Stellenwert bei der Untersuchung der Leber. Die jüngsten technologischen Fortschritte versprechen eine weitere Verbesserung der Bildqualität der CEUS mit dem Potenzial, Leistungsmerkmale zu bieten, die denen anderer Bildgebungsverfahren wie CT oder MRT gleichwertig sind. Einer dieser jüngsten Fortschritte ist die neue hochauflösende Technik der High Frame Rate CEUS (HiFR CEUS).
Ein Interview mit Prof. Dr. med. Christian Stroszczynski, Direktor des Instituts für Röntgendiagnostik am Universitätsklinikum Regensburg, und Prof. Dr. med. Ernst Michael Jung, Radiologischer Leiter des Interdisziplinären Ultraschallzentrum am Universitätsklinikum Regensburg.
þ Können Sie mir einen Fall schildern, in dem HiFR CEUS bei der Diagnose des Zustands eines Patienten besonders nützlich war?
PROF. STROSZCZYNSKI: Bei dem Fall, den ich Ihnen schildern kann, handelt es sich um einen Patienten, dessen CT-Untersuchung einen Primärtumor und eine weitere Läsion zeigte. Die darauffolgende MRT-Untersuchung mit einem leberspezifischen Kontrastmittel ließ neben dem Primärtumor vier weitere Läsionen erkennen, die reseziert werden mussten. Mit dem Resona R9 Platinum von Mindray und einer Kontrastmittelverstärkten Ultraschalluntersuchung mit HiFR CEUS konnten wir intraoperativ alle vier zusätzlichen Herde, die durch den Chirurgen nicht tastbar waren, identifizieren und lokalisieren, so dass der Patient erfolgreich operiert werden konnte.
PROF. JUNG: Beim Auffinden der Herde hat uns die Ultra Micro Angiography (UMA) Funktion des Systems unterstützt, denn UMA ermöglicht es, winkelunabhängig und artefaktfrei die Gefäßsituation der Leber zu beurteilen. Erste Anzeichen von Tumoren sind, dass sich die Gefäße in der Umgebung verän-
dern. UMA sorgt dafür, dass ich aus beliebigen Schallwinkeln auch senkrecht einstrahlen und die Morphologie der Leber beurteilen kann.
þ Bevor wir uns mit den Einzelheiten Ihrer Studie befassen, geben Sie uns bitte eine kurze Beschreibung der HiFR CEUS-Technik. Welche Bedeutung hat die Mindray-Zonentechnik ZST+ bei der konvexen Array-Sonde und wie hoch ist die Bildrate im Vergleich zum herkömmlichen CEUS?
PROF. JUNG: Mit der Zonentechnik ZST+ ist es möglich Kanten-Artefakte zu überwinden, beziehungsweise zu reduzieren. Zudem erhält man eine bessere räumliche Auflösung, da in mehreren Ebenen gleichzeitig geschallt wird. Außerdem werden mithilfe der Zonentechnik Grenzartefakte vermieden und die Tumorränder sind besser zu erkennen. Die hochauflösenden konvexen Array-Sonden tragen damit entscheidend dazu bei, in der Tumorlokalisierung und -charakterisierung einen entscheidenden Schritt voranzukommen.
Die Bildrate der HiFR hängt in erster Linie von der Tiefe des zu beurteilenden Tumors ab. Oberflächennah kann man mit der zehnfachen Bildrate rechnen, wenn es auf die Tiefe ankommt, erreicht man in etwa die dreifache Bildrate im Vergleich zum herkömmlichen CEUS.
„Als Exzellenz-Zentrum für Leberdiagnostik lautet unser oberstes Ziel, die diagnostische Sicherheit ständig zu verbessern. “
Prof. Dr. med. Christian Stroszczynski, Direktor des Instituts für Röntgendiagnostik am Universitätsklinikum Regensburg
þ Welche Bedeutung hat die daraus resultierende Verbesserung der Zeitauflösung für die bessere Verfolgung der Bewegung von Mikrobläschen, die ein wesentlicher Bestandteil des bei CEUS verwendeten Schwefelhexafluorid-Kontrastmittels sind?
PROF. JUNG: Die Kontrastmittelsonographie kann anhand der Schallenergie modifiziert werden. Damit die Bläschen besser schwingen, ist es beispielsweise möglich, den Mechanischen Index (MI) zu verändern. Niedrigere Energie bzw. ein niedriger MI lässt die Bläschen länger schwingen, wodurch die Bildqualität besser wird.
Durch die Verfolgung der Mikrobläschen und der Veränderung des MI ist es möglich, die Durchblutung der Leber selbst im Kapillarbereich abzubilden. Wir sehen wirklich kleinste Gefäße und erreichen anhand der hohen Bildrate, in Abhängigkeit der Tiefe, eine bis zu zehnfach höhere Auflösung.
þ Welchen Vorteil bietet die verbesserte Beobachtung von Details der mikrovaskulären Perfusion, zum Beispiel bei Leberläsionen mit reicher Blutversorgung und kleinen fokalen Leberläsionen?
PROF. STROSZCZYNSKI: Im Rahmen einer ersten Pilotstudie haben wir gesehen, dass bei Tumoren die Neovaskularisierung bei einer Größe von 1 bis 1,5 Zentimetern einsetzt. Bei kleineren Tumoren ist die Neovaskularisierung mit der normalen CEUS nicht zu erkennen. Mit der HiFR CEUS gibt es diese Schwelle nicht. Das heißt, wir sind in der Lage, viel früher zu erkennen, dass sich Tumorgefäße ausbilden.
þ Können Sie etwas zu den Einzelheiten der Studie erzählen?
PROF. JUNG: Um eine statistisch signifikante Aussage zu treffen, braucht man für eine Studie mindestens 100 Fälle. Unser Ziel ist es, dass bei der geplanten Multi-Center-Studie die Fälle mehrerer Institute zusammengeführt werden, um eine deutlich höhere Fallzahl zu erreichen. Grundvoraussetzung für die Beurteilung der Leberläsionen wird sein, dass sowohl eine CT- als auch eine MRT-Untersuchung mit leberspezifischem Kontrastmittel durchgeführt wurde.
Die praktische Durchführung soll so aussehen, dass wir mit einem B-Mode-Scan beginnen, gefolgt von einer CEUS und einer HiFR CEUS mit UMA, um schrittweise festzustellen, welche Verbesserungen die unterschiedlichen Techniken und die Konvex-Array-Sonde mit sich bringen.
PROF. STROSZCZYNSKI: Das Kontrastmittelprotokoll hängt erfahrungsgemäß von den Untersuchungsbedingungen ab. Bei optimalen Voraussetzungen von 70 kg Körpergewicht und optimalem Untersucher sind maximal 1,5 ml Ultraschall-Kontrastmittel zu erwarten. Das entspricht ebenfalls der Dosis, mit der wir die Studie beginnen würden, um anschließend die Kontrastmittelmenge auf 1 ml zu reduzieren. Denn unsere bisherigen Erfahrungen zeigten bereits, dass 1 ml als Bolus schnell gespritzt ausreicht, um eine gute Bildqualität zu
erreichen, sogar wenn man durch die Bauchdecke schallt. Bei einem 100 kg Patienten werden etwa 2,4 m l benötig t. Selbst bei unserem bisher schwersten Patienten mit 170 kg haben wir den Tumor zuverlässig gefunden. Es ist davon auszugehen, dass mit HiFR CEUS eine deutliche Reduzierung des Kontrastmittels zu erwarten ist, was natürlich auch geringere Kosten mit sich bringt.
þ Wie gut ist die Fähigkeit des HiFR CEUS, fokale Leberläsionen zu identifizieren und zu charakterisieren?
PROF. STROSZCZYNSKI: Mit der geplanten Studie wollen wir die bereits jetzt erkennbaren Vorteile der HiFR CEUS bestätigen. Denn unsere bisherigen Erfahrungen mit CEUS zeigen, dass bei etwa einem Drittel der Fälle eine geringe Untersuchungsqualität vorliegt, ein weiteres Drittel verfügt über befriedigende Qualität und ein Drittel über eine gute bis sehr gute Qualität. Das Ziel der Studie ist, zu zeigen, dass wir mit HiFR CEUS ein zu 100 Prozent robustes Verfahren geschaffen haben. Das heißt, alle Untersuchungen sollten mit befriedigender bis sehr guter Qualität stattfinden.
PROF. JUNG: Wie bereits erwähnt, kann mithilfe der HiFR, in Abhängigkeit der Tiefe, eine bis zu zehnfach höhere Auflösung erreicht werden. DEGUM Studien, an denen wir beteiligt waren, haben gezeigt, dass mit dem normalen, gängigen Ultraschall eine diagnostische Sicherheit von 50 bis 60 Prozent erreicht werden kann. Mit CEUS liegen wir bereits bei 70 bis 80 Prozent. Mit der neuen Studie möchten wir zeigen, dass mit HiFR CEUS eine weitere Verbesserung möglich ist.
þ Wie beurteilen Sie insgesamt das Potenzial der Technik und wie könnten die nächste Schritte bei der praktischen Entwicklung von HiFR CEUS aussehen?
PROF. JUNG: Wie die Vorstudie bereits gezeigt hat, lässt die HiFR CEUS zusätzliches Verbesserungspotenzial erwarten. Von besonderer klinischer Relevanz ist, dass wir repräsentativ die gesamte Leber einsehen können. Die Ultraschalluntersuchungen werden reproduzierbar und verlässlich. Das ist bei Patienten, die eine Verlaufskontrolle bekommen, besonders wichtig.
PROF. STROSZCZYNSKI: Diese Verlaufskontrollen von Patienten mit Lebermetastasen sollten zukünftig mit CEUS erfolgen. Derzeit erfolgen diese noch überwiegend mit der Computertomographie, obwohl Zytostatika häufig durch Veränderung der Leberstruktur den CT-Kontrast erheblich beeinträchtigen. Für die CEUS gilt das nicht, und in Zweifelsfällen könnten dann Magnetresonanztomographien die Befunde sichern. Wir gehen davon aus, dass mit diesem neuen Vorgehen die Präzision der wichtigen Verlaufsbeurteilung von Chemo- oder Antikörpertherapien deutlich verbessert wird. Dies würde unter anderem unnötige Chemotherapien und Operationen vermeiden.
„Mit der ZonentechnikZST+ ist es möglich, Kanten-Artefakte zu überwinden, beziehungsweise zu reduzieren. Zudem erhält man eine bessere räumliche Auflösung, da in mehreren Ebenen gleichzeitig geschallt wird.“
Als weitere Schritte bei der praktischen Entwicklung von HiFR CEUS möchten wir die Untersuchungsprotokolle optimieren, um mit der hohen Auflösung und Bildrate noch zuverlässigere Aussagen treffen zu können.
Des Weiteren möchten wir gerne wissen, was bei Weichteilveränderungen möglich ist. Großes Interesse besteht auch in der Mammadiagnostik und wie gut wir bei der Beurteilung von Lymphknotenmetastasen sein können. Außerdem geht es uns darum, mit HiFR CEUS vom Millimeter in den Sub-Millimeter Bereich vorzudringen, denn das wäre ein gewaltiger Innovationsschub.
þ Welche anderen Ultraschall-Innovationen interessieren Sie?
