Radiologie Magazin Ausgabe 3-2021 by Guido Gebhardt

3-2021

7,50 Euro

DIE ZEITSCHRIF T FÜR TRENDS IN TECHNIK UND IT

as innovative Berliner TeleradiologieD Unternehmen schafft die tiefe WorkflowIntegration mittels HL7 und setzt damit einen neuen Maßstab.

Teleradiologie

KI – aber wie?

Optimaler Workflow durch HL7-Integration

Von der Anmeldung bis zum Befundversand

Workflow und Wertschöpfung

Ausgezeichnetes Netzwerk

Herstellerneutrale Prozessoptimierung

Automatisierte Thoraxdiagnostik prämiert

Die KI-Plattform für die Radiologie Ihr einfacher Zugang zu einer Vielzahl von KI-Lösungen für einen effizienteren Workflow Entdecken Sie unsere cloudbasierte KI-Plattform deepcOS für die einfache und schnelle Integration zahlreicher geprüfter KI-Lösungen von weltweit führenden KI-Anbietern.

KI-Einsatz auf die unkomplizierte Art

Ein einheitlicher Vertrag > 25 KI Partner

Einmalige, nur eintägige Integration

Nutzerorientierte tiefe Workflowintegration

Auswahl erstklassiger KI-Lösungen

Schulung, Support und Abrechnung aus einer Hand

Umfassender Datenschutz und Anwendersicherheit

X- E M P L A R

Liebe Leser:innen, in dieser Ausgabe habe ich für Sie Artikel zusammen gestellt, die sich alle mit dem Thema Workflow befassen. Stagnierende beziehungsweise sinkende Vergütungen, Personalmangel und steigende Patient:innenzahlen erfordern Maßnahmen, um mehr Arbeit in kürzer Zeit zu erledigen. Natürlich darf die Optimierung des Workflows kein Selbstzweck sein. Auch wenn die Industrie für jedes Problem eine Lösung anbietet, muss berücksichtigt werden, ob sich die Investitionskosten für neue Systeme beziehungsweise neue Software in absehbarer Zeit bezahlt machen. Aus den zahlreichen Gesprächen mit Radiolog:innen und Industrievertreter:innen, die im Vorfeld d ieser Ausgabe stattgefunden haben, war auch zu erkennen, dass es gar nicht so einfach ist, herauszufinden, wo und wie man mit der Prozessoptimierung beginnt. Jeder Standort verfügt mit seiner Infrastruktur und seinen Rahmenbedingungen über gewisse Eigenheiten, die es zu berücksichtigen gilt. Zudem sollte bei der Workflow-Optimierung ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt werden. Die Änderung einzelner Prozessschritte wirkt sich unter Umständen auf die komplexe Informations- und Kommunikationsstruktur des gesamten Betriebes aus. Deshalb gehören von Anfang an möglichst viele Beteiligte an einen Tisch und es muss die gesamte Wertschöpfungskette – von der Anmeldung bis hin zum E ntlassmanagement und dem Bild- und Befundversand zu den weiterbehandelnden Kolleg:innen – berücksichtigt werden. Dazu gehört die Online-Terminvereinbarung genauso wie das digitale Management von Fragebögen, der Weg der Akten durch die Praxis über die Vorbereitung und Durchführung der Untersuchungen, bis hin zur automatisierten Bildanalyse und Befunderstellung sowie die Möglichkeit für Zuweiser:innen, auf Bilder und Befunde zugreifen zu können. Zu Anfang habe ich von den Kosten gesprochen, die es zu berücksichtigen gilt. Doch die Aufzählung der ganzen Möglichkeiten lässt schnell erkennen, dass man mithilfe von Automatisierung adminis trative Abläufe verkürzen kann. Muss die eingesparte Zeit jedoch dafür verwendet werden, sich um die neuen Systeme zu kümmern, ist vermutlich nichts gewonnen. Herzlichst, Ihr

R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2021

X-E M PL A R

X- K L U S I V

6 Die Teleradiologie der Zukunft schon heute Optimaler Workflow durch HL7-Integration

12 Workflow-Optimierung mit KI

EuSoMII-Jahrestagung setzt Schwerpunkt auf KI und Workflow

24 Produktiver mit KI

Studie zum Thema Effizienzsteigerung mithilfe von KI-Systemen

30 Better Data, Better Care

Optimierter klinischer Workflow durch strukturierte Befundung

46 Quantensprung

Siemens Healthineers präsentiert den weltweit ersten quanten zählenden CT-Scanner

KI-Anwendungen müssen nahtlos in die bestehende Infrastruktur integriert werden

72 Ausgezeichnetes KI-Netzwerk

Radiologisches Netzwerk von Uhlenbrock & Partner schließt 23 Kliniken an

X- P E R T

16 Workflows und Wertschöpfungsketten

Interview mit Michael Heider, Philips GmbH Market DACH

20 Das RIS wird zum Betriebssystem

Guido Gebhardt im Gespräch mit Rainer Kasan und Dr. Christian Prasch, Digithurst Bildverarbeitungssysteme GmbH & Co. KG

Quantitative Auswertung von MR-Scans

34 Offene KI-Plattformen

Die zweite Veranstaltung der Reihe „Zukunft Teleradiologie“

38 Eine Lösung für alle Fälle

Natalie Erdmann, CMO bei der deepc GmbH, über den klinischen Nutzen bei der Anwendung von KI-Lösungen

40 Workflows intelligent unterstützt

Intelligente Unterstützung bei Röntgenaufnahmen

Bessere Bilder mit geringerem Rauschen

Agfa bringt mit SmartXR KI an den radiologischen Arbeitsplatz

76 Lernen leicht gemacht

Der BerlinCaseViewer erlaubt es allen Facharztgruppen, ihr Fachwissen in unterschiedlichen Bereichen zu vertiefen

78 Welche KI passt zu mir?

Der neue Innovative Amplifier Store von Sectra: Welche Apps liefern einen echten Mehrwert?

82 Pioniere in Sachen Patientenkomfort

Mammographie-Ärztin spricht über Erfahrungen und Fallstricke in der Biopsie

94 Neue Technologie im Patienteneinsatz

Dunkelfeld-Röntgen verbessert die Diagnose von Lungenerkrankungen

70 86 68

Standardisierte Befundung verändert die Radiologie Deutlichere Mikrostrukturen in der Lunge

X- E M P L A R

3 Editorial 99 Vorschau / Impressum

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Bildqualität und Brustdichte

AUS DER PR A XIS

X- E M P E L

26 Fokus Hirn

AIRAmed entwickelt KI-basierte Anwendungen, um neuro degenerative Erkrankungen früh und sicher zu erkennen

44 Schneller Scannen

KI-Lösung Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) von Canon Medical Systems reduziert das Rauschen bei gleicher Scanzeit

50 Seid Pioniere, Radiologen

Die Gründer von NeoQ beschreiben, weshalb es Menschen schwerfällt, Veränderungsprozesse voranzutreiben

58 Mobile Teleradiologie

Die Asklepios Stadtklinik Bad Tölz setzt im Rahmen der Teleradiologie auf eine dedizierte Bildverteilungslösung

62 Effizient von A bis Z

Mit einem leistungsfähigen RIS optimiert Radiologie Oberland den Workflow von der Anmeldung bis zu den Zuweiser:innen

66 Herz ist Trumpf

Der CardioGraphe von GE Healthcare in der internistisch-kardio logischen Schwerpunktpraxis Rheingalerie in Köln-Rodenkirchen

8 6 Künstliche Intelligenz für die Assistenz

Optimaler Workflow entscheidet über effizientes MammographieScreening

96 Bildverteilung leicht gemacht

CD wird unaufhaltsam durch webbasierte Portale ersetzt

X- H I B I T

90 Digitale Evolution in allen Bereichen

Dreiländertagung der Medizinischen Physik 2021

92 13. Radiologie Kongress Ruhr

Jahreskongress tagte im November 2021 wieder in Präsenz

Die smarte Lösung für Ihren Befundungs-Workflow: Flexibel, strukturiert und vollständig in Ihre Abläufe integriert.

X-T R A

23 Mehr Engagement für KI-Innovationen

Canon Medical gibt Einführung von Altivity bekannt

DEMO BUCHEN

56 Deep Unity: In der Einheit liegt die Stärke

Gesamtheitliche Lösung in der diagnostischen Bildgebung

65 Zugangscode anstatt PatientenCD So geht Zuweiserkommunikation heute

70 AI MarketPlace von Telepaxx

MSK Plattform von ImageBiopsy Lab automatisiert und standardisiert medizinische Arbeitsabläufe

81 EIZO RadiForce RX1270

Effektiver Workflow an radiologischen Befundungsstationen

8 9 Fujifilm Medical IT-Plattform

Ordnet und priorisiert radiologische Studien mithilfe von KI

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X- K L U S I V

Optimaler Workflow durch HL7-Integration

Die Teleradiologie der Zukunft schon heute Mit dem Aufbau von HL7-Schnittstellen zu den angebundenen Kliniken zeigt das innovative Berliner Teleradiologie-Unternehmen Radiology Advanced, dass es möglich ist, unterschiedliche Systeme nahtlos miteinander zu verknüpfen und so Simplizität und maximale Effizienz im Arbeitsablauf der Teleradiologie zu kreieren.

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X- K L U S I V

Der HL7-unterstützte webportal-basierte Workflow Im Detail lässt sich der HL7-unterstützte Workflow von Radiology Advanced wie folgt beschreiben: ◾ Wie auch in der klinischen Routine im Tagdienst erstellt die anfordernde Ärztin oder der Arzt einen Auftrag für eine CT/MRToder Röntgenuntersuchung im klinikeigenen RIS-/KIS-System in den teleradiologischen Dienstzeiten. ◾ Es folgt die automatische Auftragserstellung und Anlegung einer neuen Patientin oder eines neuen Patienten (inklusive Patientenstammdaten) im Teleradiologie-Webportal der Radiology Advanced mittels HL7-ORM (Order Entry Message) Nachricht. ◾ In dem automatisch angelegten Auftrag im Webportal finden sich nun alle relevanten Daten aus dem RIS-/KIS-System der Klinik, die für die Prüfung und Vergabe der rechtfertigenden Indikation erforderlich sind. ◾ Der Teleradiologe die Teleradiologin prüft die gemachten Angaben, legt das CT/MRT- oder Röntgenprotokoll fest und vergibt die rechtfertigende Indikation für die gewünschte Untersuchung.

Teleradiologie heute In immer mehr Kliniken in Deutschland hat sich die Teleradiologie als integraler Bestandteil der Patientenversorgung, vor allem außerhalb der regulären Arbeitszeiten, in der Nacht, an Wochenenden und Feiertagen, fest etabliert. Hierbei liegen die Vorteile einer Unterstützung durch professionelle TeleradiologieDienstleister klar auf der Hand: Neben der Optimierung der Effizienz und den damit einhergehenden Kosteneinsparungen für die Krankenhäuser, gehören die Sicherstellung der Patien-

◾ Die MTRA wird über die Vergabe der rechtfertigenden Indikation informiert und führt die Untersuchung nach vorgegebenem Protokoll durch. Im Anschluss werden die Aufnahmen auto matisch direkt von der Modalität an das Teleradiologie-System der Radiology Advanced versendet. ◾ Die Teleradiologin oder der Teleradiologe erstellt umgehend den ausführlichen fachärztlichen Befund. Nach endgültiger Signierung des Befundberichtes wird dieser automatisch per HL7-ORU (Unsolicited Observation Reporting) Nachricht als Textbefund an das RIS-/KIS-System der Klinik übermittelt, von wo er direkt abgerufen werden kann. Zusätzlich zu den reinen Textbefunden können auch PDF-Befunde an die Klinik in Form von HL7-MDM (Medical Document Management) Nachrichten verschickt werden.

tenversorgung, die verbesserte „WorkLife-Balance“ für die Mitarbeiter:innen in den radiologischen Abteilungen und selbstverständlich die Steigerung der Befundqualität aufgrund der ausnahmslosen Befundung durch vollausgebildete Fachärzt:innen für Radiologie zu den unbestrittenen Vorzügen. Was in der Theorie zunächst absolut plausibel erscheint, erfordert dennoch von modernen Teleradiologie-Dienstleistern sehr viel mehr als nur die reine Umsetzung eines technischen Konzeptes und die Zusammenführung von fachlich gut aus-

gebildeten Radiolog:innen. Ein häufig thematisierter Aspekt und zugleich das Herzstück einer jeden Zusammenarbeit in der Teleradiologie, ist der konkrete Workflow von der Anforderung der teleradiologischen Untersuchungen über die gesetzeskonforme Stellung der rechtfertigenden Indikation bis hin zur passenden Befundübermittlung an die behandelnden Ärzt:innen. Die Spannbreite in der Umsetzung ist hier deutschlandweit groß. Sie reicht von absolut rudimentären Formen, die den Prozess immer noch per Telefon und Fax abwickeln

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X- K L U S I V

Dr. med. Ehssan Ghadamgahi (Gründer und Geschäftsführer) und Prof. Dr. Dr. Martin Maurer (Ärztlicher Direktor) leiten Radiology Advanced und bieten ihren Kunden innovative Qualitäts-Teleradiologie (v.l.n.r.)

(diese Art der Umsetzung sollte dringend der Vergangenheit angehören) bis hin zu hochmodernen webbasierten PortalLösungen mit intuitiven Bedienober flächen, die den gesamten Ablauf detailliert abbilden und dokumentieren.

Status quo der modernen PortalLösungen Ein großer Vorteil der bisher vielfach genutzten Teleradiologie-PortalLösungen ist, dass diese vollkommen unabhängig von den in den Kliniken verwendeten RIS-/KIS- und PACS-Systemen verwendet bzw. in Form eines Parallelbetriebes zu diesen aufgesetzt werden. Für die angebundenen Kliniken bedeutet dies zunächst, dass sie keinerlei Änderungen an Ihren bestehenden RIS-/KIS- und PACS-Systemen vornehmen müssen. Der Einstieg in die Teleradiologie wird bei dieser Art der Anbindung auch dadurch maßgeblich erleichtert, dass die Anschlussgebühren auf ein Minimum gesenkt werden können und das Arbeiten mit den intuitiv zu bedienenden Portalen von den Mitarbeiter:innen in den angebundenen Krankenhäusern in kürzester Zeit beherrscht wird. Neben den insgesamt doch deutlichen Vorteilen gibt es allerdings auch einzelne Nachteile, die vor allem für den Workflow relevant sind. Die fehlende Verbindung zu den KlinikRIS-/KIS-Systemen hat zur Folge, dass die Krankenhausmitarbeiter:innen für die Anforderung einer teleradiologischen Untersuchung im Vergleich zum regulären Tagdienst einen gering erhöhten Arbeitsaufwand haben. So müssen die wichtigsten Kenndaten für eine Untersuchung, wie zum Beispiel die

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Patientenstammdaten, die klinischen Angaben und die Laborparameter händisch aus dem Klinik-RIS-/KIS-System in die Anforderungsmasken der Webportale übertragen werden. Dieser Vorgang kann Zeit kosten und für manche MTRA unangenehm sein, insbesondere dann, wenn es bei einem Notfall in der Nacht schnell gehen muss. Ähnlich verhält es sich mit dem Export der fachärztlich erstellten Befunde. Nach Abschluss eines Nachtdienstes werden die teleradiologisch erstellten Befunde aus dem Webportal in der Regel manuell in das klinikeigene RIS-/KIS-System übertragen. Eine weitere zusätzliche Tätigkeit, die Arbeitszeit und Personal bindet. Die Frage, die sich hier aufdrängt, ist, ob es einen anderen Weg gibt, den

Workflow und die technische Anbindung insoweit zu optimieren, dass die Vorteile der Portal-Lösungen genutzt werden können, bei jedoch gleichzeitiger Beseitigung der bis heute noch vorhandenen Nachteile. Die Antwort, die das innovative Berliner Teleradiologie-Unternehmen Radiology Advanced ihren Kunden hierauf geben kann, ist ein klares „Ja“.

Radiology Advanced schließt die Lücke durch HL7-Integration Die RA Radiology Advanced GmbH wurde im Jahr 2017 von dem Radiologen Dr. med. Ehssan Ghadamgahi gegründet und beeindruckt seither durch ihr rapides Wachstum mit einer stetig steigenden Anzahl an deutschlandweit angeschlossenen Kliniken. Hierbei über-

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Organisationen im Gesundheitswesen und deren IT-Systemen. Die Zahl 7 im Namen bezieht sich auf die Schicht 7 des ISO/OSI-Referenzmodelles für die Kommunikation (ISO7498-1) und drückt damit aus, dass hier die Kommunikation auf Applikationsebene beschrieben wird. Der große Vorteil ist, dass durch die Implementierung der HL7-Schnittstelle die vorne beschriebenen zusätzlichen Arbeitsschritte der WebportalLösungen elektronisch unterstützt bzw. automatisiert werden und damit dann für die Klinikmitarbeiter:innen vollständig entfallen. In der Folge kommt es hier zu einer direkten Verbindung zwischen dem Klinik-RIS-/KIS-System und dem Teleradiologie-Webportal von Radiology Advanced. Eine Umstellung der Arbeitsabläufe für die Teleradiologie ist nicht mehr erforderlich, da sich der Workflow nicht mehr vom Tagdienst unterscheidet. zeugt das vom TÜV nach DIN EN ISO 9001:2015 zertifizierte Unternehmen mit einem konsequenten Konzept aus fachlicher und technischer Exzellenz. Durch diese Strategie hat sich Radiology Advanced in kürzester Zeit als Qualitäts- und Innovationsführer in der Teleradiologie im Markt positioniert. Mitte des Jahres 2021 kam nun der nächste Sprung: Das Berliner Unternehmen hat es geschafft, die Brücke zwischen ihrem Teleradiologie-Webportal und den RIS-/ KIS-Systemen der angebundenen Kliniken zu schlagen und diese mittels Aufbau von HL7-Schnittstellen in die tiefe Workflow-Integration zu bringen. HL7 steht hierbei für Health Level 7 und ist eine Gruppe internationaler Standards für den Austausch von Daten zwischen

Drei Vorteile der HL7-Integration ❶ Meilenstein in der Teleradiologie durch die direkte Verbindung des Klinik-RIS-/KIS-Systems mit dem Teleradiologie-Webportal und damit reibungsloser Workflow ohne Unterschied zum regulären Tagdienst ❷ Optimaler Teleradiologie-Prozessablauf durch den Wegfall von redundanten Arbeitsschritten ❸ Kosteneffiziente Lösung mit größter Akzeptanz beim Klinikpersonal durch maximale Vereinfachung der Abläufe

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X- K L U S I V

Das Gesundheitszentrum Bitterfeld / Wolfen und Radiology Advanced arbeiten mit maximaler Effizienz in der Teleradiologie durch die tiefe Workflow-Integration mittels HL7.