PROF. JUNG: In erster Linie sind wir daran interessiert, die Geräte lernfähig zu machen. Außerdem kümmern uns schon jetzt darum, mithilfe automatisierter Anwendungstools die Handhabung von Ultraschallsystemen noch einfacher zu gestalten.
PROF. STROSZCZYNSKI: Als Exzellenz-Zentrum für Leberdiagnostik lautet unser oberstes Ziel, die diagnostische Sicherheit ständig zu verbessern. Wir wollen nicht nur Tumore erkennen, sondern es geht darum, kleine Läsionen früher zu entdecken. Aber auch die Verbesserung von Therapieverfahren ist uns ein Anliegen.
Dabei können wir recht zuversichtlich in die Zukunft blicken, da vorläufige Auswertungen über die letzten Jahre belegen, dass unsere Patienten wohl von einer signifikant höheren Überlebensrate profitieren.
INSTINX heißt das Bedienkonzept des neuen CT Aquilion Serve. Die Kommunikation und Interaktion mit dem CT wurde völlig überarbeitet und auf den Kopf gestellt. Auf dem Röntgenkongress 2023 stellt Canon Medical seinen CT Aquilion Serve mit dem vereinfachten Workflow erstmals in Deutschland vor. Weniger Klicks, eine intuitive Bedienung und immer konsistente Ergebnisse sind seine wichtigsten Merkmale.
Die Knappheit an MTRs ist ein aktuelles und spürbares Problem in der Radiologie. Gleichzeitig steigt sowohl die Zahl der CT-Scans, wie gleichermaßen die Anzahl der älteren Patienten. Die Interaktion und die Bedienung von Computertomographen und die Durchführung der Scans selbst müssen somit so einfach wie möglich gestaltet sein, damit sie unabhängig von der Erfahrung der MTRs immer mit höchster Qualität durchgeführt werden können.
Canon Medical Systems bietet mit INSTINX, was für „INSTINctive eXperience“ steht, einen bahnbrechenden Workflow. Von der Erfassung des Patienten über das Scannen bis zur Befundung – eine völlig andere Art des Scannens, die den Workflow auf beispiellose Weise vereinfacht und beschleunigt.
Der Aquilion Serve ist der effiziente CT für alle Routineuntersuchungen, einschließlich Trauma-Scans. Das überarbeitete Gantrydesign setzt mit dem 80 cm großem Durchmesser einen neuen Maßstab in dieser Klasse.
Darüber hinaus ist die Gantry mit zwei einfach zu bedienenden Touchpads und zwei Kameras ausgestattet, die eine automatisierte OneTouch-Patientenpositionierung ermöglichen.
Für den INSTINX Workflow hat die CT-Entwicklung den Arbeitsablauf analysiert und erarbeitet, wo Automatisierung und KI unterstützen kann, um mit Leichtigkeit einen CT – auch in der Nacht, auch in der stressigen Umgebung einer Notaufnahme – sicher und mit konstant hohen Ergebnissen bedienen zu können. Jedes Workflow-Detail wurde unter die Lupe genommen – immer mit der Frage: braucht man diesen Schritt wirklich oder hilft hier eine Automatisierung. Das Ergebnis ist ein hoch intuitives Bedienkonzept, mit dem sich jeder schnell vertraut machen kann. Die einfache Handhabung wirkt sich positiv auf die Zufriedenheit der MTRs aus und spart vor allem kostbare Zeit.
Die Benutzeroberfläche der bekannten CTs wurde völlig überarbeitet und optimiert, was ab sofort die Erstellung von Protokollen sowie das Scannen wesentlich vereinfacht. Die Anwender verstehen das System viel schneller, da eine clevere Automatisierung in die Software integriert wurde, die die Untersuchung erleichtert.
Der Patient wird automatisch zentrisch
Bei der Vorbereitung von CT-Scans ist es wichtig, dass die Patienten genau in
der Mitte der Gantry liegen, um die Bildqualität zu maximieren und die Röntgendosis zu minimieren. Wurde der Patient versehentlich exzentrisch gelagert, war eine spätere Korrektur oftmals nur noch schwer möglich – insbesondere bei adipösen oder Trauma-Patienten. In der Gantry sind nun zwei neue Kameras integriert, die die Erstpositionierung des Patienten automatisieren. Die Kameras erfassen den Patienten und seine Position. Die MTRs wählen den Scan-Bereich am Touchpad an der Gantry aus. Anschließend wird der Patient bereits automatisch in die richtige Startposition für den Scan und in die richtige Höhe bewegt. Auch die laterale Positionierung wird bei Bedarf angepasst, bevor der Scan gestartet wird. Dank der automatischen lateralen Verschiebung des Patienten in das Isozentrum müssen die Patienten nicht mehr manuell von den MTRs repositioniert werden, was auch das Verletzungsrisiko der Mitarbeiter reduziert.
Der neue Aquilion Serve zeichnet sich durch den branchenweit ersten 3D-Landmark-Scan für die Planung der Untersuchung aus, der mit derselben Dosis wie ein herkömmliches 2D-Scanogramm gescannt wird. Der neue 3D-Landmark-Scan bietet jedoch zusätzlich zur herkömmlichen 2D-Ansicht eine 3D-Vorschau des gesamten Scanbereichs. Die neue Anatomical-LandmarkDetection (ALD) erkennt anatomisch über 300 physiologische Landmarken automatisch und kann diese den Organen zuordnen, was für die automatische Scanplanung aller Routineuntersuchungen erforderlich ist. Darüber hinaus werden Scanbereich und Field-of-View automatisch auf eine im Scanprotokoll vordefinierte Position eingestellt. Das spart Zeit und gewährleistet gleichzeitig konsistente Ergebnisse für alle CTBediener. Das beschleunigt die Arbeit der Anwender und gibt ihnen mehr Zeit, sich auf andere wichtige Dinge, wie auf den Patienten, zu konzentrieren.
KI auch in der Bildrekonstruktion: AiCE Selbstverständlich ist der Aquilion Serve CT auch mit der Deep-LearningRekonstruktion AiCE aufrüstbar. AiCE ist die Advanced Intelligent Clear-IQ Engine – eine auf trainierten neuronalen Netzen basierende Lösung für die CT-Rekonstruktion, die trotz niedriger Dosis eine verbesserte Bildqualität liefert. Die hochmoderne AiCE-Technologie unterscheidet mithilfe von Künstlicher Intelligenz Signal von Rauschen und kann so extrem scharfe, klare und deutliche CT-Bilder liefern.
Mit dem Aquilion Serve wird SilverBeam eingeführt, ein Hardwarefilter, insbesondere für den 3D-LandmarkScan und für Low-Dose Lungen-CTs. In Kombination mit AiCE reduziert SilverBeam die Röntgendosis deutlich, ohne dass die Bildqualität beeinträchtigt wird. Dank 3D-Scanogramm und SilverBeam-Filter wird Lungenscreening bei extrem niedriger Dosis zur Routine. SilverBeam ist in der Lage, niederenergetische Photonen herauszufiltern, sodass nur die hochenergetischen Photonen bleiben.
Der Aquilion Serve CT-Scanner von Canon Medical wurde speziell für vielbeschäftigte Radiologieabteilungen entwickelt, in denen Zeit und Personal extrem knappe Ressourcen sind. Mit einer Vielzahl erstmals vorgestellter KI-basierter Funktionen bietet das System eine bessere Bildqualität, geringere Strahlendosis und optimierte Workflows, damit sich das Team stärker auf seine Kernkompetenz – die Patientenversorgung – konzentrieren kann.
Der Aquilion Serve ist für alle Routineuntersuchungen geeignet. Mit seiner 80 cm-Gantry und den zwei einfach zu bedienenden Touchpanels und Kameras ermöglicht er eine automatisierte One-Touch-Patientenpositionierung. Darüber hinaus ist er mit der WorkflowLösung INSTINX ausgestattet, die eine KI-basierte Automatisierung mit innovativer Hardware und einer intuitiven Benutzererfahrung für schnelle, einfache und sichere CT-Untersuchungen sicherstellt.
Der überarbeitete Workflow reduziert zudem den Schulungsaufwand erheblich. Die Bedienung des Aquilion Serve wird als besonders angenehm und einfach empfunden – man wird nicht nur durch Schulungen anfangs unter-
Der neue SilverBeam ist ein strahlformender Energiefilter, der die Eigenschaften von Silber nutzt, um selektiv niederenergetische Photonen aus einem polychromatischen Röntgenstrahl zu entfernen. Das Ergebnis ist ein Energiespektrum, wie oben abgebildet. de.medical.canon
stützt, sondern ist überzeugt, dass sich die Software-Entwickler zahlreiche Anforderungen der Anwender umgesetzt haben.
Die Radiologie am St. Joseph Stift in Bremen ist eine Gemeinsachaftspraxis mit 23 Fachärzten und 77 weiteren Mitarbeitenden. „Wir stehen in der Radiologie im Moment unter einem sehr hohen Kostendruck“, erklärt Dr. Peter Baumann, Facharzt für R adiologische Diagnostik. „Gleichzeitig wollen wir aber weiterhin eine hohe Qualität und Patientenfreundlichkeit gewährleisten.“
Die Praxisinhaber der Radiologie am St. Joseph-Stift in Bremen suchten nach Wegen, dem wirtschaftlichen Druck zu begegnen. Sie entschieden sich deshalb dafür, ihr Geräteportfolio um den Ingenia Ambition 1.5T von Philips zu erweitern. Bei einem MR-System kommt es für Dr. Baumann auf mehrere Faktoren an. Zum einen müsse es sichere Diagnosen und eine verlässliche Bildgebung gewährleisten. „Zum anderen erwarte ich von einem modernen Gerät aber auch, dass es patientenfreundlich ist, uns und unserer Praxis eine hohe Zukunftssicherheit erlaubt – und einfach zu installieren ist.“ Der Ingenia Ambition 1.5T erfülle alle diese Erwartungen.
Die Bremer sahen sich bei der Anschaffung eines neuen MR-Geräts einer besonderen Herausforderung gegenüber: Für die Installation stand in ihren Praxisräumen nur ein begrenzter Platz zur Verfügung. Der Ingenia Ambition 1.5T bot die Lösung: „Durch den heliumarmen Betrieb und die Tatsache, dass kein Quenchrohr benötigt wird, konnten wir den MRT auch in einem kleinen Raum einbauen“, so Dr. Baumann, der die einfache Installation des Geräts beschreibt und weiter ergänzt: „Wir konnten das System in dem kleinen Raum in der dritten Etage montieren, ohne die Statik zu verändern.“
Ein heliumarmer Betrieb ist aus mehreren Gründen vorteilhaft, denn Helium
ist nicht nur in der Beschaffung oft ein Problem, sondern nimmt bei einem Quench oder auch im Laufe der Zeit durch Verdampfen ab. Die Wiederbeschaffung ist zeit- und kostenintensiv und bei einem Ausfall steht das Gerät erst einmal still. Diese Bedenken sind in der Bremer Gemeinschaftspraxis ausgeräumt, ein störungsfreier Betrieb gesichert und Helium ist kein Thema mehr.
Beschleunigte Bilder – bei verlässlich hoher Qualität
Als großen Vorteil empfinden die Radiologen, dass sich die Untersuchungen mit dem Einsatz des Ingenia Ambition 1.5T schnell durchführen lassen. Dafür sorgt die Beschleunigungstechno -
„Patientenfreundlichkeit und Zukunftsgewandtheit –das sind für uns die entscheidenden Vorteile des Ingenia Ambition.“
Dr. Peter Baumann, Radiologe in der Radiologie am St. Joseph-Stift, Bremen
logie Compressed SENSE. Wie viele Radiologen steht Dr. Baumann verkürzten Messzeiten erst einmal skeptisch gegenüber. „Eine beschleunigte Messzeit ist zwar immer erst einmal wünschenswert“, so der Facharzt, „aber als Radiologe ist man als Erstes auf die Qualität der Bilder angewiesen. Nur sie gewährleistet eine sichere Diagnose.“ Unter verkürzten Messzeiten leide die Bildqualität jedoch häufig.
Nicht so beim Ingenia Ambition: „Compressed SENSE erreicht eine deutliche Beschleunigung der Messzeit“, so der Radiologe „Dies kann man nutzen, um die Sequenzen kürzer zu gestalten –bei gleicher Bildqualität.“ Zudem lasse sich auch bei gleicher Messzeit eine höhere Auflösung erreichen – oder eine Kombination von beidem. Dass man bei einer so deutlich reduzierten Messzeit eine so gute Bildqualität erreicht, hat den Radiologen positiv überrascht.
Hohe Patienten- und Bedienerfreundlichkeit: VitalEye und VitalScreen
Von einem schnellen und reibungsfreien Untersuchungsablauf und einer
zugleich hohen Patientenfreundlichkeit berichtet die medizinisch-technische Radiologieassistentin (MTR) Antonia Sommer. Dabei spielt VitalEye eine entscheidende Rolle, eine Anwendung für berührungslose Patientenüberwachung: „VitalEye erleichtert unsere Arbeit, da wir dem Patienten keinen Atemgurt anlegen müssen“, erklärt die Fachangestellte, die in der Praxis hauptverantwortlich die MR-Geräte betreut. Dr. Baumann ergänzt: „Nicht nur die Positionierung wird dadurch einfacher, auch die Atemverfolgung durch das Programm arbeitet sehr zuverlässig und bringt, gerade in der abdominellen Bildgebung, deutlich weniger Artefakte hervor.“
Ergänzt wird die Nutzerfreundlichkeit durch die Anwendung VitalScreen: „Auf einen Blick können wir an zwei Touchscreen-Monitoren die wichtigen Informationen über den Patienten und die Untersuchung einsehen und gegebenenfalls auch anpassen“, so Antonia Sommer. Technische Einstellungen an Beleuchtung und Temperatur, an Röhrenbelüftung und Lautstärke lassen sich
direkt am Screen vornehmen, ebenso ein Check, ob die Spulen ordnungsgemäßen Kontakt mit dem System haben. „Auch wenn wir eine Position verändern müssen, können wir das direkt am Touchscreen tun.“ Der Vorteil, so die MTR: Sie und ihre Kollegen könnten bei der Untersuchung beim Patienten bleiben. Das spare zum einen Zeit, wirke zum anderen aber auch beruhigend auf den Patienten. „Das ist wichtig – denn für den Patienten steht ja oft mehr auf dem Spiel, als nur zehn Minuten ruhig liegen zu bleiben.“
Von seinen Patienten erhält das Praxisteam viele positive Rückmeldungen zum Ingenia Ambition 1.5T. Gerade jene Patienten, die zur Wiederholungsuntersuchung kommen, somit also den Unterschied zwischen den verschiedenen Geräten einschätzen können, seien begeistert. Grund dafür ist die audiovisuelle Lösung In-bore Connect, die – gekoppelt mit der Philips Lichtlösung Ambient Lighting – Patienten
während ihrer Untersuchung verschiedene Videos und Lichtsequenzen präsentiert. „Je nach Wunsch spielen wir atmosphärische Wasser- oder Strandaufnahmen ab oder auch Filmsequenzen. Für die Kinder gibt es zum Beispiel kleine Comics“, sagt Antonia Sommer. Außerdem erhalten die Patienten, während sie im Scanner liegen, über das Programm AutoVoice automatisiert Informationen eingespielt, zum Beispiel Atemkommandos und Angaben darüber, wie lange die Untersuchung noch dauert.
Der Effekt von In-bore Connect und AutoVoice sei verblüffend, so Antonia Sommer: Die Patienten seien merkbar abgelenkt, hätten weniger Angst und könnten so auch besser mitarbeiten. Mehr noch: „Für unsere Patienten ist der Ingenia Ambition ein großes Highlight.“ Manche fragten sie ganz gezielt, ob sie wieder in „dieses neue Gerät“ dürften. „Es ist so“, bringt die MTRA es auf den Punkt: „Früher war ein MR-Scan eine Untersuchung – heute ist er ein Erlebnis.“
Dr. Baumann erlebt zudem, dass sich die Patientenzufriedenheit auf den
Praxisbetrieb auswirkt: „Und zwar zweifach: Zum einen brechen die Patienten die Untersuchung weniger häufig ab; zum anderen sind sie ruhiger, sodass Bewegungsartefakte reduziert und die Bilder besser und schärfer werden. Es braucht eindeutig weniger Wiederholungsaufnahmen.“
Hohe Mitarbeiterzufriedenheit
„Der Ingenia Ambition unterstützt uns durch vielfältige Funktionen in unserer täglichen Arbeit“, fasst Dr. Baumann die Erfahrungen mit dem neuen Gerät zusammen. Der Radiologe konnte beobachten, dass sich die Begeisterung für den neuen Ingenia Ambition 1.5T über das gesamte Kollegium erstreckt. Laut Dr. Baumann schätzten die Mitarbeiter das neue Gerät schon nach kurzer Einarbeitungszeit und würden sehr gerne dort eingeteilt. Auch mit Blick auf den hohen Patientenkomfort und das beschleunigte Arbeiten mit dem heliumarmen System fällt das Resümee des Radiologen deutlich aus: „Mit dem Ingenia Ambition können wir entspannt in die Zukunft sehen.“
Als große radiologisch-nuklearmedizinische Gemeinschaftspraxis kann die Radiologie am St. Josef-Stift in Bremen ein breites Spektrum an modernen Untersuchungsverfahren und bildgestützten Therapien anbieten.
Die ständige Weiterentwicklung in der bildgebenden Diagnostik wird mit modernsten Geräten umgesetzt. Dabei stehen die Patientinnen und Patienten immer im Mittelpunkt.
Das Team setzt sich aus erfahrenen MTR und Medizinischen Fachangestellten zusammen und die Patientinnen und Patienten erwartet ein gut ausgebildetes und engagiertes Team, das sie von der Terminvergabe bis zur Befunderstellung begleitet und während der Untersuchung betreut.
www.philips.de/healthcare
www.radiologie-in-bremen.de
„Der Patient fühlt sich viel entspannter und wir haben viel weniger Wiederholungsaufnahmen.“
Antonia Sommer, Medizinisch-technische Radiologieassistentin, Radiologie am St. JosephStift, Bremen
Vor mehr als zehn Jahren hatten drei Mitarbeiter eines renommierten Medizintechnikunternehmens die Idee, ein komplettes Dienstleistungskonzept rund um die Radiologie anzubieten. Heute betreibt medneo über 40 Modalitäten in drei Ländern und setzt konsequent auf die Digitalisierung und Automatisierung von Workflows.
Die Zukunft der Radiologie begann für medneo bereits 2012. Schon damals hatten die Gründer eine Vorahnung, wie sich der Betrieb von radiologischen Abteilungen und Praxen verändern könnte. Die Idee, die Radiologie als Dienstleistung zu etablieren, hat sich über die Jahre zu einem Unternehmenskonzept entwickelt, das zwischenzeitlich in Deutschland, der Schweiz und dem Vereinigten Königreich mit über 40 MRT und CT gut aufgestellt ist. Daraus entstand „medneo – Radiology as a Service“.
Seit 2022 leitet Daniel Hefel als CEO die Geschäfte bei medneo: „Ärztinnen und Ärzte können bei uns die gesamte Infrastruktur einer radiologischen Praxis nutzen. Wir erbringen sämtliche Leistungen, von der Terminierung und dem Empfang
der Patientinnen und Patienten, über die Untersuchung bis hin zum Versand der Bilder und, wenn gewünscht, die Abrechnung. Dabei ist einer der wichtigsten Aspekte für uns die Modernität der Geräte: Wir stellen 1,5T und 3T MRT-Modalitäten zur Verfügung, die im Schnitt durchschnittlich drei Jahre alt sind.“
Nach der Untersuchung stellt medneo seinen Kunden die Bilder über ein Netzwerk zur Verfügung. Dabei ist es sogar möglich, die Scans vorab von KI-Algorithmen analysieren zu lassen. Nachdem der Arzt alle Informationen der Untersuchung erhalten hat, wird der Befund erstellt. Von der Terminierung bis zur Bereitstellung der Daten kümmert sich medneo um den gesamten administrativen Aufwand und stellt nicht nur den Zuweisenden, sondern auch den Patienten, alle Bilder und Befunde
in einem modernen Onlinepor tal zum Download bereit.
Daniel Hefel betont, dass neben der Automatisierung auch sehr viel Wert auf individuelle Kundenbedürfnisse gelegt wird: „Wir stellen maßgeschneiderte Lösungen für unsere Kundinnen und Kunden bereit, sodass sie sich flexibel und vor allem ohne Investitionsrisiko auf die ärztliche Befundung konzentrieren können.“ Sein Konzept wird aber auch gerne von selbstständigen oder in Teilzeit tätigen Ärztinnen und Ärzten, die beispielsweise gerade mit der Kindererziehung beschäftigt sind,
genutzt. Außerdem eignet sich das medneo-Angebot ebenfalls für Kliniken, die radiologische Leistungen auslagern wollen oder ihr diagnostisches Angebot um eine Radiologie erweitern möchten.
Modalitäten im Trailer und vor Ort
„Einige Krankenhäuser in ländlicheren Regionen greifen hierfür gern auf unsere mobile Flotte zurück.“ erklärt Daniel Hefel. Bei medneo werden zwei mögliche Komplettlösungen unterschieden: Das eine sind moderne Diagnostikzentren inklusive der MRT- bzw. CT-Geräte und dem entsprechenden
(Fach-)Personal. Die zweite Möglichkeit sind unsere mobilen MRT-Trailer, die flexibel und auch nur wochenweise gebucht werden können. Im Zuge des vom Gemeinsamen Bundesausschuss geförderten Innovationsfond HerzCheck-Projekts ist die MRT-Flotte in den letzten zwei Jahren auch gut in Deutschland herumgekommen: Im ein- bis zweiwöchentlich wechselnden Rhythmus wurden insgesamt 12 Kliniken und MVZs in Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern rotierend angefahren, um präventive Herz-MRT Untersuchungen anzubieten.
„Wir haben in den letzten beiden Jahren sehr viel in Befundsysteme und Portale investiert. Inzwischen werden über 40 Prozent aller unserer Termine online vereinbart.“
Daniel Hefel, CEO bei medneo
Die mobilen Lösungen sind aber vor allem in England unterwegs. Dort werden die speziell umgebauten LKWs mit Kernspin- oder Computertomographen regelmäßig von unterschiedlichen Anwendern genutzt.