Bild: Gesundheitszentrum Bitterfeld / Wolfen

Die Gesundheitszentrum Bitterfeld / Wolfen GmbH ist ein modernes medizinisches Leistungszentrum mit überregionaler Bedeutung und Akademisches Lehrkrankenhaus der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Zur Versorgung der Patient:innen stehen zwölf klinische Fach abteilungen mit 430 Betten bereit. Jährlich werden ca. 20.000 Patienten stationär und ca. 25.000 ambulant behandelt. Weiterhin gehören zum Gesundheitszentrum zwei Tageskliniken mit 30 Plätzen, ein Seniorenpflegeheim mit 50 Plätzen sowie ein Medizinisches Versorgungs zentrum mit zehn Facharztpraxen.

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Zufriedene Kunden: Durch Radiology Advanced profitiert das Gesundheitszentrum Bitterfeld / Wolfen vom optimalen Workflow in der Teleradiologie Als modernes medizinisches Leistungszentrum verfügt das Gesundheitszentrum Bitterfeld / Wolfen über zwölf klinische Fachabteilungen und diverse zertifizierte Zentren. Innovative Medizintechnik und gesicherte Diagnosestellungen zählen insbesondere in der radiologischen Abteilung zum Standard. Seit 2019 arbeitet die Klinik erfolgreich mit Radiology Advanced zusammen. Im Jahr 2021 kam nun der nächste Schritt in eine intensivierte Kooperation. Es erfolgte die Umsetzung einer HL7-Schnittstelle zwischen dem Klinik-RIS-System und dem Radiology Advanced Webportal und damit der Start der tiefen Workflow-

Integration. „Das Radiologen-Team von Radiology Advanced arbeitet mit äußerster Präzision, höchster Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit. Das Unternehmen entwickelt Innovationen und treibt diese stets voran. So war es für uns auch ein logischer Schritt, in die nächste Stufe der Zusammenarbeit zu gehen. Durch den Aufbau der HL7-Schnittstelle ist die Teleradiologie von Radiology Advanced nun nahtlos in unseren regulären Workflow integriert. Sämtliche Arbeitsschritte laufen seither mit maximaler Effizienz – es gewinnen alle Beteiligten,“ erklärt Ronald Schulze, Chefarzt der Radiologischen Klinik, Gesundheitszentrum Bitterfeld / Wolfen GmbH.

www.radiology-advanced.com

X- K L U S I V

Zweiebenen-Angiographiesystem mit Multi-Achsen-Bodenstativ • • • • •

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X- KLUS IV

WorkflowOptimierung mit KI Schade, dass die Jahrestagung der EuSoMII noch nicht so bekannt ist. Noch ist der Kongress der European Society for Medical Imaging and Informatics ein Geheimtip. Doch wer sich für KI und Workflow interessiert, der ist bei der EuSoMII gut aufgehoben. Das Thema des EuSoMII-Kongresses, der auch 2021 wieder ausschließlich online stattfand, lautete „Connections“. Wie Prof. Elmar Kotter zu Beginn der Veranstaltung kommentierte, ist das der Begriff, der die Herausforderungen des Gesundheitswesens der Gegenwart prägt. Verbindungen sind heute das A und O. Egal ob es sich um die Kontakte zwischen Ärzt:innen, Abteilungen oder Kliniken handelt oder um die Verknüpfung unterschiedlicher Objekte in einem Netzwerk. Mit guten Verbindungen steht und fällt die interne und externe Kooperation sowie die Kommunikation im Netzwerk.

Interdisziplinäres Befundmanagement Mit seinem Vortrag von „Bench to Bedside“ legte Prof. Erik Ranschaert gleich zu Beginn des EuSoMII-Kongresses am 23. Oktober 2021 die Basis für das Verständnis aller weiteren Sessions. Ranschaert erklärte, dass die Anwendungen von KI-Lösungen in der Radiologie, der Pathologie und der Ophtalmologie stetig

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Die Abbildung zeigt eine Möglichkeit, bestehende KI-Modelle – ohne weitere Änderungen zuzulassen – zu implementieren. Damit ist es möglich, verifizierte KI-Modelle, die im Rahmen eines Forschungs-Workflows eingesetzt, optimiert und validiert wurden, in einen Produktionsmodus zu überführen. Quelle: Integrating AI into radiology workflow – levels of research, production, and feedback maturity3

zunehmen und das Potenzial besitzen, den gesamten radiologischen Workflow zu verändern. Mit Machine-LearningMethoden ist es möglich, Hypothesen über reale Phänomene schrittweise zu validieren und zu verfeinern.

In der Radiologie wird KI häufig immer noch damit in Verbindung gebracht, Bilder automatisiert zu analysieren. Doch die selbstlernenden Algorithmen eignen sich hervorragend dazu, den gesamten Weg der Patient:innen durch die Praxis

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zu beschleunigen, den Workflow effizienter zu gestalten und die Produktivität des Betriebs zu erhöhen. Egal ob Order Entry, Terminvereinbarung, Auswahl eines geeigneten Scan-Protokolls, Rauschunterdrückung, Dosisreduktion, Segmentierung, Hanging-Protokolle, Befunderstellung, ICD- und CDE-Kodierung, Rechnungsstellung oder die Kommunikation mit Klinikern und Zuweiser:innen, kein Vorgang, für den es nicht bereits eine Anwendung zu erwerben gibt. Wer mit dem Gedanken spielt, eine KI-Lösung zu implementieren, sollte sich jedoch ein paar Gedanken machen, welcher Grundvoraussetzungen es bedarf. Die Basis aller Überlegungen sollte die Definition eines konkreten Anwendungsfalls sein, erst danach macht es Sinn, sich um vertragliche Vereinbarungen, Datensicherheit, IT-Support sowie PACS-Integration und nahtlose Workflow-Integration zu kümmern oder sich gar schon mit Dingen wie Anwendertrainings und Key-Performance-Indikatoren

zu beschäftigen. Bei der Integration jeglichen Systems zur Workflow-Optimierung ist es von Vorteil, sich nicht nur auf die eigenen Anforderungen zu fokussieren, sondern das gesamte Potenzial praxis- beziehungsweise klinikweiter Vorteile zu bedenken. Als Beispiel sei die Zusammenführung radiologischer und pathologischer Befunde genannt, die uns in die Lage versetzen, eine integrierte Diagnose zu erstellen, die Tumorprofile und Ansprechverhalten beinhaltet, wovon multidisziplinäre Teams sehr profitieren würden.

Vorbefunde müssen validiert werden Ein klarer Anwendungsfall der KI-basierten Workflow-Optimierung liegt bereits in der automatisierten Befunderstellung von Lungen-Thorax-Aufnahmen vor, wenn es darum geht, eine mittlere fünfstellige Anzahl an Lungenaufnahmen pro Jahr zu diagnostizieren. Wir alle wissen, dass etwa die Hälfte aller Aufnahmen keinen Befund ergibt.

Prof. Eric Ranschaert, Radiology Elisabeth-Twee Steden Ziekenhuis (ETZ)/Ghent University

Etwa ein Viertel der Aufnahmen ohne Befund ist jedoch „falsch negativ“. Das heißt, mithilfe der automatisierten Befunderstellung, sind wir in der Lage, den Workflow wesentlich zu beschleunigen und die Produktivität zu erhöhen, denn es geht lediglich darum, den Vorbefund zu validieren. Trotzdem bleibt der Radiologe oder die Radiologin in der Verantwortung für den vollständigen und korrekten Befund. E ventuell könnte die Validierung sogar an einen Teleradiologen oder Teleradiologin vergeben werden. Während die Hersteller sich längst mit den zahlreichen relevanten Anwendungsfällen auseinandersetzen und Lösungen parat haben, die die lokalen Eigenschaften spezifischer Populationen, wie deren Alter oder deren genetische Voraussetzung berücksichtigen, um das Bias gering zu halten, gleicht für viele Anwender:innen die KI einer Blackbox.

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X-K LUSI V

EuSoMII-Präsident Prof. Elmar Kotter, Geschäftsführender Oberarzt an der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Universitätsklinikum Freiburg

Die Vorsitzenden der ersten Session waren Dr. Merel Huisman, Radiologie Academisch Medisch Centrum Universität Amsterdam (oben ) und PD Dr. Daniel Pinto dos Santos, Radiologie der Universitätsklinik Köln (rechts)

Egal um welchen Anwendungsfall in der Workflow-Optimierung mit Hilfe von KI es sich handelt, die zehn grundlegenden Fragen lauten: ❶ Welches Problem soll mit der Anwendung gelöst werden und für wen ist die Anwendung gedacht? ❷ Was sind die potenziellen Vorteile und Risiken und für wen? ❸ Wurde der Algorithmus rigoros und unabhängig validiert? ❹ Wie kann die Anwendung in Ihre klinischen Arbeitsabläufe integriert werden und ist die Lösung mit Ihrer bestehenden Software kompatibel? ❺ Wie sehen die Anforderungen an die IT-Infrastruktur aus? ❻ Entspricht die Anwendung den Vorschriften für Medizinprodukte und den Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten des Ziellandes, und welcher Klasse von Vorschriften entspricht sie? ❼ Wurden Analysen der Kapitalrendite (Return on Investment, RoI) durchgeführt? ❽ Wie wird die Wartung des Produkts sichergestellt? ❾ Wie werden Benutzerschulung und Nachbereitung gehandhabt? ❿ Wie wird mit möglichen Fehlfunktionen oder fehlerhaften Ergebnissen umgegangen?

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Man kann es nur immer wieder wiederholen: Es müssen unabhängige Kontrollmechanismen etabliert werden, die die Ergebnisse von KI-Algorithmen messen und die Qualität dieser Ergebnisse bestätigen. Im September 2021 veröffentlichte eine Gruppe von Wissenschaftler:innen unter Führung des Artificial Intelligence in Medicine Lab (BCNAIM) der Faculty of Mathematics and Computer Science, an der University von Barcelona, Spanien, dazu das Paper „FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging 1 “. Außerdem wurden im März 2021 die ECLAIRGuidelines „To buy or not to buy – evaluating commercial AI solutions in radiology2“, veröffentlicht. Beide Veröffentlichungen befassen sich damit, den KI-Interessierten den Einstieg in die neue Technologie zu erleichtern und wie ein Leitfaden durch die einzelnen Schritte der KI-basierten WorkflowOptimierung zu führen, damit man sich im Dickicht der annähernd 400 verfügbaren und ständig wachsenden Anzahl an Algorithmen leichter zurechtfindet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jeglicher Anwendung von KI zur Workflow-Optimierung radiologischer Prozesse, eine gründliche Analyse des Anwendungsfalls vorausgehen sollte. Zudem ist es vorteilhaft, sich bei der Konzipierung nicht nur auf interne Verbesserungen zu fokussieren, sondern gleich zu versuchen, Zuweiser:innen und Klinik ärzt:innen bei der Planung einzubeziehen und an den positiven Auswirkungen verbesserter Arbeitsabläufe teilhaben zu lassen. Über allem steht jedoch, neben den Investitionskosten auch die Folgekosten zu betrachten und Technik nicht nur um der Technik Willen einzusetzen. Im Vordergrund steht der Mensch, der sich eine Maschine zunutze macht und nicht umgekehrt.

www.eusomii.org

1 FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging (https://arxiv.org/pdf/2109.09658.pdf) 2 ECLAIR-Guidelines To buy or not to buy – evaluating commercial AI solutions in radiology (https://doi.org/10.1007/s00330-020-07684-x) 3 J. of Medical Imaging, 7(1), 016502 (2020). https://doi.org/10.1117/1.JMI.7.1.016502

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Die universelle klinische Plattform Alle Teile ergeben ein großes Ganzes

Bestehende Radiologie IT-Lösungen sind für Fachbereiche und Abteilungen entwickelt worden. Doch im Laufe der Zeit sind die Grenzen zwischen ihnen verschwommen. So ist die herkömmliche Softwarelandschaft divers und kaum zu vereinbaren. DeepUnity löst dieses Problem. Es integriert zum Beispiel DICOM und Non-DICOM Daten und verbindet klinische mit radiologischen Abläufen. Barrierefrei, ohne Anwendungen wechseln zu müssen. Damit bringt es Lösungen zusammen. Weiterführende Informationen auf

dedalusgroup.de

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X- P E R T

Workflows und Wertschöpfungsketten Mit dem ganzheitlichen, herstellerneutralen Konzept der Radiology Workflow Suite hebt Philips die Prozessoptimierung auf eine neue Stufe. Komplexe Abläufe greifen wie Zahnräder ineinander. Guido Gebhardt sprach mit Michael Heider, Business Marketing & Sales Leader Precision Diagnosis, Philips GmbH Market DACH.

Grafik: Philips Healthcare

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X- P E R T

þ Wie hängen Workflows und Wirt schaftlichkeit zusammen? Seit vielen Jahren sehen sich die Betreiber:innen radiologischer Einrichtungen mit sinkenden beziehungsweise stagnierenden Vergütungen und einem Mangel an Personal konfrontiert. Gleichzeitig steigen die Patientenzahlen. Workflow-Optimierung ist ein Weg, dieser Herausforderung zu begegnen. Im Krankenhaus ist die Radiologie als interdisziplinärer Knotenpunkt bei nahezu allen Fällen beteiligt. Die Workflows betreffen das ganze Haus, da

Wartezeiten für bildgebende Untersuchungen die Verweildauer verlängern und die Kosten in die Höhe treiben. Aber auch in der Praxis geht es darum, die Prozesse von der Einweisung beziehungsweise Anmeldung bis zur Befundkommunikation an die zuweisenden Ärzt:innen zu verbessern. þ Wie könnte eine Optimierung der Workflows in der Radiologie aussehen? Um die Prozesse in der Radiologie zu verbessern, hat Philips die Radiology Workflow Suite entwickelt. Das Kon-

zept verbindet Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette: vom Patientenmanagement und der Bildgebung über Bildanalyse und Befundung bis hin zu Entscheidungsfindung, Therapie und Nachsorge. Die Abläufe sollen wie Zahnräder ineinandergreifen. Dabei spielt das Thema Interoperabilität eine besonders wichtige Rolle. Denn für den verlustfreien, nahtlosen Datenaustausch zwischen Systemen – einschließlich Systemen von Drittunternehmen – braucht es offene und standardisierte Schnittstellen.

Ganzheitliches Workflow-Management zielt darauf, Abläufe inhaltlich optimal aufeinander abzustimmen und Medienbrüche zu vermeiden. R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2021

X- P E R T

þ In der Radiologie herrscht Personalmangel. Welche Möglich keiten sehen Sie da? Mit unserer herstellerneutralen Telepräsenz-Lösung können sich Expert:innen zum Beispiel von einer Zentrale aus „remote“ auf CT- und MR-Systeme aufschalten, um MTRAs in Echtzeit zu unterstützen. Diese Hilfe aus der Ferne trägt dazu bei, die Standardisierung voranzutreiben, fehlende Erfahrung bei Berufseinsteigenden zu kompensieren und die Ausbildung zu zentralisieren. Und letztendlich profitieren die Patient:innen und Patienten von einer qualitativ hochwertigen, wohnortnahen Versorgung. Vor allem aber wird das Personal entlastet. Laut einer von uns in Auftrag gegebenen Studie leiden in Deutschland 97 Prozent der MTRAs unter Burnout-Symptomen. 20 Prozent sind der Meinung, dass ihre Arbeit ineffizient sei und Prozesse automatisiert werden sollten. Unsere Smart Workflow-Lösungen für die Magnetresonanztomographie tragen diesem Wunsch bereits Rechnung. Dazu gehören zum Beispiel Vorschläge zur Wahl der richtigen Spulen und visuelle Anleitungen für deren Positionierung. Oder eine Sensortechnologie, die die Atembewegungen überwacht. Dadurch fällt das Anlegen eines Atemgurtes weg. Beim Röntgen-Thorax erleichtert der KI-gestützte Smart Assistant die Umsetzung des First-time-rightPrinzips. Er gibt innerhalb von Sekunden Feedback zur Bildqualität. Außerdem benennt er Fehlerquellen und gibt Empfehlungen, wie die MTRAs gleich beim ersten Mal einwandfreie Bilder erzielen können. þ Wird KI das Leben von Radiologinnen und Radiologen leichter machen? Die Zeiten, in denen Künstliche Intelligenz mehr als Bedrohung denn als Chance begriffen wurde, sind zum Glück vorbei. Wir wissen heute, dass sie die Qualität der Diagnostik verbessert, indem sie die Variabilität reduziert und die Reproduzierbarkeit erhöht. Zusätzlich entlasten KI-Algorithmen Radiolog:innen von monotonen Routineaufgaben und setzen Ressourcen für anspruchsvolle, nicht delegierbare Tätigkeiten, wie Gespräche mit Patient:innen, frei. Besonders groß ist der Mehrwert, wenn es darum geht, in komplexen Strukturen standortübergreifend und interdisziplinär zusammenzuarbeiten.