Sehr großen Wert legt das Unternehmen darauf, nicht nur die Hardware zu liefern, sondern die gesamte Infrastruktur vom Gerät, über das Personal, die IT, bis zu den Services drumherum. „In Deutschland haben wir zum Beispiel eine sehr interessante Partnerschaft mit Borussia Mönchengladbach. Unmittelbar neben dem Stadion befindet sich ein Trailer mit Dockingstation, um die Spitzensportlerinnen und Spitzensportler nach einer Verletzung zu untersuchen und schnellstmöglich die Therapie einzuleiten“, so Daniel Hefel.
Remote Scanning für mehr Flexibilität
Innovation steckt bei medneo in der DNA. Deshalb hat das Berliner Unternehmen mit Remote-Scanning-Modellen frühzeitig auf die Personalnot bei MTRs reagiert und bietet Fern-Arbeitsplätze an, die es
den Medizinischen Technologinnen und Technologen für Radiologie ermöglichen, vom Homeoffice aus MRTs zu steuern.
Daniel Hefel freut sich: „Wir sind gerade dabei, Remote-Scanning über alle Standorte auszurollen und tun uns da sehr leicht, da wir einen technisch gleichwertig ausgestatteten Gerätepark haben. Aufgrund der einheitlichen Infrastruktur verbinden sich die MTRs quasi von überall aus mit ihrem gewohnten Arbeitsplatz.“ Diese Neuerung kommt zudem sehr gut bei den MTR an, da diese nicht nur Weiterbildungen erhalten. Die Möglichkeit des Remote-Arbeitens ist im Gesundheitswesen noch in den Kinderschuhen, aber die Vorteile liegen insbesondere für die Work-LifeBalance auf der Hand.
Im November 2022 wurden bereits ein Zehntel aller Untersuchungen remote durchgeführt. Damit befindet sich medneo auf einem guten Weg, mit dem Personalmangel und der sich ändernden Arbeitswelt und wachsenden Bedürf -
nis nach Flexibilität umzugehen. Dabei ist das Thema Kinderbetreuung natürlich ein wesentlicher Aspekt. Mit dem Remote-Scanning-Konzept bietet das fortschrittliche Unternehmen jungen Eltern eine gute Möglichkeit, schnell zurück in den Beruf zu kehren und damit nicht nur am Zahn der Technologie zu bleiben, sondern eigene Karrierepläne weiterzuverfolgen. Für Teilzeit-MTRs haben Hefels Expertenteams ein eigenes Fortbildungsprogramm aufgesetzt, um deren Qualifikation sicherzustellen.
Außerdem bietet medneo den MTRs die Möglichkeit, sich im Bereich der Kardiologie weiterzuentwickeln. Denn nur etwa jede zehnte MTR kann mit kardiologischen Patienten und Patientinnen umgehen, bestätigt Hefel. Für ihn ist es wichtig, möglichst vielen Patienten zeit-
Neben der Technologie hat die Nachhaltigkeit bei medneo einen besonderen Stellenwert. In der mobilen MRT-Versorgung ist das Interesse groß, zukünftig leichtere Systeme mit geringerem Energie- und Heliumkonsum zum Kunden zu schicken.
nah und in wohnortnähe eine qualitativ hochwertige Versorgung sicherzustellen. Die Kompetenz in der Kardiologie ist
Empowering X-ray Experts
ein wichtiger Schritt, sich im Bereich der Herzgesundheitsvorsorge zu entwickeln.
Für medneo findet die Zukunft der Radiologie bereits jetzt in einer standardisierten, automatisierten und standortübergreifenden Arbeitsweise statt. Dennoch hat das Unternehmen Anfang 2023 bereits ein weiteres Projekt angesto -
ßen, eine datenschutzkonforme, cloudbasierte Bild- und Befundlösung auszurollen, die für eine einfache Integration von KI-Lösungen vorbereitet ist.
Das Bayernweite-Onkologische-Radiologie-Netzwerk (BORN) wurde am 1. August 2022 mit dem Ziel der Verbesserung der Krebsversorgung in Bayern durch Standardisierung der Bildgebung und Befundung gestartet. Im Rahmen des Netzwerks des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) soll eine einheitliche Forschungsumgebung geschaffen werden, von der Patienten und medizinische Fachkräfte in ganz Bayern profitieren. In diesem Interview sprechen wir mit Prof. Dr. Thomas Kröncke vom Universitätsklinikum Augsburg, der über den aktuellen Stand des Projekts berichtet, die Herausforderungen bei der Arbeit mit medizinischen Daten hervorhebt und die potenziellen Vorteile des Projekts für Patienten und medizinisches Fachpersonal betont.
þ Herr Prof. Kröncke, wie ist die Idee zum BORN-Projekt entstanden? Was war die Hauptmotivation für das Projekt?
Die Idee ist in einer Runde der bayerischen Lehrstuhlinhaber für Radiologie entstanden. Wir haben über die Rolle der Radiologie in der Tumormedizin diskutiert und wie wir uns besser in das Bayerische Zentrum für Krebsforschung (BZKF) einbringen können. Das BZKF versucht, die Krebsversorgung in Bayern so zu verbessern, dass sie auch die Patienten erreicht, die nicht im Umkreis der Zentren leben, wo es eine hochspezialisierte Versorgung gibt. Während die Bildgebung in Bayern an jedem Ort durchgeführt werden kann, mangelt es an Einheitlichkeit und Struktur sowohl bei der Durchführung der Bildgebung als auch bei der Erhebung der Befunde.
Von Anfang an war unser Ziel, bildgebende Untersuchungen für Tumorerkrankungen bayernweit einheitlich durchzuführen, strukturiert auszuwerten und eine sichere IT-Struktur für die Datenerfassung und den Datenaustausch zu entwickeln – beginnend an den sechs bayerischen Universitätsstandorten. Durch die Zusammenarbeit innerhalb des BZKF-Netzwerks haben wir nun eine wirklich tragfähige Lösung zur Standardisierung der Bildgebung und Befundung geschaffen.
þ Wie profitieren die Patienten von diesem Projekt?
Nach der klinischen Evaluierung an den bayerischen Universitätskliniken werden die standardisierten Untersuchungsstrategien und Befundungsvorlagen anderen Kliniken und niedergelassenen Radiologen zur Verfügung gestellt werden, so dass alle Patienten in Bayern unabhängig von ihrem Wohnund Behandlungsort von derselben Qualität der Befundung profitieren können. Ein kleines Beispiel dafür, was erreicht werden kann, ist, dass Doppeluntersuchungen vermieden werden können. Das klingt jetzt trivial, aber wenn ein Patient mit einer externen Aufnahme kommt, bei der Informationen fehlen, weil sie nicht erhoben wurden, dann müssen wir die Untersuchung wiederholen.
Auch lassen sich mithilfe von KI-Analysen Korrelationen und Muster in Patientendaten erkennen, die uns Ärzten möglicherweise nicht offensichtlich sind, und diese können dazu
Als erstes Projekt dieser Größenordnung soll BORN eine sichere IT-basierte Netzwerkstruktur mit dem Ziel einer Harmonisierung und Standardisierung der bildgebungsbasierten Datenerhebung inklusive strukturierter und standardisierter Befunderhebung errichten und damit bildgebende Datensätze bei onkologischen Erkrankungen einheitlich erfassen und auswerten.
beitragen, Patienten genauere Diagnosen und Behandlungsmöglichkeiten zu bieten. Um die Auswertung von strukturierten Daten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wirklich nutzen zu können, sind große Datenmengen erforderlich. Und diese großen Datenmengen sind im Moment noch in den Silos der einzelnen Universitätskliniken gefangen.
þ Welche Mehrwerte ergeben sich für die Universitätskliniken? Und wie können die Krankenhäuser und Praxen in Bayern – und vielleicht auch darüber hinaus – davon profitieren?
Wir sind bestrebt, Forschung nicht mehr isoliert an den einzelnen Universitätskliniken, sondern gemeinsam als Verbund durchzuführen. Ein wichtiger Punkt hierzu ist die Interoperabilität, die in der Medizin nicht immer gegeben ist. Mit dem BORN-Projekt des BZKF haben wir eine harmonisierte Forschungsumgebung geschaffen, die es uns ermöglicht, eine einzigartige Datengrundlage für die Diagnose und Therapie von Krebserkrankungen sowie zur Entwicklung bildbasierter Biomarker und maschineller Lernverfahren der KI zu gestalten.
Dabei münden die Daten in ein semantisch strukturiertes Modell. Sie werden ausschließlich de-identifiziert übermittelt und bleiben dank der im Datenmodell kodierten Informationen trotzdem interpretierbar. Da die Patientendaten im Kontext der Patientenversorgung verbleiben, d. h. die
einzelnen Krankenhäuser gar nicht verlassen, werden die Pflichten der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) problemlos erfüllt.
Wir müssen auch dafür sorgen, dass wir in großen Netzwerken über die Grenzen Bayerns hinaus zusammenarbeiten. Und das können wir tun, wenn wir eine solide Datengrundlage geschaffen haben. Dann können wir uns zum Beispiel an Registern beteiligen. Die Register können dazu beitragen, Trends in der Krebsversorgung zu verfolgen, die Wirksamkeit von Behandlungen zu überwachen und Bereiche mit Optimierungspotenzial zu ermitteln. Sie können auch wertvolle Erkenntnisse über die Prognose und die Art der Therapien liefern, die bei einer bestimmten Krebsart am wirksamsten sind. Wir müssen aber auch sicherstellen, dass Arbeitsabläufe
im Alltag sauber funktionieren, dass sie gut ineinander greifen, um die Akzeptanz in der Praxis zu sichern.
þ Was wurde im BZKF BORN-Projekt bisher schon erreicht?
Es ist natürlich ein mehrstufiger Prozess, den wir etabliert haben. Er erforderte viel Austausch, der uns auch gut gelungen ist. Die ersten Schritte sind tatsächlich schon abgeschlossen: Wir haben die Untersuchungstechniken bereits standardisiert und die Abfrageparameter zunächst für die ersten sechs Tumorerkrankungen festgelegt. Zusammen mit Mint Medical sind wir nun dabei, auf Basis der von uns festgelegten Parameter Befundungsvorlagen für die sechs Entitäten zu erstellen.
Wir haben tatsächlich erstaunlich schnell diese Grundlagen abgehakt und stehen jetzt schon vor der Testphase, in der wir verstehen wollen, wie diese Umgebung in der Praxis funktioniert und ob die Parameter in den Befundungsvorlagen anwenderfreundlich umgesetzt sind. Um fundierte Entscheidungen über
Diagnosen und Therapien zu treffen, brauchen wir aber nicht nur radiologische Daten, sondern verknüpfte Daten aus verschiedenen Fachabteilungen über die Krankheit des Patienten, wie zum Beispiel aus dem Labor oder der Pathologie. Daher sind wir schon jetzt in Kontakt mit anderen Fachdisziplinen, zum Beispiel mit Nuklearmedizinern und Kollegen aus der Pathologie, die auch im BZKF vertreten sind, so dass wir von vornherein die interdisziplinäre Integration der Daten mitberücksichtigen.
þ Was ist Ihrer Meinung nach – in ein oder zwei Sätzen – das Besondere an dem BORN-Projekt?
Natürlich wissen wir, dass wir die Gesundheitsdaten besser nutzen müssen. Und BORN ist ein Vorzeigeprojekt, das zeigt, wie Gesundheitsdaten in Zukunft gehandhabt und behandelt werden sollten.