„ Für den wirtschaftlichen Erfolg radiologischer Abteilungen und Praxen gewinnen effiziente Workflows zunehmend an Bedeutung.“ Michael Heider, Business Marketing & Sales Leader Precision Diagnosis, Philips GmbH Market DACH

R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2021

Über unsere Nachverarbeitungsplattform haben Radiolog:innen von überall Zugriff auf die Bilder sämtlicher Systeme. Das macht die Befundung flexibel und unabhängig von modalitätsnahen Workstations. Die neueste Version bietet ein umfangreiches Paket an KI-Algorithmen für die Kardiologie, Pulmologie, Onkologie und Neurologie. Eine der Applikationen kann beispielsweise 29 Prozent zuvor übersehener pulmonaler Noduli identifizieren und die Zeit für die Auswertung um 26 Prozent verkürzen. Zudem lässt sich die Visualisierungslösung für Tumorkonferenzen und Webinare nutzen.

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RÖNTGENBILDER PER WHATSAPP? BESSER DSGVO-KONFORM MIT MRAY

Doch KI ist bei weitem noch nicht in der Versorgungsrealität angekommen. Deshalb wollen wir mit unserer IntelliSpace AI Workflow Suite den Transfer der Schlüsseltechnologie in die Routine vereinfachen. Die herstellerneutrale, multimodale Plattform ordnet die Bilddaten automatisch im Hintergrund den passenden KI-Applikationen zu und startet die Analyse, ohne dass eine Interaktion erforderlich ist. Durch die Anbindung an das PACS werden die Ergebnisse gleich bei Beginn der Befundung im Result Board bereitgestellt. Die Radiolog:innen – weiterhin oberste Entscheidungsinstanz – können sie bestätigen oder verwerfen. Außerdem haben sie über die Plattform Zugang zu einem Marktplatz für KI-Anwendungen von Drittunternehmen. þ Bisher haben wir nur über die Bildanalyse gesprochen. Wie sieht es mit dem Befund aus. Gibt es konkrete Ideen, auch die Befunderstellung zu automatisieren? In der Radiologie wird ja schon lange über die strukturierte Befundung diskutiert, denn Freitexte sind so individuell, wie die Radiolog:innen, die sie diktieren. Sie lassen viel Spielraum für Interpretationen. Im ungünstigsten Fall suchen die Zuweisenden vergeblich nach den Informationen, die sie für die Therapieentscheidung benötigen. Studien belegen die Überlegenheit der strukturierten Befundung gegenüber der „Prosa“ in puncto Vollständigkeit und Verständlichkeit. Weitere Vorteile sind eine enorme Zeitersparnis und – Stichwort KI – die Maschinenlesbarkeit. Deshalb bieten wir über unsere Clinical Collaboration Platform ein Modul für Interactive Multimedia Reporting an. Via Spracherkennung können Radiolog:innen im PACS direkt in individualisierte Vorlagen diktieren und Textbausteine auswählen. Die Integration von wichtigen Bildern, Diagrammen, Vergleichstabellen und Hyperlinks sorgt für eine hohe Anschaulichkeit und Nachvollziehbarkeit. þ Wie sieht Ihr Blick in die Zukunft aus? Radiologische Einrichtungen, die im Wettbewerb bestehen wollen, werden an der Prozessoptimierung nicht vorbeikommen. Die Herausforderung liegt in der ganzheitlichen Betrachtung von Abläufen, die nahtlos ineinandergreifen. Das mag sehr komplex klingen, aber nur dadurch kann es gelingen, sämtliche Potenziale entlang der Wertschöpfungskette von der Anmeldung bis zum Befundversand zu erschließen.

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R ADIOLOGIE MAGAZIN · 3-2021

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Das RIS wird zum Betriebssystem Ein leistungsfähiges RIS gehört neben dem PACS zu den wichtigsten Informationssystemen der Radiologie. Guido Gebhardt sprach mit Rainer Kasan, Gründer und Geschäftsführer der Digithurst Bildverarbeitungssysteme GmbH & Co. KG, und Dr. Christian Prasch, Digithurst Geschäftsführer und Head of Operations.

„ Wir fühlen uns im Moment auf einem guten Weg, denn wir haben bereits vor zweieinhalb Jahren angefangen, die nächste Generation unseres RIS zu entwickeln.“ Rainer Kasan, Gründer und Geschäftsführer der Digithurst Bild verarbeitungssysteme GmbH & Co. KG

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þ Wie steht es Ihrer Meinung nach um das Potenzial mithilfe eines RIS, den Workflow in der Radiologie zu verbessern? Rainer Kasan: Den Workflow zu verbessern, ist ein altbekanntes Thema. Damit haben wir alle eigentlich schon vor 20 Jahren mit der Einführung von RIS und PACS begonnen. Doch auch heute stellen wir bei unseren Kund:innen immer wieder fest, dass in beiden Systemen wirklich hilfreiche Funktionen nicht genutzt werden. Auf den Überweisungsscheinen gibt es schon seit vielen Jahren einen Barcode, der eingescannt werden könnte, so dass man die Patientendaten nicht mehr abtippen muss. Selbst diese einfache Funktion wird selten genutzt. Viel Potenzial steckt außerdem noch in der Weiterleitung von Patientenunterlagen. Meist werden noch Klarsichtmappen von den Assistent:innen ins Arztzimmer gebracht. Ein Arbeitsablauf, den man längst digitalisieren könnte.

Auch bei der Terminvergabe wundert es mich nicht, dass viele darüber klagen, Patient:innen zu verlieren. Oft dauert es viel zu lange, bis Patient:innen telefonisch durchkommen. Außerdem gibt es noch immer Praxen, die Schreibzimmer haben und die Befunde nicht automatisiert spracherkennen lassen. Wobei die Spracherkennung nun wirklich nichts Neues mehr ist. Ganz paradox wird es, wenn digital diktiert wird, um den Befund anschließend von einer Schreibkraft transkribieren zu lassen. So gesehen ist der Workflow mit den Mitteln, die sich heute bieten, in den meisten Systemen schon integriert. Aber vorhandene Funktionen werden kaum genutzt. þ Woran liegt es, dass die bestehenden Systeme nur suboptimal genutzt werden? Rainer Kasan: Ein großes Problem ist sicherlich die Fluktuation und die fehlende Systemkenntnis der neuen Mit-

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Bild: Digithurst

Bei der Workflow-Optimierung ist es wichtig, die gesamte Prozesskette von der Terminvereinbarung über die Untersuchung und Bildanalyse bis zum Befundversand zu berücksichtigen.

arbeiter:innen. Neues Personal wird teilweise nur sehr wenig eingearbeitet. Dabei bieten wir für unsere Produkte viele Erklärvideos an und führen gerne auch Schulungen durch – in der Praxis, in unserer Firmenzentrale oder auch online. Eigentlich sollte der Workflow sämtliche Vorgänge rund um die Patient:innen und die Untersuchungen berücksich tigen. Oftmals konzentriert man sich aber auf die Prozesse der Entscheidungsträger:innen. Die sehen in erster Linie die Befundung und den Befundvorgang als interessant an, obwohl von der Terminvereinbarung angefangen über den gesamten Weg durch die Radiologie bis hin zum Ausfüllen von Formularen sowie der Untersuchung und anschließenden Befundübermittlung mindestens genauso viel Optimierungspotenzial drin steckt. Dr. Christian Prasch: Was ich im Rahmen meiner Kundenbesuche im letzten Jahr mitgenommen habe, war, dass es nicht mehr eine Ansprechperson gibt, sondern die Radiologien immer größer

werden und wir als Anbieter immer mehr Entscheidungsträger:innen gegenüber sitzen. Das bedeutet zum einen, dass im Rahmen der Workflow-Analyse der Stellenwert einer gesamtheitlichen Betrachtung von IT-Prozessen erkannt wurde. Zum anderen ist es für uns wichtig, bei allen Beteiligten dafür zu sorgen, das Bewusstsein zu schaffen, die eigenen Arbeitsweisen zu überdenken und zu ändern. þ Gibt es einen Unterschied zwischen Jung und Alt oder Praxis und Klinik? Rainer Kasan: Wir haben in diesem Jahr neue Kund:innen gewonnen, die einen Generationswechsel in der Praxis genutzt haben, um mithilfe moderner Informationssysteme den Workflow zu verbessern. Junge Radiolog:innen gehen sehr offen mit neuen Technologien um. Gleichermaßen treffen sie ihre Kaufentscheidung anhand von Technologie aspekten und nicht nur nach dem Preis. Was den Umgang mit KI betrifft, sehen wir trotzdem auch bei den jungen

Ärztinnen und Ärzten eine gewisse Skepsis bezüglich der Leistungsfähigkeit von KI-Systemen. Das ist auch vernünftig, denn jeder von uns kann rückblickend von sich behaupten, dass sich die Dinge nicht immer so entwickelt haben, wie erwartet. Dennoch werden KI-gestützte Methoden nach und nach Einzug in die radiologische Diagnostik halten. Dr. Christian Prasch: Neue Bezahlsysteme stellen Kliniken aktuell noch vor Herausforderungen. Pay-per-Use Bezahlmodelle sind in Kliniken meist nicht vorgesehen, obwohl es ein Vorteil ist, wenn man heute nicht mehr investieren muss, sondern nur für Services bezahlt, die man auch tatsächlich nutzt. Trotzdem werden Pay-per-Use Modelle gerade in letzter Zeit stark nachgefragt. Dabei stellen wir eine Diskrepanz zwischen niedergelassenen radiologischen Praxen und Kliniken fest. Kliniken sind auf die modernen Abonnements kaum vorbereitet. Da vieles über Investitionsanträge läuft und man gerne Inventarnummern vergibt.

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„ Bei RIS und PACS werden Schnittstellen immer wichtiger, die es ermöglichen problemlos mit Anwendungen unterschiedlicher Hersteller zu kommunizieren.“ Dr. Christian Prasch, Geschäftsführer und Head of Operations der Digithurst Bildverarbeitungssysteme GmbH & Co. KG

þ Wie genau lässt sich nun beispiels weise der Workflow im RIS verbessern? Dr. Christian Prasch: Wenn man sich die ganzen IT-Prozesse systemisch anschaut, wird der Workflow vom führenden System bestimmt. Das ist in der niedergelassenen Radiologie meistens das RIS. Dabei gilt es, die Prozesse, die für den Workflow interessant sind, gut digital abzubilden. Hinzu kommt, dass immer mehr Praxen auch Softwarepakete einsetzen möchten, die nichts mit dem Termin-Management oder Dokumenten-Management ihres RIS zu tun haben und weit darüber hinaus gehen. Funktionierende Schnittstellen bekommen immer mehr Bedeutung. Unsere These ist vielleicht etwas gewagt: Wir glauben wirklich, dass sich RIS und PACS wandeln werden, beziehungsweise wandeln müssen. Insbesondere im Krankenhaus hören wir inzwischen häufig, dass man sich die Frage stellt, „Brauchen wir überhaupt ein RIS?“

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Rainer Kasan: In Deutschland sehen wir ebenfalls zunehmend den Trend, der schon in Amerika weit verbreitet ist, „Lasst uns doch mithilfe eines cleveren Befundsystems die Befundung komplett im PACS durchführen“. Dazu braucht es jedoch clevere Ideen, wie aus dem PACS heraus strukturiert befundet werden kann und die Ergebnisse an das KIS übergeben werden können. Ich bin der festen Überzeugung, dass sich das RIS wandeln muss. Deshalb haben wir bei Digithurst bereits vor zwei Jahren begonnen, am RIS der nächsten Generation zu arbeiten. Wenn man sich die aktuellen Entwicklungen ansieht, geht es in Zukunft darum, KI-Algorithmen oder strukturierte Befundlösungen zu integrieren und außerdem dedizierte Dokumentenmanagementsysteme für die Patientenaufklärung und Anamnese zu bedienen. Wir sehen also immer mehr Teilbereiche, die in die Domäne des RIS eindringen. Es gibt immer mehr junge Unternehmen, die sehr gute hoch spezialisierte Lösungen anbieten. In der Vergangenheit haben die RIS-Hersteller versucht, alle Funktionen in einem System zu vereinen. Heute müssen wir uns die Frage stellen, ob das so noch zeitgemäß ist? þ Wie wird Ihr RIS der Zukunft aussehen? Dr. Christian Prasch: Beim RIS der Zukunft werden wir dazu übergehen müssen, ein System anzubieten, das so etwas wie das Betriebssystem in der Radiologie ist: Also die Grundlage für das reibungslose Funktionieren verschiedener Komponenten und für einen optimalen radiologischen Workflow. Wir glauben wirklich, dass das RIS über eine Betriebssystemkomponente verfügen sollte. Das nächste RIS wird mehr oder weniger so ein Betriebssystem

abbilden. Es besteht aus vielen intelligenten Schnittstellen, um beispielsweise smarte Termin-Lösungen wie von Doctolib oder strukturierte Befundlösungen wie von Smart Reporting, KI-Lösungen wie von deepc oder Dokumentenmanagmentsysteme wie von Idana mit einem Klick einzubinden. Rainer Kasan: In der klinischen Radiologie wird das RIS weitgehend zurückgedrängt werden, um einem gut strukturierten KIS mit integriertem Befundsystem Platz zu machen. Doch in der niedergelassenen Radiologie wird weiterhin ein führendes System benötigt. Aber dieses führende System wird nicht mehr alle Funktionen selbst in sich vereinen, sondern das Betriebssystem für Best-of-Breed Lösungen sein. Zusammen mit Idana haben wir beispielsweise ein System geschaffen, das den Patient:innen schon jetzt einen Link nach Hause sendet, über den sie Aufklärungsbögen ausfüllen können, die für die Untersuchung benötigt werden. Die können sogar am Bildschirm ausgefüllt und unterschrieben werden. Bei der Anmeldung sind wir dann in der Lage, diese Dokumente aufzurufen und von Patient:innen digital signieren zu lassen. Dr. Christian Prasch: Die Integration der unterschiedlichen Applikationen erfolgt über einen digitalen Marktplatz. Unser Konzept sieht vor, dass wir nicht alles integrieren, sondern nur die besten Lösungen, die reibungslos funktionieren und sich in der Praxis bewährt haben. Dabei wird es zu jeder integrierten Lösung aber immer auch eine gute Alternative geben, damit unsere Kund:innen die Wahl haben.

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Mehr Engagement für KI-Innovationen mit der neuen Marke Altivity Canon Medical hat die Einführung von Altivity bekannt gegeben. Mit der neuen Marke Altivity für innovative KI, die Techno logien für Machine Learning- und Deep Learning-Techno logien verbindet, stellt Canon Medical eine kompromisslose Qualität und Wertschöpfung über den gesamten Behandlungspfad sicher. Canon Medical hat die Rolle der KI im Gesundheitswesen stetig neu definiert, beginnend mit der Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE). Ursprünglich für die Computertomographie entwickelt, wurde diese rauschreduzierende-DeepLearning-Technologie wenig später auch für die MRT- und PET- / molekularmedizinische Bildgebung eingesetzt, um die Scanzeiten zu verkürzen und die Bildqualität zu verbessern. Wenig später wurden die Automatisierungsplattform und die AUTO-Stroke-Lösung eingeführt, die beide entwickelt wurden, um die klinische Sicherheit zu erhöhen und die Arbeitsabläufe mit Hilfe der Deep-Learning-Technologie zu optimieren. In jüngster Zeit hat Canon Medical den Ultraschallbereich mit KI-Innovationen verändert, die die klinischen Arbeitsabläufe revolutionieren. Einer der zeitaufwendigsten Aspekte einer Ultraschalluntersuchung ist die Sorgfalt, mit der sichergestellt werden muss, dass Ultraschallscans auf standardisierte und hochgradig reproduzierbare Weise durchgeführt werden. Durch den Einsatz von KI ist es Canon Medical gelungen, diese Scan abläufe zu automatisieren und so die klinische Produktivität und die Befundgenauigkeit drastisch zu erhöhen.

Mit dem Versprechen „Intelligente Gesundheitsversorgung leichtgemacht“, ermöglicht Altivity: ◾ Kompetente Gesundheitsversorgung Altivity trägt dazu bei, die klinische Sicherheit mit qualitativ hochwertigen Bildern und Anwendungen zu stärken, die dabei helfen, fundierte Behandlungsentscheidungen in Echtzeit zu treffen. ◾ Schnelle, maßgeschneiderte Behandlung Altivity wurde mit Blick auf die Patient:innen entwickelt, die schnelle und genaue Ergebnisse für einen individuelleren Behandlungsansatz benötigen. ◾ Effiziente Arbeitsabläufe Altivity hilft bei der Erstellung einfacher, rationalisierter KI-gesteuerter Arbeitsabläufe, die den Einsatz von Ressourcen optimieren und sicherstellen, dass Ihre Teams über die nötigen Erkenntnisse verfügen, um jeden Tag effizienter zu arbeiten.

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Produktiver mit KI Effizienzsteigerungen mithilfe von KI-Systemen hängen sowohl von der Präzision der verwendeten Algorithmen als auch von der Güte der Workflow-Integration ab. Eine Studie am Klinikum Großhadern in München zeigt, dass es unabhängig vom Ausbildungsstand zu einer deutlichen Steigerung der diagnostischen Sicherheit kommen kann. Auch wenn die Radiologie oft als ideales Einsatzfeld für den Einsatz der Künstlichen Intelligenz (KI) angesehen wird, steht deren Anwendung in der Breite erst am Anfang. Die meisten radiologischen Zentren im deutschsprachigen Raum haben vor dem Hintergrund einer zunehmenden Bilddatenflut und mancher Personalengpässe sicher bereits über den Einsatz von KI-Lösungen nachgedacht. Die wenigsten konnten jedoch bisher eigene Erfahrungen sammeln. Insofern wird die Diskussion um die Einführungen von KI-Lösungen oft auf einer theoretischen Ebene geführt. Erfahrungen aus der Praxis und neue Publikationen liegen nun insbesondere im Bereich neuroradiologischer KI-Lösungen vor. Hier hat sich die Nutzung in den letzten Jahren deutlich gesteigert, getrieben durch den Bedarf bei Schlaganfall- und Demenzdiagnostik sowie der Verlaufskontrolle von MS-Patient:innen.

Befundqualität verbessern Wie Daten aus der von mediaire regelmäßig durchgeführten Kundenbefragung zeigen, sind für radiologische Zentren die Verbesserung der Befundqualität durch eine objektive KI-Zweitmeinung neben der Zuweiserbindung und Differenzierung im Wettbewerbsumfeld Hauptmotivation für den Einsatz von KI-Lösungen. Immer stärker wird aber auch der Wunsch nach Werkzeugen zur Effizienzsteigerung. Diese sind dann oft der entscheidende Faktor bei der Kaufentscheidung für ein solches KI-basiertes Assistenzsystem. Ob ein Effizienzgewinn aber realisiert werden kann, hängt unter anderem von der Präzision der KI-Lösung, dem Ausbildungsstand des radiologischen Personals und der Güte der Workflow-Integration des KI-Systems ab. Den Einfluss der neuroradiologischen Softwarelösung mdbrain auf die Güte der radiologischen Diagnostik hat ein Team der LMU München um Priv.-Doz. Dr. Sophia Stöcklein experimentell im Demenzbereich untersucht und kürzlich auf der RSNA vorgestellt. In einem geblindeten Studiendesign wurden Radiologen mit unterschiedlichem Ausbildungsstand gebeten, mit und ohne KI-Unterstützung verschiedene Demenzformen (M. Alzheimer und Frontotemporale Demenz) von Normalbefunden zu differenzieren. Im Ergebnis konnten in allen Ausbildungsgruppen Zuwächse an diagnostischer Sicherheit verzeichnet werden – selbst bei Neuroradiolog:innen. Besonders eindrucksvoll war aber, dass selbst ein unerfahrener Assistenzarzt mit KI-Unterstützung in den Bereich erfahrender Neuroradiologen vorstoßen konnte.

Kürzere Untersuchungszeiten

Beweggründe von Radiolog:innen zum Einsatz der neuroradiologische Softwarelösung mdbrain. Online-Befragung der mediaire GmbH 07/2021; n=55

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Die Befundungszeit wurde in dieser Untersuchung leider nicht dokumentiert. Insofern bleibt die Frage im Raum stehen, ob sich ein Zuwachs an diagnostischer Sicherheit in reale Effizienzsteigerungen bei der Befundung überführen lässt. Um sich dieser Frage zu nähern,

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Dies führen die teilnehmenden Zentren unter anderem darauf zurück, dass viele Anwender:innen die Ergebnisse der Segmentierung – gerade zu Beginn der Nutzung eines KI-Systems – immer noch recht intensiv supervidieren, was dann wiederum einen Teil des theoretisch möglichen Effizienzgewinns konsumiert. Die Tiefe einer möglichen Supervision ist aber sehr vom Indikationsgebiet abhängig. Je einfacher die Supervision möglich ist, desto höher sollte also der Effizienzgewinn ausfallen. Ideal wäre also eine Möglichkeit direkt im PACS ohne viele Klicks und ohne Systemwechsel. Qualitativ wurde in 86 Prozent der Fälle eingeschätzt, dass das System die Radiolog:innen in ihrer Einschätzung bestärkt hat oder sogar eine bessere diagnostische Einschätzung ermöglichte. In sechs Prozent der Fälle half das System bei der Identifikation von Pathologien, die sonst übersehen worden wären.

Examplarische Area Under the Curve (AUC)-Analyse zur diagnostischen Sicherheit bei der Differentialdiagnostik des M. Alzheimer durch einen neuroradiologisch unerfahrenen Assistenzarzt (RR) und erfahrenen Neuroradiologen (BCNR). Bei beiden konnte eine signifikante Steigerung verzeichnet werden (RR ohne KI: 0,629, mit KI: 0,885; BCNR: ohne KI: 0,827, mit KI: 0,882). Modifiziert nach J. Rudolph et al. RSNA 2021

hat das Health Reality Lab Network (HLAN) unter Leitung von J. Albers von der BBW-Hochschule die Befundungszeit und den subjektiven Mehrwert für die Befundqualität bei der Verwendung von mdbrain mit sieben Radiolog:innen aus fünf verschiedenen Zentren untersucht. Im Ergebnis konnte die mittlere Untersuchungszeit mit mdbrain um 25 Prozent reduziert werden. Während im Bereich der Demenzdiagnostik die Befundungszeit um 57 Prozent reduziert werden konnte, betrug der Zeitgewinn bei der MS-Diagnostik im Mittel 13 Prozent.

Erfassung der für die radiologische Befundung notwendigen Zeit mit und ohne U nterstützung durch die neuroradiologische Softwarelösung mdbrain. n=285 B efunde durch sieben Radiolog:innen mit zwei bis 12 Jahre neuroradiologischer Erfahrung aus fünf unterschiedlichen Zentren (zwei Universitätskliniken, drei ambulante Zentren). Box / Whisker-Plot mit Darstellung von Median (horizontale Linie in der Box), Mittelwert (weißer Punkt in der Box) und 25. und 75. Perzentile als Box. Daten mediaire on file – für ECR2022 als Beitrag eingereicht.

Schematische Darstellung der Abhängigkeit radiologischer Produktivität von der Zeit nach Einführung einer KI-Lösung. Modifiziert nach Haarburger

Ein Gewinn an Produktivität durch den Einsatz radiologischer KI-Lösungen ist also möglich. Grundvoraussetzung dafür sind Vertrauen durch hohe Präzision sowie eine exzellente Workflow- Integration mit einfacher, intuitiver Supervisionsmöglichkeit des Systems. Nach den von Haarburger postulierten Phasen bei Einführung von KI-Anwendungen befinden wir uns unserer Ansicht nach bereits am Wendepunkt zur Phase III mit Produktivitätssteigerungen. Auf der Ebene eines radiologischen Zentrums werden sich diese umso schneller einstellen je intuitiver die KI-Lösung funktioniert und je effizienter die Einführung inklusive Nutzertraining gestaltet wurde.

mediaire.de Quellen: J. Rudolph et al. Artificial intelligence substantially improves dementia diagnosis – Added diagnostic value of rapid brain volumetry. RSNA 2021. C. Haarburger. AI does not increase productivity in radiology – yet https://chrisonmedtech.com/why-ai-reduces-productivity-in-radiology-yet/

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Mit der Software AIRAscore structure ist es dem schnell wachsenden Start-up gelungen, eine KI-Lösung zu entwickeln, die in der Lage ist, MR-Scans quantitativ auszuwerten und exakte Messwerte aller relevanten Hirnstrukturen zu generieren. In nur wenigen Minuten werden globale und regionale Hirnvolumina anhand neuronaler Netze quantifiziert und in einem übersichtlichen Auswertungsbericht ausgegeben. Als neuroradiologische Spezialisten beobachteten die beiden Oberärzte des Universitätsklinikums Tübingen schon lange, wie unterschiedlich die Befundqualität bei der Alzheimer- und Demenzdiagnostik ist. Mit der Software AIRAscore structure wollen die beiden Experten eine Lücke schließen und ihre ärztlichen Kolleg:innen mit einem maßgeschneiderten Werkzeug unterstützen, das die Detektion von Atrophien bereits in einem Stadium ermöglicht, in dem konventionelle Sichtprüfungen oft noch keine zuverlässigen Ergebnisse liefern können.

Fokus Hirn Dr. med. Tobias Lindig ist nicht nur Facharzt für Radiologie und Neurologie, sondern auch Unternehmer. Als Geschäftsführer von AIRAmed entwickelt er zusammen mit seinen beiden Mitgründern Dr. med Benjamin Bender und Christiane Lindig sowie einem mittlerweile 20-köpfigen Team, KI-basierte Anwendungen, um neurodegenerative Erkrankungen früh und sicher zu erkennen.

Automatisiert und strukturiert Mit AIRAscore structure gelingt es, den Befundungs-Workflow zu beschleunigen und gleichzeitig die Qualität der Befunde zu steigern. „Wir möchten unsere Expertise aus der Klinik und der universitären Spitzenforschung auch anderen Kolleg:innen zur Verfügung stellen und dies in Form von maßgeschneiderten Applikationen, die aus der Anwendung kommen“, so Lindig. „Von Neuroradiolog:innen für Neurolog:innen und Radiolog:innen sozusagen.“

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„Bereits als wir 2012 anfingen, forschungsbasiert die ersten eigenen Lösungen zu entwickeln, war uns klar, dass die Zukunft für eine frühe und differenzierte Abklärung neurodegenerativer Erkrankungen in der quantitativen Analyse liegen muss“, beschreibt Tobias Lindig die Motivation für die Unternehmensgründung und Produktentwicklung. „Damals war die Computertechnologie noch nicht so weit, um die notwendigen Datenmen-

gen auch in annehmbaren Zeiten zu verarbeiten. Dies hat sich glücklicherweise geändert und uns die Entwicklung unserer innovativen KI-Software ermöglicht.“ Für eine Auswertung mit AIRAscore werden die MR-Bilddaten direkt vom MR an einen lokal installierten Client übergeben, pseudonymisiert in die Cloud geschickt, von den AIRAscore Algorithmen analysiert und gelangen in weniger als fünf Minuten zurück ins PACS.

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Für die Einhaltung des Datenschutzes werden Bild- und Patientendaten vor der Weiterleitung in die Cloud voneinander getrennt. Sobald die Bilder das System vor Ort verlassen, kann niemand mehr erkennen, zu welchen Patient:innen die Bilddaten gehören. Erst nachdem der fertig analysierte Datensatz zurück im PACS angekommen ist, finden Bild- und Patient:innendaten erneut zusammen. Bereits unmittelbar nach der Unter

suchung können die Radiolog:innen auf den fertigen Bericht zugreifen und die Ergebnisse mit den Patient:innen vor Ort besprechen. Für den Workflow ist es sehr wichtig, dass weder Patient:innen noch Zuweiser:innen lange auf das Ergebnis warten müssen. AIRAscore stellt die genauen Auswertungsergebnisse in einem ausführlichen und anwenderfreundlichen Bericht zur Verfügung. Alle Messwerte werden im

„ Mit AIRAscore structure lässt sich bei Verlaufs kontrollen neurodegenerativer Erkrankungen eine Abweichung vom normalen Alterungs prozess auch bereits vor dem Vorliegen einer über das altersentsprechende Maß hinaus gehenden Atrophie erkennen.“ Dr. Tobias Lindig, Geschäftsführer AIRAmed, Facharzt für Radiologie und Neurologie

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AIRAscore analysiert MR-Scans und gleicht die Bilddaten mit einem alters- und geschlechtsspezifischen Referenzkollektiv ab. So wird die Detektion von Atrophien bereits in einem Stadium möglich, in dem konventionelle Sichtprüfungen noch keine zuverlässigen Befunde liefern.

Ohne zusätzliches Plug-in bekommen die Anwender:innen den fertigen Auswertungsbericht einschließlich der zugrunde liegenden Segmentierungen als DICOM (Sekundary-Capture), beziehungsweise PDF, im PACS zur Verfügung gestellt – angehängt als zusätzliches Bild der Studie. Das hat den Vorteil, dass der dedizierte Auswertungsbericht an der Workstation in einer eigenen Kachel, direkt neben den Scans, geöffnet werden kann, so dass die Radiolog:innen jederzeit in der Lage sind, jede einzelne Segmentierung und Volumetrierung nachzuvollziehen und zu validieren.

Exakte Informationen für Therapie planung und Verlaufskontrolle Vergleich zu einem großen Referenzkollektiv angezeigt, so dass leicht zwischen altersentsprechenden und pathologischen Veränderungen differenziert werden kann. „Wir wollten eine Anwendung entwickeln, die einfach zu installieren ist und mit geringem Aufwand stets auf dem aktuellen Stand gehalten werden kann und haben uns deshalb für eine Cloudlösung entschieden“, so Lindig.

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„Unsere Messwerte werden als 3D-Overlay auf den Original-Datensatz zurückgespielt. Die Radiolog:innen können im Grunde jeden einzelnen segmentierten Bildpunkt prüfen und die automatisierte Analyse nachvollziehen“, erklärt Tobias Lindig. „Bei der Produktentwicklung war es uns einerseits wichtig, dass wir nicht nur sagen Alzheimer „ja“ oder „nein“. Wir wollten aber auch nicht alles zeigen,

was wir grundsätzlich messen können. Unser Ziel war es, eine Palette von sinnvollen Parametern auszugeben, die für die Befundung neurodegenerativer Erkrankungen tatsächlich relevant sind und die einen Mehrwert für eine bessere Differentialdiagnose, für die Therapieplanung und für Verlaufskontrollen liefern. Es ist uns sehr wichtig, dass wir unseren ärztlichen Kolleg:innen ein Tool zur Hand geben, das ihnen das tägliche Leben ein wenig erleichtert“, betont Lindig. Deshalb umfasst AIRAscore structure nicht nur die Hirnlappen, sondern auch die tiefe graue Substanz, Aussagen zum Hippocampus, zum Hirnstamm und dem Kleinhirn. So ist auch die Differentialdiagnose anderer neurodegenerativer Krankheitsbilder, wie Parkinson, Multiple Sklerose, Ataxien, Kleinhirn erkrankungen und weiterer möglich. Der Auswertungsbericht selbst ist so aufbereitet, dass man sich nicht erst einlernen muss. Vielmehr wurde eine Darstellung gewählt, die an ein Blutlabor erinnert – Messwerte, Balkendiagramme, Piktogramme und eine Darstellung in Ampelfarben: möglichst einfach und

intuitiv. Neben einer frühen und eindeutigen Differentialdiagnose geht es auch darum, in kurzen Zeitabständen beobachten zu können, ob Medikamente wirken oder eine Anpassung der Medikation notwendig ist. Ob beispielsweise bei MS die Anzahl an Läsionen zu- oder abnimmt oder zu verfolgen, ob es sich um einen progredienten Krankheitsverlauf handelt und welcher Schweregrad vorliegt. Mithilfe der KI-Algorithmen von AIRAmed haben Radiolog:innen und Neurolog:innen künftig eine Möglichkeit zur Hand, mit der sie sich zusätzliche neuroradiologische Expertise ins Haus holen können und ihre eigenen Befundungs- und Diagnosemöglichkeiten im neurodegenerativen Bereich wesentlich unterstützen können. „Und das Beste an der Kombination aus Arzt und KI: Am Schluss profitieren alle unsere Patient:innen,“ so Lindig, „von einer höheren Wahrscheinlichkeit

Bild: AIRAmed GmbH

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der Früherkennung, individuell angepassten Therapien und im besten Fall, von mehr Lebensqualität.“

AIRAscore structure stellt individuelle Mess werte intuitiv interpretierbar dar – ähnlich wie bei einem Laborbefund. Hirnareale und Gewebeklassen werden präzise quantifiziert.

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Ein Unternehmen der

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Better Data, Better Care

Abb. 1: Bei interoperablen Befundungssystemen lässt sich der Befundeditor aus dem RIS und dem PACS öffnen und sie werden dem technischen Anspruch der tiefen Integration in die bestehende IT-Infrastruktur gerecht.

Optimierter klinischer Workflow durch strukturierte Befundung in der täglichen Routine Nach wie vor werden radiologische Befunde größtenteils uneinheitlich in Form von Freitexten verfasst, obwohl die Vorteile der strukturierten Befundung bekannt sind und durch Studien belegt werden können. Strukturiertes Befunden zeigt bei hochstandardisierten Untersuchungen, beispielsweise in der Onkologie, seine Stärken. Evident sind etwa eine erhöhte Vollständigkeit und Qualität

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der Befunde sowie höhere Zufriedenheit bei Zuweiser:innen. Trotz aller Vorteile gibt es auch Herausforderungen im medizinischen Alltag: Änderungen etablierter Arbeitsabläufe und neue Softwaretools gelten in der Regel als mühsam sowie zeitintensiv und bedürfen einer Eingewöhnung. Hinzu kommen Einschränkungen in der Flexibilität mancher Befundungssoftware-Anbieter, zum Beispiel eine

rein klickbasierte strukturierte Befundung, ohne mögliche Spracherkennung oder suboptimale Befundvorlagen, die den Workflow bremsen. Außerdem fehlt häufig die wichtige und notwendige tiefe Integration in bestehende IT-Infrastrukturen. So ist ohne die Vernetzung mit KIS, RIS und PACS-Systemen kein Austausch von essentiellen Informationen mit diesen Systemen möglich.