Wir sind davon überzeugt, dass gute Kommunikation der Schlüssel zum Erfolg ist. Und damit meinen wir auch die Interaktion mit einem CT. Instinktiv soll sie sein. Und genau das – eine einfache, sichere und instinktive Bedienung führt zu konstanten Ergebnissen in der CT.
Überzeugen Sie sich selbst von der neuen INSTINX Bedienung des neuen Aquilion Serve CTs.
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Primärtumor oder Metastase?
Die Unterscheidung von Primärtumoren und Metastasen kann bei Hirntumoren rasch und präzise mittels Radiomics und Deep Learning-Algorithmen erfolgen. Dies ist die Kernaussage einer Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL Krems), die jetzt in Metabolites veröffentlicht wurde.
Die Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität zeigt, dass Magnetresonanz-basierte radiologische Daten des O2-Stoffwechsels von Tumoren eine hervorragende Grundlage für die Unterscheidung mit Hilfe von neuronalen Netzwerken bieten. Diese Kombination von sogenannten „oxygen metabolic radiomics“ mit Analysen
durch spezielle Künstliche Intelligenz war dabei den Auswertungen durch menschliche Expertinnen und Experten in allen wesentlichen Kriterien deutlich überlegen. Dieses ist umso beeindruckender, als wesentliche Sauerstoffwerte zwischen den Tumorarten nicht maßgeblich voneinander abwichen – und neuronale
Deep Learning und Radiomics erlauben präzise Unterscheidung bei Hirntumoren.
Netzwerke auf deren Grundlage dennoch eindeutige Unterscheidungen vornehmen konnten.
Glioblastom (ein Primärtumor) und Hirnmetastasen sind die häufigsten Arten von Hirntumoren bei Erwachsenen. Ihre Behandlung muss grundsätzlich unterschiedlich erfolgen und eine rasche und klare Diagnose beeinflusst daher den klinischen Erfolg. Tatsächlich jedoch ist ihre Differenzierung schwierig, da sie sich in klassischen Magnetresonanz (MR)-Aufnahmen kaum unterscheiden. Anders bei sogenannter physio-metabolischer MR, die Stoffwechselvorgänge im Tumorgewebe erfassen kann. Diese jedoch liefert so große Datenmengen, dass ein Einsatz in der Routinediagnostik Auswertungen durch Künstliche Intelligenz erforderlich machen würde. Deren Zuverlässigkeit demonstriert nun ein Team um Prof. Andreas Stadlbauer von der KL Krems anhand eines eigens entwickelten Deep Learning-Algorithmus und MRbasierten Daten zum O2-Stoffwechsel der beiden Tumorarten.
Maschine und Mensch
„Tatsächlich gelang es mit unserem Ansatz, bessere Unterscheidungen der Tumorarten zu erreichen als menschliche Expertinnen und Experten das im Vergleich erzielen konnten“,
fasst Prof. Stadlbauer die Ergebnisse der internationalen Studie zusammen. Der Medizinphysiker am Zentralinstitut für medizinische Radiologie-Diagnostik des Universitätsklinikums
St. Pölten, Lehr- und Forschungsstandort der KL Krems, führt dazu weiter aus: „In allen wichtigen Unterscheidungskriterien wie Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität und Präzision war die Auswertung der MR-basierten Sauerstoffdaten durch unser spezielles neuronales Netzwerk den Radiologinnen und Radiologen überlegen. Auch bei statistischen Auswertungen wie den F-Werten und dem AUROC war diese Methode besser als die menschlichen Auswertungen.“
Grundlage der Messungen waren dabei ein vom Team eigens entwickeltes sogenanntes „Convolutional Neural Network“ (CNN). Dies ist eine Sonderform eines künstlichen neuronalen Netzes, das speziell für maschinelles Lernen und die Verarbeitung von Bild- oder Audiodaten konzipiert wird und Teile biologischer Vorgänge nachempfindet. Im Rahmen der Studie wurde das CNN dann mittels Tumordaten der umfangreichen Datenbank am Universitätsklinikum St. Pölten trainiert und anschließend zur Analyse von MR-basierten Sauerstoffwerten von neuen Patientinnen und Patienten eingesetzt.
An der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL) in Krems ist die umfassende Betrachtungsweise von Gesundheit und Krankheit eine grundlegende Zielsetzung für Forschung und Lehre.
Die KL stellt mit ihrem europaweit anerkannten Bachelor-Mastersystem eine flexible Bildungseinrichtung dar, die auf die Bedürfnisse der Studierenden, die Anforderungen des Arbeitsmarkts ebenso, wie auf die Herausforderungen der Wissenschaft abgestimmt ist.
In den Studienrichtungen Medizin und Psychologie studieren aktuell rund 600 Studierende. Die drei Universitätskliniken in Krems, St. Pölten und Tulln gewährleisten eine klinische Lehre und Forschung auf höchstem Qualitätsniveau. In der Forschung konzentriert sich die KL auf interdisziplinäre Felder mit hoher gesundheitspolitischer Relevanz –u. a. der Medizintechnik, der molekularen Onkologie, der mentalen Gesundheit und den Neurowissenschaften sowie dem Thema Wasserqualität und den damit verbundenen gesundheitlichen Aspekten.
Die KL wurde 2013 gegründet und von der Österreichischen Agentur für Qualitätssicherung und Akkreditierung (AQ Austria) akkreditiert.
Einem Team der Karl Landsteiner Privatuniversität ist es mithilfe von KI gelungen, ein bessere Unterscheidungen der Tumorarten zu erreichen als menschliche Expertinnen und Experten das im Vergleich erzielen konnten.Für die Messungen wurde eigens ein sogenanntes „Convolutional Neural Network“ (CNN) entwickelt.
Die Sauerstoffwerte, die dabei im Rahmen der Studie erhoben wurden, waren unter anderem der zerebrale Sauerstoffumsatz (CMRO2) sowie die mitochondrialen Sauerstoffsättigung (mitoPO2), die Auskunft über den zellulären Energieumsatz gibt. „Interessanterweise“, so Prof. Stadlbauer, „wichen weder der Mittelwert noch der Median dieser beiden Parameter zwischen den beiden Tumorarten wesentlich voneinander ab –aber dennoch gelang unserem CNN eine klare Differenzierung beider Tumorarten.“
Die Studie zeigt das große diagnostische Potenzial, das in der Kombination beider Methoden steckt. Tatsächlich aber kommen radiologische Daten des O2-Stoffwechsels im klinischen Alltag noch erst sehr begrenzt zum Einsatz. Prof. Stadlbauer und sein Team möchten dies ändern und planen daher bereits eine umfangreichere Studie, die die jetzt erhobenen Daten nicht nur bestätigen soll, sondern auch Methoden einsetzen wird, die noch enger an der klinischen Routine sind.
In allen wichtigen Unterscheidungskriterien war die Auswertung der MR-basierten Sauerstoffdaten durch das spezielle neuronale Netzwerk den Radiologinnen und Radiologen überlegen.
Dazu Prof. Stadlbauer: „In der jetzigen Studie waren zur Vorbereitung der Datenanalyse noch einige manuelle Schritte notwendig. Für die klinische Routine ist das zu zeitaufwendig und limitiert auch die Vergleichbarkeit zwischen verschiedenen Institutionen. Wir planen daher den Einsatz von CNN auch in dieser Phase.“
Sowohl die erfolgreich abgeschlossene, als auch die geplante Studie demonstrieren bestens den Forschungsfokus der KL Krems im Bereich der Onkologie. Dabei geht es immer auch um den klinischen Nutzen neuer Methoden, deren Potenzial das Ergebnis konsequenter Grundlagenforschung ist.
www.kl.ac.at/
Originalpublikation:
Differentiation of Glioblastoma and Brain Metastases by MRI-Based Oxygen Metabolomic Radiomics and Deep Learning. A. Stadlbauer, G. Heinz, F. Marhold, A. Meyer-Bäse, O. Ganslandt, M. Buchfelder & S. Oberndorfer. Metabolites 2022, 12 (12), 1264. https://doi.org/10.3390/metabo12121264
Wissenschaftlicher Kontakt
Prof. Dr. Andreas Stadlbauer
Zentralinstitut für medizinische Radiologie-Diagnostik Universitätsklinikum St. Pölten · Österreich
Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften tel +43 2742 9004-14198
andreas.stadlbauer@stpoelten.lknoe.at
Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften
Eva-Maria Gruber, Kommunikation, PR & Marketing (Leitung)
Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30 · 3500 Krems · Österreich
tel +43 2732 72090 231 · mobil +43 664 5056211 evamaria.gruber@kl.ac.at
Das CNN wurde im Rahmen der Studie mittels Tumordaten der umfangreichen Datenbank am Universitätsklinikum St. Pölten trainiert.Vieworks, ein führender Anbieter digitaler Röntgendetektoren, präsentiert mit der VIVIX-S F-Serie neue drahtlose PremiumDR-Detektoren der nächsten Generation. Die neue F-Serie bietet hochwertige DR-Detektoren mit erstklassigen Funktionen. Die hochmoderne Detektortechnologie und das ausgeklügelte Design liefern hervorragende diagnostische Bilder und optimieren den Arbeitsablauf. Die DR-Detektoren sind in drei Größen erhältlich: 25 × 30 cm, 36 × 43 cm und 43 × 43 cm.
Die neue VIVIX-S F-Serie zeichnet sich durch eine überragende Bildqualität aus, indem sie mit einer Pixelgröße von 99 μm hochauflösende Aufnahmen erstellt und außerdem semidynamische Aufnahmefunktion bietet.
Die Detektoren sind mit modernsten Bildverarbeitungslösungen und anatomiebasierter Bildoptimierung ausgestattet. Aufgrund ihres unzerbrechlichem und glasfreien TFT bietet die neue F-Serie eine hervorragende Haltbarkeit.
Geringeres Gewicht, bequeme Lademethoden (kabelloses Laden, separates Akkuladegerät, USB-C-Typ, magnetisches Halteband, Ladestation) und benutzerfreundliche Funktionen (NFC- und Detektorfreigabe, OLED-Statusbildschirm) zeichnen die neue digitale Detektorgeneration besonders aus.
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◾ Einfache Verwendung mit benutzerfreundliche Funktionen (NFC & Detektorfreigabe, OLED-Statusbildschirm
xrayimaging.vieworks.com
Jedes Jahr werden in der EU Millionen von bildgebenden diagnostischen Untersuchungen durchgeführt, aber nur 100.000 davon für Forschungszwecke genutzt. Ein neues europäisches Projekt, das auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiert, will diese Daten Klinikern und Forschern zur Verfügung stellen, um die Krebsbehandlung zu verbessern, erklärte Luis Martí Bonmatí, Professor für Radiologie an der Universität La Fe und dem Polytechnischen Krankenhaus Valencia, Spanien, den Delegierten des ECR 2023.
Mit fast vier Milliarden diagnostischen Studien, die jedes Jahr weltweit durchgeführt werden, ist die Menge an Daten, die zur Verbesserung der Ergebnisse bei Krebspatienten genutzt werden könnten, sehr groß. Doch um dieses Potenzial zu erschließen, müssen die Systeme in die Lage versetzt werden, die Daten zu integrieren und gemeinsam zu nutzen. Und diese beiden Schritte haben sich bisher als recht schwierig erwiesen, erklärte Martí Bonmatí in einer ECR-Sitzung.