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Nahtlose Workflow-Integration „Eine Lösung hierfür bieten nun neue, flexible Befundungslösungen, die ein sogenanntes Hybrid-Reporting ermöglichen – eine Mischung aus Freitext und strukturiertem Befund. Die Radiolog:innen können nun entgegen der meisten bisherigen Befundungslösungen entscheiden, inwieweit sie Freitexte verwenden und in welchem Maße sie strukturiert befunden möchten“, erklärt Prof. Dr. Wieland Sommer, Gründer und CEO von Smart Reporting. So kann beispielsweise ein gängiger Röntgen-Thorax schnell im gewohnten Freitext diktiert werden, jedoch bei zum Teil komplexen onkologischen Fragestellungen kann strukturiert, in Kombination mit Freitext, befundet werden. So wird höchste Flexibilität auf Basis der Vorlieben der jeweiligen Radiolog:innen gewährt. Ein weiterer Vorteil, der sich daraus ergibt, bietet die daraus resultierende unkomplizierte Integration in die radiologische Routine. Es erfordert nun keine aufwendige Umstellung auf eine komplett neue Methodik, sondern der neue Workflow kann sukzessive eingebettet werden. Wie an der Beispielsoftware (Abb. 1) ersichtlich, erfolgt hier das Befunden anhand einer strukturierten Befundvorlage über interaktive Entscheidungsbäume, die mit einem freien Texteditor kombiniert sind. In diesem Texteditor verfassen die diagnostizierenden Radiolog:innen ihren Befund, welcher mit den Inhalten aus den Entscheidungs bäumen vernetzt ist. Durch die integrierte sprachgesteuerte Diktierfunktion im Freitexteditor kann so jederzeit auf die gewohnte Arbeitsweise zurück gegriffen werden. Nach Fertigstellung des Befundes erfolgt die fachärztliche Validierung und Freigabe ebenfalls in der Software. Der Befund kann wie gewohnt von Fachärzt:innen überarbeitet werden und die unterschiedlichen Versionen werden abgespeichert, um Korrekturen nachträglich einsehen zu können.

Basierend auf anerkannten Leitlinien „Weitere wesentliche Vorteile für den radiologischen Workflow, wie sie beispielsweise Smart Reporting bietet, sind integrierte Nachschlagewerke, die direkten Zugang zu Leitlinien, Klassifikationen, pathologischen Befunden und medizinischem Fachwissen über alle Fachbereiche hinweg ermöglichen”, erklärt Sommer. Gleichzeitig werden Informationen für die klinische Entscheidungsunterstützung basierend auf etablierten internationalen Leitlinien in die Befundvorlagen integriert. Die standardisierten Inhalte sind nach Vorgaben internationaler Fachgesellschaften wie der ESCR (European Society of Cardiovascular Radiology) oder der RSNA (Radiological Society of North America, Abb. 2 als Beispiel für die COVID-19 Befundung) implementiert. Die zeitintensive Informationsrecherche auf Online-Plattformen oder in Lehrbüchern wird dadurch optimiert.

„ KI-gestützte Bildanalyse-Algorithmen und Entscheidungsunterstützungssysteme werden in Zukunft die Weichen zu einer hocheffizienten Befundung stellen.“ Dr. Wieland Sommer, Gründer und CEO von Smart Reporting

Bei dem exponentiell steigenden medizinischen Wissen und den sich dadurch stets weiterentwickelnden Klassifikationen und Leitlinien, ist der verlässliche Zugriff auf den aktuellen Stand der Diagnostik unerlässlich. Zudem sind klickbare Grafikelemente – beispielsweise zur einfachen anato mischen Lokalisierung von Pathologien – in die strukturierten Befundvorlagen integriert. Diese visualisieren beispielsweise die funktionelle Untereinheit eines Organs oder die Lokalisation von Lymphknotenmetastasen.

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Abb. 2: Bei flexiblen Befundungslösungen entscheiden Radiolog:innen selbst, in welchem Maße sie strukturiert befunden möchten. Ein sogenanntes Hybrid-Reporting ermöglicht eine Mischung aus Freitext und strukturiertem Befund.

Weiterhin werden neue Befundungssysteme wie die Beispielsoftware auch dem technischen Anspruch der tiefen Integration in die bestehende IT-Infrastruktur gerecht. Diese können über standardisierte Programmierschnittstellen nahtlos in RIS, PACS und AV-Systeme integriert werden und der Befundeditor lässt sich aus RIS sowie aus PACS ö ffnen (so genannte interoperable Befundungssysteme). Im radiologischen Alltag können so klinische Fragestellungen, prozedurale Informationen, Messwerte und Dosisberichte automatisch aus dem RIS oder PACS beziehungsweise AV-Systemen in den Befund eingebracht werden. Durch das nun überflüssige manuelle Kopieren von Inhalten wird der Workflow weiter effizienter gestaltet und damit einhergehende potenzielle Fehlerquellen eliminiert.

Beispiel aus der Praxis Die Befundungssoftware von Smart Reporting beispielsweise ist unter anderem heute schon Bestandteil von Syngo Carbon, der modularen, abteilungsübergreifenden Softwareumgebung von Siemens Healthineers. Die Integration

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macht es möglich, im Radiologie-Workflow Informationen in den Befunden mit bildbasierten Daten zu verknüpfen. Hochwertigere diagnostische Befunde optimieren die Therapieplanung und erhöhen die Diagnosesicherheit anhand qualitätsgesicherter medizinischer Inhalte. Da die Befunde in medizinischen Institutionen zentral zur Verfügung gestellt werden, sind sie fachabteilungsübergreifend leicht zugänglich. „Die nächsten bedeutenden Veränderungen im radiologischen Workflow werden durch die Integration von BigData- und KI-Anwendungen ausgehen. So stellen KI-gestützte BildanalyseAlgorithmen und Entscheidungsunterstützungssysteme die Weichen zu einer hocheffizienten Befundung mit bestmöglichem Outcome für die Patient:innen. Hierfür sind maschinenlesbare und weiterverarbeitbare Daten, wie sie die strukturierte Befundung liefert, die Grundlage”, erläutert Sommer.

dungssoftware wird eine umfassende Integration in den radiologischen Workflow ermöglicht. Neben den eingangs erwähnten Vorteilen im klinischen Alltag, sind auch die qualitativ hochwertigen und auswertbaren Daten, die durch die strukturierte Befundung generiert werden, ein bedeutender Faktor. Die Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz hängt stark von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Diese werden zum Beispiel als Trainings daten für Algorithmen genutzt – je besser diese Trainingsdaten, desto besser auch die Funktion der Algorithmen. Strukturiertes Befunden könnte also der Schlüssel für weitere Fortschritte zur Nutzung und zum kontinuierlichen Training Künstlicher Intelligenz in der Radiologie sein.

Hochwertige und auswertbare Daten Ein wichtiger Grundpfeiler wird voraussichtlich das strukturierte Befunden bilden. Durch die flexible Hybrid-Befun-

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Bild: Zukunft Teleradiologie

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In der bildgebenden Diagnostik nimmt Künstliche Intelligenz eine immer größere Rolle ein. Mithilfe der lernfähigen Algorithmen können Radiolog;innen bei der Bildanalyse wertvolle Zeit sparen, indem die Software beispielsweise einfache Routinearbeiten übernimmt. Im Rahmen der Veranstaltung „Offene KI-Plattformen – Stand der Entwicklung und Nutzungsmöglichkeiten für die Teleradiologie“ der Reihe „Zukunft Teleradiologie“ stellten verschiedene Anbieter von KI-Algorithmen und offenen KI-Plattformen ihre SoftwareKonzepte vor und diskutierten mit Expert:innen darüber, wie weit Künstliche Intelligenz unterstützen kann. Über 80 Teilnehmer:innen waren bei der virtuellen Veranstaltung dabei und diskutierten engagiert mit.

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„Die Radiologie ist im Vergleich zu modernen Unternehmen wie Facebook kaum digital. Insbesondere die radiologische Ausbildung ist veraltet und wird heute fast genauso wie vor 100 Jahren praktiziert“, erläuterte Prof. Dr. Michael Forsting, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie sowie Medizinischer Leiter der IT im Universitätsklinikum Essen, in seinem Einstiegsvortrag. „Die digitale Radiologie braucht eine einheitliche Datenstruktur. Aktuell können beispielsweise zwei Parteien über das Verbreitungssystem DICOM Daten überall auf der Welt lesen. Das reicht jedoch für eine echte digitale Analytik nicht aus. Die nächsten Schritte zur Digitalisierung der Radiologie sind eine personalisierte Ausbildung, einheitliche

und standortübergreifende Daten, eine intelligente Vorbefundung sowie quantifizierte Befunde. Künstliche Intelligenz kann die Radiolog:innen nicht ersetzen, aber mithilfe dieser Schritte sinnvoll unterstützen.“ Damit die Algorithmen auch richtig eingesetzt werden können, müssten diese jedoch in die bestehenden Workflow-Prozesse integriert werden. Für genau diesen Zweck seien offene KI-Plattformen nützlich, die ein gebündeltes Angebot an unterschiedlichen Programmen liefern können. Auch Siemens verfügt über eine unabhängige KI-Plattform und Anwendungen wie den AI Rad Companion. „Unsere Plattform soll Radiolog:innen bei der Befundung unterstützen, indem händische Prozesse automatisiert werden. Die AI Rad Companion Algorithmen

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Offene KIPlattformen Stand der Entwicklung und Nutzungsmöglichkeiten für die T eleradiologie: Die zweite Veranstaltung der Reihe „Zukunft Teleradiologie“ knüpft an den Auftakterfolg an.

können beispielsweise eine Aorta oder Prostata abmessen und bei der ToraxBefundung helfen. Unser Fokus liegt vor allem auf dem automatischen Postprocessing. Dabei versuchen wir, möglichst nah am Endanwender oder an der Endanwenderin zu sein und nutzen auch die Vorteile der Cloud, wobei sensitive Daten nicht in der Cloud prozessiert werden“, erklärte Markus Sebald, Global Product Management AI Products bei Siemens Healthineers. Gregory Awender, Sales Manager Europe für die IntelliSpace AI der Philips GmbH Innovative Technologies, stellte die offene KI-Plattform des Herstellers Philips vor. „Wir haben in den letzten Jahren stark in Künstliche Intelligenz investiert und bieten neben der Forschungsplattform IntelliSpace Disco-

very auch die klinische Plattform Intelli Space AI Workflow Suite an.“ Diese verfüge über ein Marktplatz-Konzept, über das neben der Software von Philips auch Produkte von Drittanbietern angeboten werden. „Die IntelliSpace AI Workflow Suite ist so konzipiert, dass die KI-Algorithmen aus dem PACS-Archiv eingeschaltet werden können. Damit können wir eine schnelle Befundung gewähr leisten,“ erklärte Gregory Awender die Vorteile von Philips Plattform. Einen anderen Ansatz verfolgt deepc mit dem Betriebssystem deepcOS. Das deutsche MedTech Start-up sieht die Herausforderung für KI-Algorithmen in der Teleradiologie bei der Integration der Software in bestehende Systeme. Anstatt eigene Algorithmen anzubieten, bündelt deepcOS ein breites Angebot

an Software-Produkten von Drittan bietern. „Bis eine KI-Plattform und die darüber angebotene Software einsatzfähig ist, vergeht meistens viel Zeit. Je länger der Prozess dauert, desto teurer wird er für die Krankenhäuser. Wir arbeiten eng mit PACS-Herstellern zusammen, um die KI-Lösungen unserer Plattform möglichst schnell in die Workflow-Prozesse der Krankenhäuser und Teleradiologie-Unternehmen zu integrieren. Damit sparen unsere Kunden Zeit und Ressourcen“, erläuterte Dr. Franz Pfister, CEO und Mitgründer von deepc. „Dank unseres breit aufgestellten Portfolios können wir zudem unseren Kunden die Lösungen anbieten, die ihren Bedürfnissen entsprechen.“ „Unsere Plattform von Fraunhofer MEVIS soll die Diagnostik verbessern

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Prof. Dr. Michael Forsting ist Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie sowie Medizinischer Leiter der IT im Universitätsklinikum Essen. Im Rahmen eines virtuellen DRG-Forums wurde er für seinen Innovationsgeist als Vordenker des Jahres 2020 aus gezeichnet. Sein besonderes Interesse gilt der Künstlichen Intelligenz und ihren Nutzungsmöglichkeiten für Medizin und Radiologie.

und nicht konkrete diagnostische Angebote zur Verfügung stellen. Wir bringen keine eigenen Produkte auf den Markt, sondern helfen dabei, Produkte zu entwickeln,“ verdeutlichte Dr. Hans Meine, Wissenschaftler an der Universität Bremen und am Fraunhofer Institut für digitale Medizin MEVIS, das Konzept der KI-Plattform des Instituts. „Unser Ziel ist es, Forschungsobjekte zu unterstützen, um die Entwicklung KI-basierter Algorithmen zu verbessern. Dabei ist wichtig, dass die Daten aus mehreren Krankenhäusern kommen, da nur so die KI lernen kann, welche Daten für die Befundung wichtig sind. Daher bezieht unsere Plattform ihre Daten aus unterschiedlichen Quellen und anonymisiert diese, damit der Datenschutz gewährleistet wird.“

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Im Gegensatz zu den Anbietern von K I-Plattformen entwickelt der israelische Software-Hersteller Aidoc eigene KI-Lösungen, die er ohne Zwischenstelle direkt anbietet. Alexander Böhmcker, VP Europe bei Aidoc, führte aus, dass die KI-Lösungen auch ohne Plattform eingesetzt werden könnten. „Aidoc verfügt über ein großes Produkt-Portfolio, das wir ständig ausbauen. Unsere selbst entwickelten KI-Lösungen können direkt bei den Krankenhäusern und Teleradiologie-Unternehmen integriert werden, ohne vorher eine aufwendige Plattform zu installieren. Die Software steigert die Effizienz und Qualität der Befundung und verbessert damit die Patient:innenbehandlung. Da unser Portfolio vielfältige KI-Lösungen enthält, können unsere

Kunden gezielt die Software auswählen, die in ihrer jeweiligen Situation am zielführendsten ist.“ In der an die Vorträge anknüpfende Diskussionsrunde waren sich die Referenten einig, dass ein Preismodell für die Nutzung von KI-Algorithmen eher volumenbasiert als über ein Pay-perUse-Konzept aufgebaut sein müsse. Zudem könne Künstliche Intelligenz gerade bei Routineaufgaben und in Bereichen wie der Tumorkontrolle wertvolle Unterstützung liefern. Letztendlich müssten die Ergebnisse der KI-Algorithmen aber von Radiolog:innen abgenommen werden. Eine Methode dafür ist die strukturelle Befundung, die Thema der dritten Veranstaltung der Reihe „Zukunft Teleradiologie“ ist. Insbesondere bei Notfällen sei der Mensch von der Software nicht zu ersetzen.

Zukunft Teleradiologie geht im Dezember in die dritte Runde Die Veranstaltungsreihe „Zukunft Teleradiologie“ wurde am 9. Dezember 2021 mit dem Titel „Strukturierte Befundung in der Radiologie – Status und Zukunftsaussichten in Verbindung mit KI“ fortgesetzt. Dr. Florian Jungmann, Facharzt für Radiologie am Marienhausklinikum, und PD Doz. Dr. Daniel Pinto dos Santos, Oberarzt am Universitätsklinikum

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Kompressionsloser Fortschritt • Brustuntersuchungen ohne schmerzhafte Kompression • Echte 3D Bilder frei von Überlagerungen Priv.-Doz. Dr. Daniel Pinto dos Santos (links) und Dr. Florian Jungmann (rechts) entwickelten im Rahmen eines gemeinsamen Projekts während ihrer Zeit im Universitätsklinikum Mainz eine Plattform für strukturierte Befundung und schilderten am Donnerstag, den 9. Dezember 2021 bei „Zukunft Teleradiologie“ ihre Ansätze und Erfahrungen.

Frankfurt am Main, werden die einleitenden Vorträge halten. Im Anschluss stellen verschiedene Anbieter ihre Konzepte für strukturierte Befundung und KI vor. Den Anfang bildet Matthias Steffen, Geschäftsführer der Fuse-AI GmbH aus Hamburg, der ein gemeinsames Entwicklungsprojekt mit Mint-Medical aus Heidelberg sowie Praxisbeispiele vorstellt. Daraufhin folgen die Vorträge von Imagebiopsy Wien und Neo Q Quality in Imaging Berlin sowie eine abschließende Diskussionsrunde. Weitere Informationen und die Möglichkeit zur Anmeldung werden auf der Website www.zukunft-teleradiologie.de veröffentlicht. „Zukunft Teleradiologie“ ist eine Veranstaltungs-Plattform für alle, die sich mit Teleradiologie und deren Weiterentwicklung durch Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigen. Initiatoren sind die Deutsche Gesellschaft für Teleradio

logie, Reif und Möller – Netzwerk für Teleradiologie, die NEXUS / CHILI GmbH und die Fachagentur FuP Kommunikation. Zum Erfolg der Veranstaltungen haben auch die Kompetenzpartner EIZO und FUSE-AI beigetragen. EIZO entwickelt und produziert seit 1968 hochwertige Monitore und Display-Lösungen für den Einsatz in teils hoch spezialisierten Märkten. Die FUSE-AI ist Spezialist für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Gesundheitswirtschaft. Die Kompetenzen des Start-up-Unternehmens liegen in der Softwareentwicklung, also der intelligenten Bildanalyse mit den Methoden Deep Learning und Machine Learning, Software- und SchnittstellenEngineering sowie Entwicklung grafischer Nutzeroberflächen.

• Kurze Scanzeiten von 7-12 Sekunden pro Brust • Geringe Dosis durch neueste Photon Counting Detektor Technologie

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Eine Lösung für alle Fälle Guido Gebhardt sprach mit Natalie Erdmann, CMO bei der deepc GmbH, über den klinischen Nutzen bei der Anwendung von KI-Lösungen und warum die deepc Plattform ein Gamechanger bei der radiologischen Befundung der Zukunft werden kann. Das Team des Medizintechnikunternehmens deepc hat sich auf die Fahnen geschrieben, den Workflow in der Radiologie radikal zu vereinfachen und zu beschleunigen. Mit dem KI-Betriebssystem deepcOS bietet die in München ansässige Firma eine neuartige Plattform für Künstliche Intelligenz in der Radiologie: Eine Vielzahl ausgewählter

und geprüfter KI-Anwendungen führen der weltweiter Partner können über deepcOS mit einer nur einmaligen Installation DSGVO-konform in bestehende Krankenhaus-, Praxis- oder andere IT-Infrastrukturen integriert werden. Die für mittlerweile mehr als 30 Indikationen nutzbaren KI-Lösungen sind CE-gekennzeichnete Medizinprodukte.

Natalie Erdmann, CMO bei deepc, leitete zuvor das Konzernmarketing bei Europas größtem Klinikbetreiber Helios.

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þ Sie haben Ihre KI-Plattform dieses Jahr eingeführt. Wie wurde Ihre Lösung im Markt aufgenommen? Wir freuen uns sehr über das rege Interesse im Markt, auch international betrachtet. Gerade kürzlich erst haben wir unsere Partnerschaft mit der Digithurst Bildverarbeitungssysteme GmbH & Co. KG verkündet und werden ab 2022 für weitere 300 radiologische Einrichtungen KI-Lösungen über unsere Plattform deepcOS anbieten können. Unsere nächste große Kooperation machen wir auf dem RSNA 2021 Annual Meeting in Chicago publik. Bereits integriert werden unsere Anwendungen in einigen größeren Radiologieverbünden und Uniklinika. þ Welchen Herausforderungen begegnen Sie? Wir haben bei KI in der Radiologie zunächst immer die Situation, ein komplexes Produkt anzubieten, das erklärungsbedürftig ist. Daher legen wir einen Schwerpunkt unserer Tätigkeit auf intensive Beratung der künftigen Anwender:innen, um wirklich passgenaue Angebote für die radiologische Abteilung einer Klinik oder eine Praxis aus unserem breiten Portfolio an A lgorithmen und Anwendungen auszuwählen.

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Grafik: deepc GmbH

Die KI-Plattform deepcOS unterstützt und verbessert mit verschiedenen geprüften KI-Anwendungen führender internationaler Partner die Diagnostik. Sie ist einfach, sicher und datenschutzkonform in bestehende klinische Systeme zu integrieren.

Unserer Erfahrung nach ist dieser Schritt essenziell, da er Vertrauen schafft in die neue Technologie. Unsere PlattformLösung macht es natürlich einfacher, weil man als Klinik oder Praxis nicht zwischen singulären Anwendungen entscheiden muss, sondern den unkomplizierten Zugriff auf eine Vielzahl von Lösungen für über 30 klinische Indikationen hat. þ Nach welchen Kriterien suchen Sie die Lösungen auf Ihrer Plattform aus? Besonders wichtig ist uns eine sorgfältige Auswahl der Partner und ihrer geprüften Lösungen, die alle CE-gekenn zeichnete Medizinprodukte sind. Wir bewegen uns hierbei in einem hochprofessionellen internationalen Umfeld und haben exzellente Partnerschaften auf Augenhöhe etabliert. Die Validierung und der klinische Nutzen der KI-Lösungen stehen bei der Selektion immer im Vordergrund. þ Wie steht es denn um den klinischen Nutzen der KI-Anwendungen? Uns ist klar, dass Anwender:innen sich neben ihrer eigenen Expertise auf KI bei der Befundung verlassen wollen und nur dann Vertrauen in die Anwendung Künstlicher Intelligenz entstehen kann. Daher ist es unserer Sicht angeraten,

I-Lösungen anzubieten, die nachweisK lich Nutzen bringen. þ Haben Sie Beispiele aus Ihrem Port folio dafür? Der Algorithmus BoneView der franzö sischen Firma Gleamer reduziert die Zahl übersehener Frakturen im muskuloskelettalen Röntgen um rund 30 Prozent. Panda von ImageBiopsy Lab ermöglicht eine automatisierte Quantifizierung für die Standardisierung der Knochenalterbestimmung. Beeindruckend ist auch die Beschleunigung, die sich in der Notaufnahme durch die Priorisierung k ritischer Fälle bei Kopf-CT-Untersuchungen ergibt. Hier bieten unsere Partner Avicenna und Qure.ai überzeugende Produkte.

þ Wie geht es bei deepc weiter? Wir sind ein sehr engagiertes Team und wollen wirklich schnell etwas bewegen, um den Workflow in der Radiologie effizienter zu machen und die Arbeit von Ärzt:innen zu erleichtern. Natürlich wären wir sehr stolz, wenn unser KI-Betriebssystem deepcOS zum Gamechanger der Zukunft der Radiologie werden würde. Jetzt freuen wir uns aber erst einmal über unsere ersten Kunden in Deutschland und besonders auf unsere nächsten Schritte in die USA – ein sehr spannender Markt, mit einer überaus großer Aufgeschlossenheit gegenüber KI.

www.deepc.ai

Die KI-Plattform von deepc ist bereits für zahlreiche klinische Indikationen nutzbar ◾ ◾ ◾ ◾ ◾ ◾ ◾

CT Head Trauma CT ICH CT ASPECTS CTA LVO CTP/MRP Stroke MRI Brain Volumetry MRI Multiple Sclerosis Assessment ◾ CT Head Incidental Findings

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MRI Aneurysm Detection XR Chest ER XR Chest Incidental Findings MMG Breast Density MMG Breast CAD CT Lung Nodule Detection MRI Prostate Assessment MRI Small Bowel Motility XR Fracture Detection

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XR Bone Age XR Knee Osteoarthritis XR Leg Geometry XR Hip Geometry XR Bone Health Assessment MRI Cardiac PET Accelerated Acquisition MRI Accelerated Acquisition PET Brain Assessment

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Frank Barzen, Head of Marketing & Pre-Sales Europe, Agfa Healthcare Germany

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Workflows intelligent unterstützt Agfa bringt mit SmartXR Künstliche Intelligenz an den radiologischen Arbeitsplatz. Das Röntgen ist sowohl eine Wissenschaft als auch eine Kunst – mit vielen Variablen und Optionen, die Entscheidungen verlangen, Zeit in Anspruch nehmen und sich auf den Arbeitsablauf auswirken. Wer wünscht sich da nicht eine intelligente Assistenz, die den MTRAs das berufliche Leben erleichtert? Genau die bietet Agfa mit SmartXR. Was sich genau dahinter verbirgt und welche Auswirkungen das auf den Workflow hat, verrät Frank Barzen, Head of Marketing & Pre-Sales Europe, im Interview. þ Was genau ist SmartXR, Herr Barzen? SmartXR soll die Anwender:innen bei der Bilderfassung unterstützen, beispielsweise bei der optimalen Ausrichtung des DR-Detektors, der Positionierung der Patient:innen oder der Einstellung der optimalen Aufnahmeparameter auch unter schwierigen Bedingungen. Das Ziel ist es, sofort aussagekräftige Bilder zu erstellen. Dabei bedienen wir uns verschiedener Techniken der Künstlichen Intelligenz, die wir in unsere Systeme integriert haben.

þ Nennen Sie doch bitte ein Beispiel. Gerne. Da beginne ich mit SmartAlign, das für die präzise Ausrichtung von Röntgenröhre und DR-Detektor sorgt. Grundsätzlich sollte die Röhre senkrecht auf den Detektor ausgerichtet sein. Besonders wichtig ist das bei Aufnahmen mit Streustrahlenrastern, da sonst RasterArtefakte auftreten können, die im besten Fall nur störend sind, im schlimmsten aber zu einer Wiederholungsaufnahme führen. Das vermeiden wir mit SmartAlign. Mit einer grünen Darstellung am Röhrendisplay der Modalität signalisieren wir den MTRAs, dass die Röhre korrekt ausgerichtet ist und die Aufnahme gestartet werden kann. So stellen wir eine konsistente Bildqualität ohne Artefakt sicher, unterstützen den Workflow und helfen, Wiederholungsaufnahmen zu vermeiden. þ Es gibt sicher weitere Beispiele der Workflowunterstützung. Selbstverständlich. Viele Anwender:innen kennen ja bereits LiveVision, eine Kameradarstellung der Patient:innen, mit der eine ferngesteuerte Positionierung vorgenommen oder störende Elemente

im Bild ausgeschlossen werden können. Diese Kamera liefert auch 3D-Aufnahmen, die wir für ein weiteres Feature von SmartXR nutzen, dem SmartPositioning. Dabei wird das LiveVision-Kamerabild um eine virtuelle Projektion des eingestellten Kollimationsfeldes als sogenanntes Overlay auf den Körper der Patient:innnen ergänzt. Das daraus resultierende Augmented Reality-Bild zeigt zusätzlich auch die Position der aktiven Belichtungskammern des Systems, um Wiederholungsaufnahmen zu vermeiden. Muss die Positionierung der Patient:innen angepasst werden, weist das blinkende Overlay die Anwender:innen auf den Optimierungsbedarf hin. Ist das bzw. die Messkammersymbol(e) grün, stimmt die Positionierung und die Aufnahme kann ausgelöst werden. Auch das verringert die Zahl der Fehlaufnahmen drastisch. þ Wie viele Wiederholungsaufnahmen lassen sich durch SmartPositioning ver meiden? Das kann ich an einem Rechenbeispiel verdeutlichen. Ein Röntgenraum im Krankenhaus hat an 365 Tagen pro

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Agfa SmartXR | SmartDose

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Agfa SmartXR | SmartRotate

alle Bilder: Agfa Healthcare Gemany GmbH

Agfa Smart | SmartPositioning

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Jahr täglich 50 Patient:innen. Im Durchschnitt müssen 18 Prozent aller Röntgenaufnahmen wiederholt werden, was in 68 Prozent der Fälle an einer ungenauen Positionierung der Patient:innen liegt. Durch die Vermeidung von Positionierungsfehlern mit SmartPositioning hätte das Krankenhaus 2.233 Wiederholungsaufnahmen im Jahr weniger. Da eine Wiederholungsaufnahme etwa drei Minuten dauert, entspricht dies einer Zeitersparnis von 111 Stunden pro Jahr. Zeit, die die Mitarbeiter:innen sehr viel effektiver verbringen können. þ Welches weitere Tool hilft bei der Bild erstellung, Herr Barzen? Bei freien Positionierungen kommt es gar nicht so selten vor, dass der Detektor falsch ausgerichtet wird, sprich: oben nicht oben und unten nicht unten ist. Das führt dann dazu, dass die Aufnahmen falsch an der Arbeitsstation ankommen und manuell nachbearbeitet werden müssen, bis sie die richtige Ausrichtung haben. Mit SmartRotate kann das nicht passieren. Eine integrierte Technologie, die auf künstlichen neuronalen Netzen

beruht, interpretiert die Aufnahme, erkennt das untersuchte Organ oder die Extremität und stellt die Röntgenaufnahme vollautomatisch immer in der üblichen Standardausrichtung zur Befundung dar. Das nimmt den Anwender:innen unwahrscheinlich viel Arbeit ab. Untersuchungen zeigen, dass offensichtlich 83 Prozent aller am Bett aufgenommenen Thoraxröntgenbilder manuell gedreht werden müssen. Rechnet man konventionell, kommen da schnell 70.000 Mausklicks für die manuelle Korrektur pro Jahr zusammen. Das entspricht rund 20 Stunden oder drei vollen Tagen. þ Ein wichtiger Aspekt für die Radiolo gie ist das Dosismanagement. Haben Sie dafür auch eine Lösung parat? Haben wir, wir nennen sie SmartDose. Auch hier kommt die bereits angesprochene 3D-Technologie zum Tragen. SmartDose nutzt die Informationen, die die LiveVision-3D-Kamera übermittelt hat, um die Körperkonstitution der Patient:innen zu bestimmen, und ermittelt die erforderlichen Expositionsparameter auf der Grundlage wissenschaftlicher

Standards. Die Hinweise am System geben dem Anwender eine Belichtungsempfehlung. Das spart Zeit gegenüber manuellen Einstellungen und vermeidet gleichzeitig Wiederholungsaufnahmen, die durch mögliche falsche Belichtungseinstellungen entstehen. þ Wie verbindlich sind diese Vorschläge für die Anwender? Alle unsere SmartXR-Komponenten sind ausdrücklich Assistenzsysteme. Das heißt, die Anwender:innen behalten stets das Heft des Handelns in der Hand. Sie sind am Ende diejenigen, die entscheiden und festlegen, ob sie den Vorschlägen der Software folgen. Wir wollen die Anwender:innen nicht zur Seite drängen und sagen, dass die Software alles besser kann. Vielmehr wollen wir sie in ihrem umfangreichen Wissensund Erfahrungsschatz mit validierten Werten unterstützen – nicht mehr, aber auch nicht weniger.

medimg.agfa.com/dach

Kundenstimmen zu SmartXR „ Die automatische Ermittlung patienten spezifischer Expositionsparameter gibt Radio logen eine optimale Befundungsgrundlage. Außerdem sparen nicht nur Radiolog:innen, sondern auch Anwender:innen viel Zeit.“

„ Technologien können weniger erfahrenen Anwender:innen bei der richtigen Positionierung helfen und Wiederholungsaufnahmen vermei den. So lässt sich bei minimaler Strahlendosis eine hohe Bildkonsistenz erzielen. Dies leistet beispielsweise die Lösung SmartXR.“

Prof. Dr. med. univ. Thomas Lehnert, Facharzt für Radiologie, Gesellschafter der RNS Gemeinschaftspraxis im Elisabethenkrankenhaus, Frankfurt

Prof. J. De Mey, Chefradiologe am UZ Brüssel

„ Mit SmartXR konnten wir den Ablauf bestimmter Untersuchungen verbessern. Wir sehen die Patient:in nen auch dann über die Kamera, wenn wir den Raum verlassen haben. Wenn sie sich bewegen, können wir die Position noch vor der Exposition wieder korrigieren und so unnötige Strahlendosis vermeiden.“ Harrison Jenefer (RLN), Senior Radiographer, City Hospitals Sunderland

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Aufnahme mit einer Auflösung von 0,9 × 0,9 mm und 4 mm Schichtdicke und konventioneller Bildfilterung

Aufnahme mit erhöhter Auflösung von 0,6 × 0,6 mm und 4 mm Schichtdicke und konventioneller Bildfilterung

Aufnahme mit erhöhter Auflösung von 0,6 × 0,6 mm und 4 mm Schichtdicke und Einsatz der AiCE-Technologie

Höhere Detailerkennbarkeit bei gleicher Untersuchungszeit: Axiale T2-gewichtete MRT Aufnahme des Schädels mit einer Aufnahmezeit von 2:48 Minuten

Schneller Scannen Bei MR-Untersuchungen hängen die Detailauflösung, die Scanzeit und das Signalzu-Rausch-Verhälnis unmittelbar zusammen. Mit der Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) hat Canon eine KI-Lösung geschaffen, die in der Lage ist, bei gleicher Scanzeit das Rauschen zu reduzieren. Der typische MR-Workflow beginnt mit der Akquisition eines Rohdatensatzes, der anschließend zu einem MR-Bild rekonstruiert wird. Danach analysiert die Radiologin oder der Radiologe die MR Bilder und erstellt den Befundbericht. Während zahlreiche KI-Start-ups Lösungen entwickeln, um das MR-Bild automatisiert zu analysieren, um zu einem Befund zu kommen, setzt der Algorithmus von Canon eine Stufe weiter vorne an. Das unter der Bezeichnung AiCE bekannte Verfahren verwendet Deep-Learning-Reconstruction, um

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bereits anhand der Analyse der Rohdaten bessere Bilder zu erhalten. Konkret wird der Algorithmus der AiCE-Technologie mit Hilfe einer Vielzahl von Bilddaten trainiert: Scans mit niedrigem Signal-zu-Rausch-Verhältnis und Scans mit hohem Signal-zu-RauschVerhältnis werden verglichen. Dadurch lernt das System bereits in den Rohdaten, zwischen Rauschen und Bildinformation zu unterscheiden. Die AiCETechnologie ist somit in der Lage, das Rauschen aus den Bildern mithilfe eines neuronalen Netzwerks zu eliminieren.