„Wir müssen bestehende Archive und Projekte, die große Datenbanken und Datenbestände hervorgebracht haben, integrieren“, erklärte er dem Publikum. „Ein großes Problem ist die Schaffung von Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten im klinischen Umfeld, um die Krankenhäuser zur gemeinsamen Nutzung ihrer Daten zu bewegen. Angesichts der Datenschutz-Grundverordnung und des potenziellen Risikos der Re-Identifizierung von Patienten zögern jedoch noch viele.
„Der digitale Reifegrad der einzelnen Krankenhäuser ist sehr unterschiedlich und eventuell niedriger als erwartet. „Wir neigen zu der Annahme, dass Krankenhäuser und klinische Infrastrukturen technologisch ausgereifter wären, als sie es tatsächlich sind“, sagte er. „Deren Daten sind jedoch oft unstrukturiert, verstreut und kompliziert zu verknüpfen. Das verursacht viele Probleme.“ Selbst wenn die Daten aus der Radiologie, der Pathologie, der Strahlentherapie und dem Patientenbefund
Luis Martí Bonmatí ist Professor für Radiologie an der Universität La Fe und dem Polytechnischen Krankenhaus Valencia, Spanienzusammengeführt und ein Archiv mit 5.000 Fällen angelegt wurde, geraten diese Daten oft in Vergessenheit, sobald das Projekt abgeschlossen ist.
Eine europäische Lösung für den Schutz der Privatsphäre
Um die vorhandenen Daten wiederzuverwenden und die Forscher zu ermutigen, neue Informationen zu produzieren, haben das EUCAIM-Konsortium und die Europäische Kommission vor kurzem die EUropean CAncer IMaging Initiative (EUCAIM) ins Leben gerufen, ein Projekt zur Einrichtung einer Infrastruktur, das sich auf föderiertes Lernen stützt, eine KI-Technik, die alle Probleme im Zusammenhang mit dem Datenschutz und der Datensicherheit angeht.
„Föderiertes Lernen ermöglicht es mehreren Akteuren, ein gemeinsames und robustes Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, ohne Daten zu teilen, wodurch Datenschutz, Sicherheit und Zugriffsrechte berücksichtigt werden können“, sagte Martí Bonmatí, der als wissenschaftlicher Direktor der EUCAIM fungiert. „Wir werden die Fragmentierung bestehender Archive beseitigen und einen verteilten Atlas der Tumorbildge-
bung mit mehr als 60 Millionen anonymisierten Bilddaten von über 100.000 Patienten erstellen. Die Daten werden Klinikern, Forschern und Innovatoren in der gesamten EU für die Entwicklung und das Benchmarking vertrauenswürdiger KI-Tools zugänglich sein. Dabei baut das Projekt auf den Ergebnissen des Netzwerks „AIfor Health Imaging“ (AI4HI) auf, das aus fünf großen, von der EU finanzierten Projekten zu Big Data und KI in der Krebsbildgebung besteht – Chaimeleon, EuCanImage, ProCancer-I, Incisive und Primage.
EUCAIM bringt 76 Partner aus 14 EUMitgliedsstaaten zusammen und deckt folgende Bereiche ab: Kompetenzen in der Tumorbildgebung und -versorgung, Big Data in der medizinischen Bildgebung, FAIR-Datenmanagement, ethische und rechtliche Aspekte medizinischer Daten, Entwicklung und Einsatz von Forschungsinfrastrukturen, KI und maschinelles Lernen sowie Verbreitung, Kommunikation und Stakeholder-Outreach in der biomedizinischen Bildgebung. „Die Idee ist, die KI-Lösungen in die Datawarehouses der Krankenhäuser zu bringen, damit sie dort ihre Berechnungen durchführen und das Modell erstellen können“, sagte er.
EUCAIM wird vom European Institute for Biomedical Imaging Research (EIBIR) in Wien koordiniert und ist der Eckpfeiler der Krebsbildgebungsinitiative der Europäischen Kommission, einem Flaggschiff des europäischen Plans zur Krebsbekämpfung.
Es ist ein erster Schritt, um Ordnung in die Krankenhäuser zu bringen, meint Martí Bonmatí. „Die Krankenhäuser in Europa müssen ein Datawarehouse konsolidieren, das es ihnen ermöglicht, die Daten, die sie tagtäglich generieren, zu nutzen, um das Krankenhausmanagement zu optimieren und Investitionen in Daten zu fördern“, sagte er. Die Entwicklung von KI sei eine Folge davon. „Man muss ein Krankenhaus gut organisieren, um zu wissen, wie man die Daten nutzen kann. Ein organisiertes Archiv stellt die Grundlage dafür dar.“
Agfa Radiology Solutions bietet seit jeher Radiographielösungen und Bildgebungstechnologien an, die darauf abzielen, die Anforderungen spezialisierter medizinischer Fachkräfte in Krankenhäusern und Radiologieszentren auf der ganzen Welt zu erfüllen. Das Ziel ist es, übergreifend Radiologinnen und Radiologen, Medizinische Technologinnen und Technologen und Gesundheitssysteme dabei zu unterstützen, die Qualität und Effizienz ihrer Patientenversorgung stetig zu verbessern.
Aktuell wird vermehrt nach Lösungen gefragt, die mittels Künstlicher Intelligenz den Arbeitsalltag der Anwender erleichtern, die Produktivität steigern, aber auch klinischen Aspekten, wie einer verbesserte Patientenversorgung im Sinne von Dosiseinsparung und dem Vermeiden von Wiederholungsaufnahmen, gerecht werden.
Als Antwort darauf entwickelt Agfa Radiology Solutions kontinuierlich softund hardwarebasierte Elemente. Agfa unterscheidet die intelligenten Assistenzsysteme nach den unterschiedlichen Schritten des Untersuchungs- bzw. Beurteilungsprozesses. Die Assistenzsysteme SmartXR unterstützen die Anwender beim ersten Prozessschritt, der Durchführung der Untersuchung, und geben Hinweise und Empfehlungen auf Basis wissenschaftlicher Erfahrungen. Die Assistenzsysteme ScanXR analysieren und bewerten im zweiten Prozessschritt die erstellten Aufnahmen, beispielsweise kritischer Pathologien.
Wie viele Wiederholungsaufnahmen ließen sich durch SmartPositioning vermeiden?
Ein Rechenbeispiel: Ein Röntgenraum im Krankenhaus hat an 365 Tagen pro Jahr täglich 50 Patienten1. Im Durchschnitt müssen 18 Prozent aller Röntgenaufnahmen wiederholt werden, was in 68 Prozent der Fälle an einer ungenauen Positionierung des Patienten liegt. Durch die Eliminierung von Positionierungsfehlern mit SmartPositioning könnte das Krankenhaus 2.233 Wiederholungsaufnahmen im Jahr vermeiden. Da eine Wiederholungsaufnahme etwa drei Minuten dauert, entspricht dies einer Zeitersparnis von 111 Stunden pro Jahr.
„Technologien können weniger erfahrenen Anwendern bei der richtigen Positionierung helfen und Wiederholungsaufnahmen vermeiden. So lässt sich bei minimaler Strahlendosis eine hohe Bildkonsistenz erzielen. Dies leistet beispielsweise die Lösung SmartXR.“
Prof. J. De Mey, Chefradiologe am UZ Brüssel
Seit der Einführung 2020 sorgt SmartXR, die intelligente Assistenz beim Röntgen, für optimale Arbeitsabläufe, höhere Produktivität und konsistente Aufnahmeergebnisse. SmartXR unterstützt Anwender dabei, bestmögliche Röntgenaufnahmen in konsistenter Qualität anzufertigen, um Patienten definitive Antworten zu liefern.
Dabei sind kameragestützte Positionierungstools und rein softwarebasierte Deep Learning-Algorithmen zur korrekten Ausrichtung von Röntgenbildern nur ein Teil der Antwort auf diese Frage.
SmartAlign unterstützt den Anwender bei der korrekten Ausrichtung des Zentralstrahls zum DR Detektor durch Anzeigen am Röhrendisplay.
SmartPositioning projeziert Augmented Reality-Elemente, wie den kollimierten Aufnahmebereich und die Lage der aktivierten Messkammern auf dem Livevideobild.
Dank der Integration einer 3D-Kamera in den High End-Röntgenarbeitsplatz DR 600 bzw. in das mobile High EndDR-System DR 100s, kann SmartDose die Patientenkonstitution erfassen und hieraus Hinweise zur Optimierung von
Aufnahmeparametern ableiten und dem Anwender anbieten.
SmartRotate dreht die erzeugte Aufnahme automatisch anhand von Deep Learning-Algorithmen in die zur Befundung übliche Ausrichtung.
„Die automatische Ermittlung patientenspezifischer Expositionsparameter gibt Radiologen eine optimale Befundungsgrundlage. Außerdem sparen nicht nur Radiologen, sondern auch Anwender viel Zeit.“
Prof. Dr. med. univ. Thomas Lehnert, Chefarzt der Gemeinschaftspraxis RNS – Radiologie, WiesbadenMit der Integration von Lunit INSIGHT
CXR in die, dem Anwender vertraute MUSICA Workstation, findet nun eine weitere Schlüsselfunktion Einzug in das Portfolio an Künstlicher Intelligenz: ScanXR. ScanXR unterstützt mit seinem Softwaremodul CriticalScan die einfache und sicherere Versorgung der Patienten.
Dabei wurde wie bei allen KI-basierten Lösungen von Agfa besonderer Wert daraufgelegt, dass CriticalScan komplett im Hintergrund agiert, das heißt, den grundlegenden Arbeitsablauf nicht beeinflusst. CriticalScan erkennt bis zu zehn vordefinierte Pathologien für die Thoraxdiagnostik. Die für eine Abteilung als kritisch angesehenen Pathologien werden ermittelt und von der Applikation im System hinterlegt. Bei einer Detektion einer als kritisch definierten Pathologie kann direkt vor Abschluß der Studie der intern
definierte Prozess gestartet werden. Wird eine definierte Pathologie detektiert, wird der Anwender über farblich definierte Hinweisfelder in der MUSICA Acquisition Workstation informiert. Die unmittelbare Benachrichtigung des behandelnden Arztes bei der Detektion einer kritischen Pathologie beschleunigt den Behandlungsproess und sorgt so für eine bessere und schnellere Patientenversorgung. Darüber hinaus taucht ein Informationsfeld auf, dass die Möglichkeit gibt, die Detektion kritischer Pathologie unmittelbar oder zu einem späteren Zeitpunkt zu bestätigen. Innerhalb der MUSICA Acquisition Workstation ist es dann möglich, die detektierten Pathologien zu sichten und den intern abgesprochenen Prozess zu starten. So ist es beispielsweise möglich, vor dem Beenden der Studie diese als hoch priorisiert zu deklarieren, sodass diese PACS-seitig vorrangig behandelt wird.
Das zu archivierende Röntgenbild wird durch ein Secondary Capture-Bild ergänzt, in dem die Bereiche, in denen eine Pathologie entdeckt worden ist, hervorgehoben sind. Zusätzlich gibt die
Software an, mit welcher Wahrscheinlichkeit in diesem Bereich die detektierte Pathologie zu finden ist. Sollte keine als kritisch definierte Pathologie gefunden werden, wird dies durch eine farbliche Codierung der Studie in der Arbeitsliste angezeigt.