Weniger Bildrauschen bei gleicher Scanzeit Verwendet man klassische Filtertechniken, um das Bildrauschen zu reduzieren, verschwindet technologiebedingt bei der Entfernung des Bildrauschens vom Gesamtbild auch immer ein Teil der relevanten Bildinformation. Im Gegensatz dazu setzt die AiCE-Technologie darauf, die Entfernung des Rauschanteils auf den Rohdatensatz anzuwenden, sodass die gesamte Bildinformation erhalten bleibt. „Bei der MR-Bildgebung geht es darum, das Verhältnis zwischen

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Rauschanteil, Scan-time und Bildinformation zu optimieren. Mit AiCE ist es heute möglich, mehr Flexibilität in die MR-Bildgebung zu bringen. Wir haben eine höhere Auflösung, eine schnellere Bildgebung und können die Technik auf sämtliche Körperregionen anwenden“, erklärt Professor Reinhard Tomczak, weshalb er die AiCE-Technologie mit Deep-Learning-Reconstruction in der Praxis bereits gerne einsetzt. In der klinischen Anwendung geht es darum, Bilder mit hoher Auflösung und gutem Kontrast zu erstellen. Gleichzeitig möchten die Radiolog:innen gute Bilder bei kurzen Untersuchungszeiten bekommen, um den MR ökonomisch einsetzen zu können. „In der Vergangenheit war es so, dass für ein Signal mit geringem Rauschanteil lange Akquisitionszeiten erforderlich waren, beziehungsweise eine größere Anzahl von Akquisitionen durchführt werden mussten“, so Tomczak. Die meisten Beschleunigungstechniken in der MR-Bildgebung setzen lediglich darauf, einzelne Schritte der Phasenkodierung zu reduzieren, wie das beispielsweise bei der Half-FourierAkquisition, dem Parallel-Imaging oder dem Compressed-Sensing der Fall ist. Im Gegensatz dazu verwendet AiCE intelligente mathematische Verfahren, um der physikalischen Limitation entgegen zu wirken. Das SNR-Verhältnis wird verbessert, ohne die Untersuchungszeit zu verlängern. Das Compressed-Sensing-Verfahren nennt sich bei Canon Compressed Speeder. Bereits mit Compressed Speeder lässt sich die Scanzeit um annähernd ein Viertel reduzieren, aber das Gute daran ist, dass die sowohl anatomie- als auch orientierungsunabhängige Technologie mit AiCE kombiniert werden kann.

„Im Vergleich zur normalen Bildgebung lässt sich mit Compressed Speeder die Akquisitionszeit von beispielsweise zwei Minuten 20 Sekunden bei einer Auflösung von 0,15 × 0,15 mm und einer Schichtdicke von 3 mm auf 53 Sekunden reduzieren, gleichen Werte von Pixelgröße und Schichtdicke vorausgesetzt“, konkretisiert Professor Tomczak einen Anwendungsfall.

Kürzere Untersuchungszeiten Tomczak verwendet in seiner Praxis in Bad Friedrichshall einen Canon Elan NX mit 1,5 Tesla und ist von der Bildqualität und der Funktionsweise von AiCE überzeugt: „Mit dem innovativen KI-Algorithmus der Advanced intelligent Clear-IQ-Engine bietet Canon den Anwender:innen die Möglichkeit, bei gleicher Scanzeit bessere Bilder mit geringerem Rauschanteil zu bekommen oder bei gleichem Rauschanteil die Scanzeit zu reduzieren.“ Die Installation und Integration von AiCE in seiner Praxis fand bereits Ende 2020 statt. Nach der Inbetriebnahme befassten sich erfahrene Canon-Techniker gemeinsam mit dem Praxis-Team damit, die voreingestellten Parameter zu optimieren, um das System vor Ort bestmöglich den lokalen Gegebenheiten anzupassen. „Den Algorithmus auf die Belange der Anwender:innen zu individualisieren, stellt eine wesentliche Vorraussetzung dar, um das System optimal in den klinischen Workflow zu integrieren. Wobei durch die Personalisierung das gewohnte Look-and-Feel der Bilder erhalten bleibt“, erklärt Prof. Tomczak Rückblickend betrachtet stellt Prof. Reinhard Tomczak folgende Rechnung auf: „Ausgehend von einer täglichen Systemlaufzeit von 13 Stunden und einer durchschnittlichen Untersuchungs-

„ Die automatisierte, KI-basierte Rauschunter drückung der AiCE-Technologie von Canon hat den Workflow in unserer Praxis deutlich beschleunigt. Bei gleicher Bildqualität konnten wir die Untersuchungszeiten verkürzen und schaffen jetzt täglich mehr Untersuchungen.“ Professor Reinhard Tomczak, Zentrum für diagnostische und interventionelle Radiologie, Bad Friedrichshall

dauer – ohne AiCE – von 20 Minuten, liegt die theoretische Obergrenze des täglich Machbaren bei 39 Patient:innen“. Gelingt es, die Scanzeit von 15 Minuten, um etwa ein Drittel, auf zirca zehn Minuten zu reduzieren, kann man in den 780 Minuten von acht bis 19 Uhr theoretisch acht Patient:innen mehr behandeln. „Der neue digitale Workflow trägt dazu bei, die MR-Bildgebung in der Praxis in Bad Friedrichshall effizienter und produktiver zu gestalten“, ist sich Prof. Reinhard Tomczak sicher, „wer einmal mit AiCE gearbeitet hat, möchte nicht mehr darauf verzichten.“

de.medical.canon

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Quantensprung Mit Naeotom Alpha präsentiert Siemens Healthineers den weltweit ersten quantenzählenden CT-Scanner. Das brandneue System ist in den USA und in Europa

Bild: Siemens Healthineers

bereits für den klinischen Einsatz zugelassen.

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Während die konventionelle CT-Bildgebung an ihre technischen Grenzen gelangt ist, ermöglicht die PhotonCounting-Technologie drastische Verbesserungen, unter anderem eine höhere Auflösung und eine um bis zu 45 Prozent niedrigere Strahlendosis bei ultra-hochauflösenden (UHR) Scans. Mit herkömmlichen CT-Detektoren und einem Kammfilter für ultra-hochauflösende Aufnahmen wäre dies unmöglich. Quantenzählende Scans generieren mehr verwertbare Daten, da die quantenzählende Technologie jedes Röntgenphoton und sein Energieniveau direkt erfasst, anstatt es zunächst in sichtbares Licht umzuwandeln, wie bei herkömmlicher CT-Bildgebung. Die Kombination dieser Aspekte eröffnet neue diagnostische Möglichkeiten, zum Beispiel Scannen der Lunge mit hoher Geschwindigkeit und Aufnahme hochauflösender Bilder mit inhärenten Spektralinformationen, ohne dass die Patient:innen die Luft anhalten müssen. Diese Spektralinformationen helfen auch bei der Identifizierung von Materialien im Körper, die sich sogar aus dem Bild entfernen lassen, wenn sie einen interessanten Bereich verdecken. So können Ärzt:innen Probleme schnell beurteilen und die Behandlung zeitnah einleiten. Dank der geringeren Strahlendosis werden Routineuntersuchungen, wie zum Beispiel Lungenkrebs-Screenings, mittels CT-Bildgebung für größere Patient:innengruppen möglich. Die hohe Auflösung macht selbst kleinste Strukturen sichtbar. Für die klinische Entscheidungsfindung bedeutet das ein neues Level an Sicherheit. Dank des bewährten myExam

Companion von Siemens Healthineers birgt die technische Komplexität der quantenzählenden CT-Bildgebung keine höhere Komplexität in der Anwendung. „Vor mehr als 15 Jahren begann bei Siemens Healthineers die Arbeit an der klinischen Vision der Quantenzählung. Wir haben immer an den enormen klinischen Nutzen geglaubt und gemeinsam mit unseren Partnern unermüdlich darauf hingearbeitet“, so Philipp Fischer, Leiter der Computertomographie bei Siemens Healthineers. „Mit der Ein führung von Naeotom Alpha machen wir einen großen Schritt in Richtung einer besseren Patient:innenversorgung in zahlreichen klinischen Bereichen, indem wir Dinge zeigen können, die mit herkömmlichen CT-Scans unmöglich zu erkennen sind. Dies erforderte ein radikales Umdenken in praktisch allen technischen Aspekten der Computertomographie“, fährt Fischer fort.

„ Naeotom Alpha ist für den klinischen Einsatz in den USA und in Europa zugelassen, mehr als 20 Systeme sind installiert, über 8.000 Patient:innen gescannt. Über 500 Patente sind im Bereich Quantenzählung gemeldet.“ Philipp Fischer, Leiter der Computertomographie bei Siemens Healthineers

Weitreichende Auswirkungen in vielen klinischen Bereichen Die klinischen Bereiche der Herzbild gebung, Onkologie und Pulmologie stellen jeweils ihre einzigartigen Anforderungen an medizinische Bildgebung. Bei der Herzbildgebung geht es darum, das Herz in Bewegung zu erfassen, was eine hohe Geschwindigkeit erfordert. Naeotom Alpha ist dank seines Dual-SourceDesigns sehr schnell und nutzt die spektralen Informationen und die hohe Auflösung zur Entfernung von Verschattungen durch Verkalkungen. Dies ermöglicht eine diagnostische Bewertung und verschafft mehr Patient:innen – selbst Personen mit hoher Kalziumbelastung – Zugang zu CT-Bildgebung.

„ Die Bildqualität des Naeotom Alpha ist in allen technischen Parametern hervorragend. Die hohe Auflösung bei gleichzeitig geringer Strahlendosis ermöglichen einen für herkömmliche CT-Scanner schwer erreichbaren Sprung in der Bildqualität.“ Prof.Dr.med. Thomas Kröncke, Leiter der Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Universitätsklinikum Augsburg

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Darstellung der Lunge eines Post-COVID-Patienten mit quantenzählender CT: Die quantenzählende CT ermöglicht die gleichzeitige Erfassung und Darstellung detaillierter Strukturen (Mitte) in Kombination mit funktionellen Informationen (rechts). Zum Vergleich eine Aufnahme mit konventioneller CT-Technologie (links). © Dr. J . Ferda, Universitätsklinikum Pilzen, Tschechische Republik

Unterschiedliche Scan-Parameter sowie Veränderungen im Habitus der Patient:innen sind Faktoren, die zu Inkonsistenzen bei den Messungen führen und möglicherweise die Bewertung, wie der Tumor auf die Behandlung anspricht, währenddessen beeinflussen können. Die standardmäßigen monoenergetischen Bilder, die Naeotom Alpha bei jedem Scan liefert, ermöglichen es Radiolog:innen, Quellen der Ungenauigkeit zu eliminieren.

Die hohe Präzision von Naeotom Alpha ist auch in der Onkologie von großem Nutzen, wo eine zuverlässige und konsistente Bewertung des Krankheitsverlaufs entscheidend ist. Die klinischen Bilder müssen möglichst aussagekräftig und schlüssig sein, damit die richtigen Entscheidungen getroffen werden können. In der Pulmologie müssen die Bilder alle wesentlichen Informationen in möglichst wenigen Scans enthalten, um Verzögerungen bei der Behandlung und damit potenziell schwerwiegende Folgen für die Patient:innen zu vermeiden. Die Möglichkeiten von Naeotom Alpha erfüllen diese Anforderungen und übertreffen sie sogar oft. Die damit gewonnenen klinischen Bilder enthalten mehr Informationen als mit jeder Technologie zuvor für eine präzise Diagnose, Nachsorge und Behandlung.

Ausbau der führenden Rolle von CT bei der klinischen Entscheidungsfindung

Naeotom Alpha bietet zum ersten Mal die Kombination von Dual-Source und einem photonenzählenden Detektor. Die zeitliche Auflösung von Dual-Source ermöglicht es uns, Patient:innen bei jeder Herzfrequenz zu scannen. Photon-Counting Detektoren ermöglichen spektrale Informationen und eine hohe Auflösung. Spektrale Bildgebung für Gefäße ermöglicht den Blick hinter den „Kalziumvorhang“.

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Diese Innovation von Siemens Healthineers hat weitreichende Auswirkungen auf Patient:innen und ärztliches Personal und das Potenzial, die Praxis der CT-Bildgebung grundlegend zu verändern: Sie bietet einen klinischen Mehrwert für eine schnelle und zuverlässige ärztliche Diagnose sowie bessere Bildqualität, was bei Ärzteschaft und Patient:innen die Unsicherheit verringern kann. Die neue Technik hilft in fast allen klinischen Bereichen, vor allem aber, wenn Feinstrukturen zu beurteilen sind. Kundenrückmeldungen zu Tests mit den zugelassenen Systemen bestätigen diesen Anspruch: „Wir arbeiten seit April 2021 mit unserem eigenen Naeotom Alpha CT und sind von den ersten Ergebnissen sehr beeindruckt: In der Onkologie können wir genauer aufschlüsseln, mit welchen Tumorarten wir es zu tun haben und sie so gezielter und wirksamer behandeln. Es ist, als ob sich ein Schleier hebt. Die neue Technologie ist eine radikale Verbesserung gegenüber der bisherigen Bildgebung. Dies wird unsere klinische Entscheidungsfindung vom

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Verbesserte Darstellung des Mittel- und Innenohrs mit quantenzählender Computertomographie: Winzige anatomische Strukturen des Mittel- und Innenohrs (oben Steigbügel, unten Cochlea). Links eine konventionelle CT-minus-Aufnahme, rechts die Aufnahme mit Quantenzylinder CT. © Dr. A . Persson, Universität Linköping, Schweden

ersten Scan an neu definieren“, so Professor Dr. med. Thomas Kröncke, Leiter der Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Universitätsklinikum Augsburg. In über 15 Jahren Forschung auf dem Gebiet der quantenzählenden CT-Bildgebung hat Siemens Healthineers mehr als 500 einschlägige Patente angemeldet und die klinischen Möglichkeiten und Anwendungsfälle in enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern getestet und validiert. Im Laufe der Jahre wurden sechs Prototypen evaluiert und verbessert. Im Jahr 2021 präsentiert das Unternehmen den weltweit ersten, für den klinischen Einsatz freigegebenen CT-Scanner mit der neuen Technologie. Mehr als 20 Systeme sind bereits installiert und im klinischen Alltag im Einsatz. Bislang wurden über 8.000 Patient:innen gescannt. Mit einer Rotationsgeschwindigkeit von 250 Millisekunden und ausgestattet mit zwei Röntgenröhren und Detektoren (Dual Source) ist Naeotom Alpha nicht nur das erste quantenzählende CT-System auf dem Markt, sondern zugleich ein sehr leistungsstarker, schneller und präziser CT-Scanner.

www.uk-augsburg.de www.siemens-healthineers.de

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Seid Pioniere, Radiologen Wir, die Gründer von NeoQ, Prof. Dr. Alexander Huppertz, Jan Wintzer und Oliver Aretz, stellen mit Guided Reporting eine Form der Befundungerstellung vor. Gleichzeitig beschreiben wir, weshalb es uns Menschen schwerfällt, Veränderungsprozesse voranzutreiben. Die Radiologie ist, solange es sie gibt, immer wieder Umwälzungen und Neuerungen unterworfen. Das betraf alle Prozesse von der Bilderstellung bis zur Befundung. Die hat im Laufe der Jahrzehnte verschiedene Phasen durchlaufen. Auf die manuelle Erfassung mit teils prosaischem Freitext folgte die analoge Erfassung mittels Kassette und Transkription im Schreibbüro. Danach hielt das digitale Diktat Einzug, also die Aufnahme von analog gesprochenen Texten über digital aufzeichnende D iktiergeräte, wozu wiederum das Schreibbüro nötig war. Der nächste Evolutionsschritt war die Spracherkennung, mit deren Hilfe der Befund unmittelbar in eine Maske auf dem Bildschirm diktiert wird – teilweise unterstützt von Textbausteinen. Die letzte Entwicklung war die strukturierte Befundung mit Templates, die Weiterentwicklung dessen ist die geführte Befundung oder das Guided Reporting. Dabei werden die Radiolog:innen anhand gezielter Fragen, die sie mit einem Mausklick beantworten und aus denen komplexe Sätze ent-

stehen, durch den Befundungsprozess geführt. Eines haben all diese Entwicklungsschritte gemeinsam: Nicht alle Radiolog:innen fanden sie auf Anhieb positiv. Schließlich bedeuteten sie eine Veränderung gewohnter und etablierter Arbeitsweisen. Da sieht man dann auch einmal über Unzulänglichkeiten hinweg: Bei eingesprochenen Befunden etwa sind – das zeigen Studien – rund 40 Prozent aller Befunde fehlerhaft. In 33 Prozent der Fälle handelt es sich um inhaltliche, teils auch schwerwiegende Fehler. Befunde sind häufig unvollständig, weder im Aufbau noch in der Sprachlichkeit standardisiert, anfällig für orthografische Fehler und missverständliche Formulierungen, widersprüchlich zwischen Befund und Beurteilung. Klassisch sind zudem Missense-Fehler (Fehler, die den Sinn eines Satzes verändern), Nonsense-Fehler (Sätze oder Zusammenhänge, die im Kontext keinen Sinn ergeben) und Omission-Fehler (ausgelassene Wörter, die nachträglich den Sinn eines Satzes verändern). All dem beugt das Guided Reporting vor.