Agfa Radiology Solutions bietet radiologischen Instituten mit SmartXR und ScanXR intelligente Assistenzlösungen, die eine schnellere und effizientere Patientenversorgung unterstützen.
◾ SmartXR unterstützt insbesondere weniger erfahrene Anwender und sorgt für eine konsistent hohe Aufnahmequalität und weniger Wiederholaufnahmen.
◾ ScanXR zielt darauf hin, die zeitnahe Versorgung von ambulanten und stationären Patienten sicher zu stellen. Mobile und stationäre Röntgensysteme von Agfa Radiology Solutions können mit ScanXR ausgestattet werden.
Interview mit Dr. Sebastian Schmidt, Head of Strategy, Innovation and Medical Affairs, Siemens Healthineers
þ Herr Dr. Schmidt, der Europäische Rat hat die Empfehlung zur Aufsetzung nationaler Screening-Programme ausgesprochen. Was bedeutet das konkret?
Zunächst einmal ist diese Entscheidung sehr begrüßenswert. Denn Lungenkrebs ist die tödlichste Krebserkrankung weltweit. Alleine in den 27 Ländern der Europäischen Union sind insgesamt 240.000 Todesfälle pro Jahr auf Lungenkrebs zurückzuführen1. Das entspricht 650 Todesfällen pro Tag, oder, drastisch dargestellt, zwei Flugzeugabstürzen. Daher ist es sehr wichtig, dass die Politik handelt. Mit der EU-Empfehlung ist ein weiterer wichtiger Meilenstein geschafft und wir hoffen natürlich, dass weitere Länder rasch dem Beispiel Polens und Kroatiens folgen, die bereits lokale Programme gestartet haben.
þ Warum ist Lungenkrebs eigentlich so tödlich?
In der Tat liegt die durchschnittliche Fünf-Jahres-Überlebensrate für Lungenkrebs weltweit bei nur 20 Prozent2. Da die Lunge nicht über Schmerzrezeptoren verfügt, bleibt Lungenkrebs meist
lange symptomfrei. Wenn Betroffene über Beschwerden wie Luftnot oder Bluthusten klagen, ist die Krankheit meist schon weit fortgeschritten, in Stadium III und IV, und eine kurative Therapie praktisch nicht mehr möglich. Die Fünf-Jahres-Überlebensrate sinkt auf rund fünf Prozent im Stadium IV3 Das heißt, nach fünf Jahren ist nur noch jeder zwanzigste Betroffene am Leben.
þ Wie effektiv ist ein Lungenkrebsscreening?
Die gute Nachricht vorab und die Zahlen liefern uns wichtige Belege hierfür: Lungenkrebs muss kein Todesurteil sein, denn je früher die Krankheit diagnostiziert wird, desto besser die Prognose. Im Hinblick auf das bereits etablierte Screening in den USA und regionale Programme in England liegen verlässliche Daten vor, die untermauern, dass Screening hilft, Lungenkrebs bei aktiven und ehemaligen starken Rauchern und Raucherinnen früher zu erkennen, wenn er noch kurativ behandelbar ist und somit die Lungenkrebs-Sterblichkeit zu senken.
So konnten in den USA, wo ein Nationales Screening-Programm bereits vor acht Jahren ausgerollt wurde, von 2014 bis 2018 schätzungsweise mehr als 10.000 vorzeitige Lungenkrebs-Todesfälle verhindert werden4. Ein Blick in das US Cancer Registry zeigt einen sogenannten Stage Shift. Das heißt, es gibt mehr Diagnosen in Stadium I und II und langfristig weniger Diagnosen in Stadium III und IV. In England, wo seit 2018 auf regionaler Ebene gescreent wird, gibt es ähnliche Erfolge zu verzeichnen: Fast drei Viertel der Patienten und Patientinnen konnten bereits in Stadium I oder II diagnostiziert werden.
þ Sollten wir als Gesellschaft nicht auf Raucherentwöhnung hinwirken, statt die Kosten für ein Screening zu tragen?
Raucherentwöhnung (auch Primärprävention genannt) und Screening müssen immer Hand in Hand gehen. Wie Studien aus England bereits zeigen, funktioniert beides zusammen sehr gut: So ist die Erfolgsquote bei der Rauchentwöhnung mit Screening ungefähr doppelt so hoch wie ohne.
Dr. Sebastian Schmidt verantwortet bei Siemens Healthineers die Themen Medical Affairs, Innovation und Strategie für die Geschäftseinheit Computed Tomography (CT). Er hat in Berlin und Freiburg Medizin studiert und war in Berlin als Radiologe tätig.
Screening-Programme: Risikoorientierung und Massenscreening Beim Lungenkrebs-Screening handelt es sich um ein sogenanntes risikoorientiertes Screening: Im Unterschied zum Brustkrebs-Screening, bei dem das Alter und Geschlecht die entscheidenden Faktoren sind – in den USA beispielsweise werden Frauen von 54 bis 70 Jahren alle zwei Jahre zum Mammographie-Screening eingeladen 8, ist das Lungenkrebs-Screening enger gefasst: Neben dem Alter spielt die Anzahl der Jahre, in denen die Betroffenen geraucht haben oder noch rauchen (die sogenannten Packungsjahre; Zahl der pro Tag gerauchten Zigarettenpackungen multipliziert mit der Zahl der Raucherjahre) eine zentrale Rolle. In den USA beispielsweise wurde das Einstiegsalter gerade von 55 auf 50 Jahre herabgesetzt und die Zahl der Packungsjahre von 30 auf 20 korrigiert 9. Auch die familiäre Historie spielt eine Rolle.
In der Europäischen Union sind Polen und Kroatien Vorreiter: So hat Kroatien als bisher einziges EU-Land im Jahr 2020 ein risikoorientiertes Screening-Programm gestartet, Polen nahm im gleichen Jahr ein regionales Pilot-Screening-Programm auf. Sowohl in Großbritannien als auch in Australien liegen aktuell Empfehlungen zur Umsetzung Nationaler Screening-Programme vor.
Natürlich muss das Ziel sein, dass so wenige Menschen wie möglich rauchen. Aber ergänzend dazu braucht man das Screening, denn dieses wirkt sozusagen sofort, da die Lungentumoren im frühen Stadium erkannt und die Patienten und Patientinnen kurativ operiert werden können. Die Raucherentwöhnung wirkt dagegen langfristig. Denn selbst wenn junge Raucher und Raucherinnen von heute auf morgen aufhören würden, so würde sich dies erst in 30 bis 40 Jahren positiv auf die Lungenkrebsstatistik auswirken. Langfristig könnte das Screening sogar ein Mittel zur Kostensenkung sein – weil man Patienten und Patientinnen im frühen Stadium vergleichsweise günstig minimal-invasiv operieren kann, statt sie in einem späteren Stadium und mit geringen Erfolgsaussichten mit teuren Medikamenten zu behandeln.
þ Wie kann Siemens Healthineers als Medizintechnikhersteller unterstützen?
Zum einen durch die stetige Weiterentwicklung im Bereich der Computertomographie, der bevorzugt eingesetzten Bildgebung zur Diagnose von Lungenkrebs, hin zu noch besserer Bildquali-
Lungenkrebs ist die tödlichste Krebserkrankung weltweit. Alleine in den 27 Ländern der Europäischen Union sind insgesamt 240.000 Todesfälle pro Jahr auf Lungenkrebs zurückzuführen.
tät bei möglichst niedriger Dosis. Vor einem Jahr haben wir den ersten quantenzählenden CT-Scanner NAEOTOM Alpha 5 vorgestellt, welcher drastische Verbesserungen möglich macht – unter anderem eine höhere Auflösung und eine um bis zu 45 Prozent niedrigere Strahlendosis bei ultra-hochauflösenden (UHR) Scans. Zum anderen gilt es, die Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz bietet, weiter auszuschöpfen.
þ Stichwort Künstliche Intelligenz –welche Rolle kann diese beim Lungenkrebs-Screening spielen?
KI spielt in der Befundung als Zweitmeinung eine wichtige Rolle, umso mehr, als dass die Anzahl der Untersuchungen stetig steigt – ein Trend, den ein Screening natürlich noch verstärken wird. Gleichzeitig fehlen bei höherer Arbeitsbelastung weltweit Radiologen und Radiologinnen und radiologische Fachkräfte. Bei weniger Befundzeit steigt leider auch die Fehleranfälligkeit. Hier kann KI dabei helfen, exaktere und schnellere Ergebnisse zu erzielen.
Siemens Healthineers hat den Algorithmus „AI-Rad Companion Chest CT6” entwickelt. Dieser hilft Radiologen und Radiologinnen dabei, Bilder zu interpretieren und bestimmten Bereichen besondere Aufmerksamkeit zu widmen.
Neben der konkreten Unterstützung bei der Befundung kann KI in Kombination mit medizinischer Bildgebung aber noch mehr: So können Bildfehler, wie sie etwa durch die Atmung der Patienen und Patientinnen während der CT-Untersuchung entstehen, mithilfe Künstlicher Intelligenz reduziert werden: Eine spezielle Sequenz von Siemens Healthin-
Der Europäische Rat hat die Empfehlung zur Aufsetzung nationaler ScreeningProgramme ausgesprochen. Damit ist ein weiterer wichtiger Meilenstein geschafft, so dass weitere Länder bald nationale Programme beginnen können.
eers berechnet die Bewegungen von Patientinnen und Patienten und löst die Aufnahme des Computertomographen genau dann aus, wenn optimale Bedingungen für die bestmögliche Bildqualität vorherrschen.
þ Welches sind Hinderungsgründe, an einem Screening-Programm teilzunehmen?
Zum einen gibt es natürlich die Angst vor Strahlung, denn es werden ja prinzipiell gesunde Menschen geplant einmal pro Jahr mit CT-Technologie gescannt. Bei Low-Dose Computertomographie bewegen wir uns aber bei der Dosis im Rahmen von konventionellen Röntgenaufnahmen, wie sie etwa nach einem Knochenbruch angefertigt werden. Nehmen wir das Beispiel Deutschland: Schon jetzt steht fest, dass es in Deutschland beim Lungenkrebs-Screening eine Obergrenze von 1,3 Milligray (CTDI) pro Untersuchung geben wird –das ist weniger als die natürliche jährliche Strahlenexposition in Deutschland. Natürlich ist es auch wichtig, die Zahl
In Deutschland beispielsweise hat das Bundesministerium für Strahlenschutz bereits beschlossen, dass Computer-Aided-Detection (CAD) beim LungenkrebsScreening verpflichtend sein wird. Statt der aus der Mammographie bekannten Doppelbefundung durch zwei Radiologen und Radiologinnen wird die KI die Zweitmeinung übernehmen, was auch dem allgemeinen Personalmangel Rechnung trägt. Das heißt, wenn eine RadiologiePraxis das Screening anbieten möchte, muss sie sowohl über einen Niedrig-Dosis-Computertomographen sowie über eine passende KI-Lösung verfügen.
der falsch-positiven Befunde so niedrig wie möglich zu halten, damit die Menschen Vertrauen in ein Screening haben können. Die Zahlen aus England sind in dieser Hinsicht ermutigend: So zeigte die Analyse der ersten 10.000 Screening-Teilnehmer und -Teilnehmerinnen, dass 98 Prozent eine korrekte positive Lungenkrebs-Diagnose hatten, nur zwei Prozent waren falsch-positiv 7
Ein weiterer wichtiger Punkt ist, das Thema Lungenkrebs ins Bewusstsein der Menschen zu rücken und Verständnis dafür zu schaffen, warum eine frühe Diagnose so entscheidend ist: Früh erkannt ist er in Stadium I und II kurativ – also auf Heilung ausgerichtet – mit minimal-invasiver Chirurgie behandelbar. Wie eingangs erwähnt: Lungenkrebs muss kein Todesurteil sein.
Referenzen
1 https://ecis.jrc.ec.europa.eu/factsheets.php (Lung Fact Sheet) Zugangsdatum: 22.12.2022
2 https://www3.weforum.org/docs/WEF_Learning_ Lessons_from_across_Europe_Prioritizing_Lung_ Cancer_after_COVID19_2021.pdf Zugangsdatum: 22.12.2022
3 https://www.lung.org/lung-health-diseases/lungdisease-lookup/lung-cancer/resource-library/lungcancer-fact-sheet Zugangsdatum: 22.12.2022
4 Potter et al: Association of computed tomography screening with lung cancer stage shift and survival in the United States: quasi-experimental study, 2022.
5 NAEOTOM Alpha ist nicht in allen Ländern verfügbar. Die zukünftige Verfügbarkeit kann nicht garantiert werden.
6 AI-Rad Companion Chest CT besteht aus mehreren medizinischen Geräten, die nicht in allen Ländern verfügbar sind. Die zukünftige Verfügbarkeit kann nicht garantiert werden.
7 Balata et al.: Analysis of the baseline performance of five UK lung cancer screening programmes, 2021.
8 https://www.cdc.gov/cancer/breast/basic_info/ screening.htm#:~:text=The%20USPSTF%20 recommends%20that%20women,often%20 to%20get%20a%20mammogram Zugangsdatum: 22.12.2022
9 https://www.uspreventiveservicestaskforce.org/ uspstf/recommendation/lung-cancer-screening#:~:text=The%20USPSTF%20recommends%20 annual%20screening,within%20the%20past%20 15%20years Zugangsdatum: 22.12.2022
www.siemens-healthineers.com/
Nerven lassen sich sehr gut im Ultraschall darstellen. Dr. Vet Trujanovic sticht mit der Nadel rein und platziert die Spitze, ohne den Nerv zu berühren. So vermeidet der Anästhesist eine Entzündungskaskade des Nervs auszulösen und kann beobachten, wie das Lokalanästhetikum nach und nach den Nerv umgibt.
Dr. Vet. Robert Trujanovic setzt in der Tierklinik Althangrund in Wien auf das Ultraschallsystem Sonimage HS2 von Konica Minolta, um Nerven für Eingriffe punktgenau zu blockieren, vor Notfall-OPs die Herzfunktion zu kontrollieren oder bei Notfallpatienten im Brustkorb und Bauchraum nach freien Flüssigkeit zu suchen.
Ultraschalluntersuchungen werden bei Tieren schon seit vielen Jahren durchgeführt. Die Diagnostik ist der beim Menschen sehr ähnlich: Der einzige Unterschied beim Tier besteht darin, dass vorher stellenweise die Haare entfernt werden müssen. Frequenzen von 4 bis 18 MHz sorgen bei einer Eindringtiefe von vier bis fünf Zentimetern bei Kleintieren in der Notfallambulanz für eine ausgezeichnete Bildqualität.
Der Tieranästhesist Dr. Vet. Robert Trujanovic erklärt, dass er das Ultraschallsystem Sonimage HS2 von Konica Minolta bei den Fachtierärzten Althangrund besonders für drei Szenarien einsetzt: „Der Ultraschall kommt vor der Anästhesie zum Einsatz, um im Bauch oder Brustkorb nach freien Flüssigkeiten zu suchen, um vor Notfalloperationen sicherzustellen, dass die Tiere keine Herzerkrankung haben und um Nervenblockaden zu legen, sodass den Kleintieren deutlich weniger Narkotika verabreicht werden müssen.“
„In den letzten fünf bis zehn Jahren haben sich Nervenblockaden in der Anästhesie von Tieren zum Hot Topic entwickelt. Um Nerven lokal zu blockieren, muss man genau wissen, wo sich der Nerv befindet“, erklärt Dr. Trujanovic. Mithilfe der Ultraschallbildgebung kontrolliert der Tierarzt, wo der Nerv verläuft und wie tief er ihn punktieren muss. Anders als bei Zähnen reicht es nicht, das Anästhetikum in anatomische Bereiche zu spritzen, sondern man muss den Nerv punktgenau treffen, ohne ihn zu verletzen.
Unter Ultraschallkontrolle ist es möglich, die Nadel beim Einstich zu verfolgen und die Nadelspitze punktgenau am Nerv zu platzieren. Mit dieser Methode der Regionalanästhesie gelingt es Dr. Trujanovic, die Narkosemittelmenge zu reduzieren. „Meine Blockade sitzt immer, da ich im Ultraschallbild exakt beobachten kann, wie sich das Anästhetikum im Gewebe anreichert und den Nerv umgibt.
So stelle ich eine Blockade innerhalb einer Minute her“, bestätigt der Tierarzt. In der Tierklinik Althangrund hat man sich auf Operationen spezialisiert. Annähernd jedes Tier, das in Narkose gelegt wird, wird geblockt. Die Vorteile von Nervenblockaden liegen für Dr. Trujanovic auf der Hand: Man kann den Tieren weniger Anästhetikum verabreichen. Sie werden mit einer leichten Anästhesie einfach nur in einen schönen Traum gelegt und verspüren durch die Nervenblockade keine Schmerzen.
Die Nadel immer im Blick Während es Trujanovic’ ursprüngliches Ziel war, den Tieren einen schmerzfreien Eingriff zu ermöglichen, hat er mit der Zeit einen weiteren Vorteil für die Tiere beobachtet: die Aufwachphase verläuft deutlich angenehmer. Anders als bei Opioid-basierten Protokollen, wacht das Tier auf wie aus einem Schlaf auf und kann gleich wieder aufstehen. „Um mithilfe eines Opioids, ein schmerz-
„Für unseren Anwendungsfall in der Tierklinik Althangrund eignet sich das Ultraschallsystem von Konica Minolta sehr gut. Ich habe schon mit vielen anderen Systemen gearbeitet, aber mit dem Sonimage HS2 laufen die ultraschallgeführten Nervenblockaden besonders gut ab. Gleichzeitig eignet sich das Gerät ebenfalls bestens für die Darstellung von Sehnen.“
freies Tier zu haben, muss man eine relativ hohe Opioiddosis applizieren, welche natürlich auch Nebenwirkungen hat, wie Erbrechen, Übelkeit oder Dysphorie. Mit ultraschallgeführten Nervenblockaden verläuft die postoperative Phase deutlich angenehmer, die Tiere haben keine Schmerzen, keine Übelkeit und haben auch nicht alle andere Nebeneffekte der Opioidgabe.
Die Methode – Nerven unter Ultraschallkontrolle zu blockieren – setzt der Tieranästhesist nicht nur für die akute, sondern auch für die chronische Schmerzbehandlung ein, um die Nerven zu beruhigen.
Dr. Trujanovic verwendet meist einen Linear-Schallkopf mit einer Frequenz von 4 bis 18 MHz. Bei großen Hunden greift er zur Micro-Konvex-Sonde mit 3 bis 10 MHz. Die lineare Hochfrequenz-Sonde ist ideal für eine Eindringtiefe von bis zu fünf Zentimetern geeignet. „Der besondere Vorteil ultraschallgeführter Nerven-Blockaden besteht darin, dass man nicht nur den Nerv, sondern auch die Nadelspitze genau sieht und nicht versehentlich ein Gefäß oder bei der Brachialis-Blockade die Pleura verletzt“, beschreibt Dr. Trujanovic die schonende Loko-Regionalanästhesie.
In der Tierklinik Althangrund ist der häufigste Anwendungsfall für die Blockade von Nerven die Operation an den hinteren Extremitäten, insbesondere des Kniegelenks. Ein Kreuzbandriss kommt bei Hunden häufig vor. Von der Luxation der Kniescheibe sind meist besonders kleine Hunde betroffen.
Um an der richtigen Stelle blockieren zu können, muss Trujanovic wissen, wo der Chirurg schneiden möchte und welcher Nerv diese Region enerviert. „Das Kniegelenk wird sowohl beim Hund als auch bei der Katze vom Ischiadicus und dem Femoralis inerviert. Wenn man diese beiden Stränge blockiert, ist das Knie komplett betäubt“, erläutert Dr. Robert Trujanovic.
Um ganz sicher zu gehen, kommt bei den ultraschallgeführten Eingriffen ein Nervenstimulator zum Einsatz, um eine intraneurale Injektion zu vemeiden, wie ein Aspirationstest um eine intravasale injektion zu verhindern. Die ultraschallgeführte Blockade von
Die Bedienung des Ultraschallsystems Sonimage HS2 von Konica Minolta über den Touch-Screen geschieht absolut intuitiv und kann mit einer Hand bewerkstelligt werden. Mithilfe weniger Knöpfe kann man alles einstellen.
Nerven in Verbindung mit einem Nervenstimulator zeigt eine sehr hohe Erfolgsrate mit einer sehr niedrigen Komplikationsrate. So hat Dr. Robert Trujanovic bereits mehr als tausend Eingriffe ohne Komplikationen durchgeführt.
Am Ultraschallgerät Sonimage HS2 von Konica Minolta gefällt dem Tierarzt besonders die Bildqualität und intuitive Bedienung über den Touch-Screen. Mit nur einer Hand hat er alles im Griff. Wenige Knöpfe und ein Trackball reichen aus, um optimale Bilder zu erhalten. Darauf möchte Dr. Robert Trujanovic in der Tierklinik Althangrund in Wien nicht mehr verzichten.
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Dr. Vet. Robert Trujanovic, Tierklinik Althangrund in Wien
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Radiologie Magazin · Ausgabe 2-2023
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© 2023 Guido Gebhardt
Alle nicht näher gekennzeichneten Bilder © Guido Gebhardt
Der Themenschwerpunkt der nächsten Ausgabe lautet:
Seit Monaten steht die Nachhaltigkeit auf der Themenliste der Radiologie ganz oben. Obwohl der Begriff eng gefasst zu sein scheint, ist die Bandbreite riesig. Fängt man erstmal an sich mit dem Thema zu beschäftigen, beginnt die Nachhaltigkeit bei der Produktion der Modalitäten, deren Energieverbrauch während ihrer Lebensdauer und betrifft letztendlich auch die Entsorgung. Gleichzeitig muss der gesamte Energieverbrauch der Praxisoder Klinikabteilung berücksichtigt werden. Das reicht von den technischen Systemen über die Beleuchtung bis hin zur Klimatisierung.
Aber auch der Kontrastmittelverbrauch trägt einen wesentlichen Teil zur Nachhaltigkeit bei. Obwohl die Ausscheidung des Arzeinmittels oft an anderer Stelle stattfindet.
Außerdem wird das neue Magazin einen Blick auf den aktuellen Stand Interventioneller Untersuchungsgeräte werfen und in einem Überblick die unterschiedlichen Systeme der Hersteller abbilden.
Außerdem sollte es sich mal wieder lohnen, nachzusehen, was ein modernes PACS auszeichnet, denn zahlreiche PACS-Installationen gehen ins zwanzigste Jahr.
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