Warum Disruption es schwer hat Warum aber haben es neue Technologien so schwer? Das visualisiert eine Kurve aus dem Change Management, die die sieben emotionalen Stadien der Veränderung zeigt. Die erste Phase ist der Schock: Arbeitsabläufe, die zuvor als sicher und bequem empfunden wurden, werden scheinbar grundlos verändert. Daraus erwächst dann in der zweiten Phase Widerstand: Man entwickelt eine innere Ablehnung gegenüber dem vorübergehenden Mehraufwand während der Einarbeitung und sucht nach Möglichkeiten, die Veränderung abzuwenden. Klassisch ist dabei die Suche nach Mängeln in der Software. (siehe Grafik auf Seite 54) Das lässt sich am Beispiel des Guided Reportings verdeutlichen. Die Software ist sehr leicht verständlich, fast selbsterklärend – zumindest bis zu einem gewissen Grad. Wird dieser überschritten, stoßen die Anwender:innen an ihre Grenzen und können die volle Macht des Tools nicht nutzen. Dementsprechend reagieren sie mit Enttäuschung, wenn sie bestimmte Dinge in der Software nicht vorfinden. Sie sind zwar vor-

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handen, werden aber erst nach einer tieferen Beschäftigung mit dem Tool gefunden. Schließlich handelt es sich im Prinzip um einen gigantischen komplexen Entscheidungsbaum. Bestimmte Verästelungen befinden sich nicht immer dort, wo Anwender:innen sie vermuten, oder wiederholen sich unerwartet an anderer Stelle. So finden Anwender:innen schnell einen vermeintlichen Mangel – und damit ein Argument, um die drohende Veränderung aufzuhalten. Um der Software eine faire Chance zu geben, müssten Anwender:innen nun einen Schritt zurückgehen und sich eingehend schulen lassen. Das wäre rational. Ängste im Changeprozess aber sind irrational. Ganz vorn steht die Angst, Gewohntes über Bord zu werfen und etwas Neues zu starten. Dazu kommt, dass sich Anwender:innen fragen, welche Vorteile sie vom Einsatz

der neuen Technologie haben, wenn sie doch zuerst einmal einen großen Aufwand bedeutet. Dementsprechend werden sie die Software mit einem gewissen Vorbehalt testen. Die Einrichtung, die dann über die Anschaffung einer neuen, vielleicht sogar disruptiven Technologie nachdenkt, verlässt sich aber auf das Urteil der Expert:innen – und trifft ihre Entscheidung wohl unter einer falschen Maßgabe, weil sie auf persönlichen Einzelentscheidungen beruht. Die einzelnen Anwender:innen haben nämlich selten die Vorteile für die gesamte Einrichtung im Blick, was hingegen das Einzige ist, das der Manager betrachtet. Die Einrichtung müsste die Testanwender:innen also incentivieren – durch eine teilweise Freistellung vom Tagesbetrieb etwa – und so eine eingehende Beschäftigung mit den Möglichkeiten der Software ermöglichen.

„ Radiolog:innen, habt Mut zu Verände rungen, seid Pioniere. Ohne Schmerz keine Veränderung, aber ohne Ver änderung auch kein Fortschritt.“ Prof. Dr. Alexander Huppertz, Jan Wintzer und Oliver Aretz, Gründer von Neo Q (v.l.n.r.)

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Zubehör für die

Kernspintomographie X- E M P E L

Wie Disruption gelingen kann Ist dieser Punkt erreicht, kommt es zur dritten Phase der Emotionskurve – die Veränderung betrifft mich und kann nicht abgewendet werden –, gefolgt von der vierten Phase: der Akzeptanz. Skeptiker:innen resignieren und wagen einen pragmatischen Neuanfang. Wie kommen Einrichtungen so weit? Wichtig ist, dass sie den Prozess an der richtigen Stelle starten. Die Verantwortlichen müssen die (erwartbare) Skepsis und Ablehnung der Anwender :innen antizipieren und bestehende Vorbehalte abbauen. Beim Guided Reporting etwa soll die Software ja genau solche Probleme lösen, die auch die Radiolog:innen

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Den Aufbruch starten

Neue Technologien haben es schwer. Die Kurve visualisiert die sieben emotionalen Stadien der Veränderung: Vom Schock über den Widerstand zur Akzeptanz bis hin zur Integration.

bewegen – einfache, vollständige und standardisierte Befundung auch von seltenen Pathologien entlang eines etablierten Expertenpfades in kürzerer Zeit. Der Change besteht dann darin, dass Radiolog:innen liebgewonnene Gewohnheiten ablegen müssen und sich offen für neue Workflows zeigen. Wir unterstützen diesen Prozess mit speziellen Workshops, in denen wir gemeinsam mit den Anwender:innen den Changeprozess von der Vorbereitung über das Schulungskonzept bis hin zur Implementierung erarbeiten. Damit sind Anwender:innen von vorn herein mit im Boot, können ihre Vorbehalte frühzeitig äußern und wir können ihnen gezielt begegnen. Damit sind wir sicher, die fünfte Phase in der Emotionskurve zu erreichen: Anwender:innen lassen sich auf die neuen Ideen ein und probieren sie aus. Unterstützen können die Einrichtungen das mit der Bildung einer Gruppe von Mitarbeiter:innen, die wir gerne Innovationsgruppe nennen. Das sind diejenigen, die Lust auf Neues haben und einen gewissen Pioniergeist verspüren. Die Gruppe beschäftigt sich entlang gemeinsam erarbeiteter Unternehmensziele, jenseits individueller Befindlichkeiten, ganz offen und

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sehr detailliert mit der neuen Lösung. Idealerweise setzt sich die Innovationsgruppe aus etablierten Radiolog:innen zusammen, die das Zeug haben, zumindest intern als Opinion Leader zu gelten und die anderen mitzureißen. Wir stellen dieser Gruppe dann unsere Radiolog:innen zur Seite, die die Kollegen im One-to-One bei der Befundung begleiten. So können Radiolog:innen ihre Zeit effektiv nutzen und lernen während des Arbeitsprozesses die Software und ihre Feinheiten kennen – quasi ein Training on the Job. So reift dann recht schnell die Überzeugung, dass die Veränderung positiv ist und konkrete Vorteile bringt – Phase 6 der Emotionskurve. Zur Herausbildung des Expertentums haben wir unsere Radiology Reporting Academy gegründet. Hier vermittelt Prof. Dr. Alexander Huppertz, Facharzt für Diagnostische Radiologie und Mitgründer von Neo Q, in Webinaren Wissen zu Befundtechniken. Die Teilnehmer:innen erhalten Fortbildungspunkte. Auch das dient der Begleitung des Changeprozesses in der radiologischen Befundung. Nach erfolgreicher sechster Emotionsphase kommt nun die siebte, in der die Veränderung zur neuen Normalität wird.

Um so weit zu kommen, bedarf es Überzeugungsarbeit seitens der Einrichtungen und Pioniergeist seitens der Anwender:innen. Deutschland ist seit jeher ein Land der Pioniere, auch in der Medizin, besonders in der Radiologie. Bis heute folgen Wilhelm Conrad Röntgen unzählige lebendige Geister und bringen die Fachrichtung immer weiter voran. Ein aktuelles Beispiel ist die Einführung neuartiger Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Optimierung von Diagnose, Workflow und Patientenversorgung. Genau diese Lust auf Neues braucht es aber auch, um zu Veränderungen zu kommen. Voraussetzung dafür ist es, viel mehr die Chancen neuer Techno logien zu sehen – nicht zuerst die Risiken. KI beispielsweise wird die Radiologin und den Radiologen nie ersetzen, sie kann sie aber bereits heute maßgeblich in ihrer täglichen Arbeit unterstützen und unbeliebte Arbeiten übernehmen. Der deutsche Physiker, Naturforscher und Mathematiker Georg Christoph L ichtenberg hat einmal gesagt: „Ich weiß nicht, ob es besser wird, wenn es anders wird. Aber ich weiß, dass es anders w erden muss, wenn es besser werden soll.“ Dieser Aphorismus kann Maßstab für jeden Changeprozess sein. Um etwas zu verändern, muss man mutig genug sein, den Status quo zu verändern. D eshalb möchten wir den Radiolog:innen zurufen: Habt Mut zu Veränderungen, seid Pioniere. Ohne Schmerz keine Veränderung, aber ohne Veränderung auch kein Fortschritt. Autoren: P rof. Dr. Alexander Huppertz, Jan Wintzer und Oliver Aretz

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In der Einheit liegt die Stärke DeepUnity – Der Weg zu einer gesamtheitlichen Lösung in der diagnostischen Bildgebung Bestehende Radiologie-IT-Lösungen sind für Bereiche und Abteilungen entwickelt worden. Doch im Laufe der Zeit sind die Grenzen zwischen ihnen verschwommen. So ist die herkömmliche Softwarelandschaft divers und kaum zu vereinbaren. DeepUnity löst dieses Problem. Es integriert zum Beispiel DICOM und Non-DICOM Daten und verbindet klinische mit radiologischen Abläufen.

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Barrierefrei, ohne Anwendungen wechseln zu müssen. Damit bringt es Lösungen zusammen. Die diagnostische Bildgebung nimmt bei vielen medizinische Fachbereichen eine Schlüsselrolle ein. Sei es in der Radiologie, Kardiologie, Pathologie, Ophthalmologie – die Liste ist lang. Die Vielseitigkeit und Individualität jedes einzelnen Bereiches stellen spezifische Ansprüche

an die Bildgebung und die hierfür eingesetzte Software. Über Jahrzehnte haben sich diverse, komplex zu bedienende Lösungen von unterschiedlichen Herstellern entwickelt. Der nahtlose Austausch von Informationen der Systeme stellt bei der Bewältigung der Aufgaben im medizinischen Alltag ein wichtiges Kriterium dar, um einen Workflow ohne Zeitverzug zu bewältigen und dabei die Datensouveränität zu behalten. Dedalus bietet eine Software- Suite für die Bildg ebung an, die fachübergreifend als uni

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DeepUnity Insight DeepUnity Hub DeepUnity Medical Archive

verselle Lösung eingesetzt werden kann und unter dem Namen Deep Unity bekannt ist. Diese Software Suite besteht aus einzelnen Komponenten – somit können Sie ganz nach Ihren Bedürfnissen für den klinischen Alltag entscheiden, welche davon benötigt werden. DeepUnity wird stetig weiterentwickelt und um neue Module für weitere medizinische Fachbereiche erweitert. Die DeepUnity Suite umfasst Komponenten wie PACS, einen webbasierten Viewer, mit dem der klinikweite Zugriff auf alle medizinischen Patient:innen daten ermöglicht wird und verschiedene Archive, die zusammen mit den angebotenen Kommunikationsschnittstellen Ihren Anforderungen gerecht werden.

Das alles wird in naher Zukunft durch ein brandneues technologisches Softwaregerüst gestützt, bei dem ein KubernetesCluster zum Einsatz kommt und diverse Vorteile, unter anderem auch im Hinblick auf die Bereitstellung neuer Softwarereleases, bietet. Das Gesamtpaket ist hiermit noch längst nicht abgeschlossen. DeepUnity bietet zudem eine komplett neu entwickelte Applikation zur medizinischen Fotodokumentation für mobile Endgeräte an. Diese wird bereits erfolgreich im klinischen Alltag eingesetzt. Die DeepUnity Suite umfasst unter anderem Lösungen zu: ◾ Befundarbeitsplatz (Bildbetrachtung & Bildbefundung) ◾ Datenimport-/Datenexport- Möglichkeiten ◾ Medizinische Fotodokumentation ◾ Healthcare Content Management ◾ Vendor Neutral Archives

DeepUnity Insight

DeepUnity Insight steht für moderne Applikationen der Bildbetrachtung und -befundung, die den Kund:innen in unterschiedlichen Ausprägungen – sowohl als Client-Lösung als auch zukünftig als webbasierter Viewer – zur Verfügung stehen.

DeepUnity Hub

Mit den DeepUnity Hub Modulen kann die Lösung um zusätzliche Werkzeuge zum Import und Export von Dokumenten und B ildern sowie zur webbasierten Kommunikation von Patient:innendaten ergänzt werden.

DeepUnity Medical Archive

Das DeepUnity Medical Archive dient als zentrale Plattform zum Speichern aller medizinischen Bilder und Dokumente und bietet ein breites Spektrum an standardisierten Services. Anwender profitieren dabei von einer modularen Lösung zur Ablage von DICOM Daten sowie medizinischen Dokumenten, die um zusätzliche XDS-Funktionalität erweitert werden kann. Mit dem webbasierten DeepUnity Viewer wird zukünftig der einfache klinikweite Zugriff auf alle diese Patient:innendaten unterstützt.

 Dedalus HealthCare GmbH · Konrad-Zuse-Platz 1 – 3 · 53227 Bonn · www.dedalusgroup.de

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Mobile Teleradiologie Die Asklepios Stadtklinik Bad Tölz setzt im Rahmen der Teleradiologie auf eine dedizierte Bildverteilungslösung. Aber auch diensthabende Ärzt:innen in Rufbereitschaft profitieren von der modernen Lösung für Smartphones und Tablets.

mRay von mbits ist leicht zu bedienen. Es braucht keine großen Schulungen. Schon nach wenigen Minuten kann jeder sicher damit umgehen.

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Wochentags wird die Abteilung für Radiologie der Asklepios Stadtklinik Bad Tölz von der auf dem Klinikgelände angesiedelten Gemeinschaftspraxis für Radiologie und Nuklearmedizin versorgt. Doch nachts, freitags und am Wochenende sorgt ein konzerneigener TeleradiologieService für die Versorgung der ambulanten und stationären Patient:innen. „Die hier im Haus angesiedelte Gemeinschaftspraxis stellt mit CT, MR, konventionellem Röntgen, Mammographie und Nuklearmedizin die Versorgung unserer Patient:innen sicher. Außerhalb der Praxiszeiten werden die Befunde jedoch von unserem eignen

Teleradiologiebetrieb erstellt“, erläutert Felix Rauschek, Geschäftsführer der Asklepios Klinik Bad Tölz und Regionalgeschäftsführer Bayern Süd / West, die Strategie der Klinik. Im Rahmen der Teleradiologie erfolgt die Bildkommunikation über die mobile Viewingsoftware mRay des Heidelberger Unternehmens mbits. Die Teleradiolog:innen wurden dazu mit Tablets ausgestattet, die den Anforderungen der DIN 6868-157 genügen und regelmäßigen Konstanzprüfungen unterzogen werden. mRay kommt innerhalb des Asklepios Konzerns mittlerweile an 13 Standorten zum Einsatz. An fünf Standorten davon wird die Anwendung für die Teleradiologie eingesetzt. Weitere Häuser sind geplant, denn mRay eignet sich nicht nur für die Teleradiologie sondern für alle Fachbereiche der Klinik, deren Ärzt:innen in Rufbereitschaft anhand der empfangenen Röntgenbilder entscheiden, ob sie schnell in die Klinik fahren müssen oder ob ein Telefonat mit den Verantwort lichen vor Ort ausreichend ist.

Mehr Komfort für die Rufbereitschaft

Grafik: mbits Imaging GmbH

„mRay wird inzwischen auch sehr gerne von den Ärzt:innen in der Neurologie, der Orthopädie, der Chirurgie oder klassi scherweise auch in der Notaufnahme verwendet“, freut sich Rauschek. Denn dadurch sind die diensthabenden Ärzt:innen nicht mehr an den Computer zuhause gebunden, um Bilder anzusehen. Sie sind vielmehr in der Lage, auch unterwegs per Smartphone oder Tablet wichtige Entscheidungen zu treffen. Der Klinikmanager ist sich sicher: „Für den Workflow ist das für uns ein großer Vorteil.“ Früher war es so, dass – wenn es schnell gehen musste – Assistent:innen vor Ort auf sich allein gestellt waren oder Oberärzt:innen kurzerhand in die Klinik gefahren sind. Heute stellt sich die Situ-

ation wesentlich komfortabler dar und diensthabende Ärzt:innen müssen nicht bei jedem Verdacht ins Auto springen, sondern können sich die Bilder bequem auf dem Smartphone, Tablet oder Notebook ansehen. Ein Komfort, den in Bad Tölz niemand mehr missen möchte. Rauschek legt Wert darauf, dass die Klinikärzt:innen anhand der Bilder auf den mobilen Geräten nicht befunden, sondern nur entscheiden, ob sie in die Klinik kommen müssen oder nicht. „Für uns stellt die mobile Bildverteilung einen erheblichen Vorteil dar, der von den Ärzt:innen sehr gerne genutzt wird. Und die Software funktioniert wirklich sehr gut“, bestätigt Felix Rauschek. „Die Übertragungsgeschwindigkeit hängt zwar von der vorhandenen Signalstärke ab. Doch mit der in der Regel verfügbaren LTE-Verbindung geht alles wirklich sehr zügig.“ Neben der Teleradiologie und der Rufbereitschaft kommt mRay von mbits in der Asklepios Stadtklinik in Bad Tölz aber auch noch zum Einsatz, wenn besonderes Fachwissen benötigt wird. Während die Teleradiolog:innen von der Traumaspirale bis zum Schlaganfallverdacht alles abdecken können, kann Rauschek im Notfall auch auf einen hoch spezialisierten Neuroradiologen zurückgreifen. „Mit nur einem Klick leitet das charmante Programm die Bilder zu Neuroradiolog:innen weiter und es kann sehr schnell eine Zweitmeinung eingeholt werden. Das erhöht im Zweifelsfall die Diagnosesicherheit deutlich“, so Rauschek. Ein Szenario, das nicht täglich vorkommt, aber wenn es gebraucht wird, sind Radiolog:innen froh, dass es diese Funktion gibt. Ein angenehmer Nebeneffekt des Einsatzes von mRay ist, es werden keine CDs oder DVDs mehr benötigt, um Bilder von einem Standort zum anderen zu transferieren. Doch leider sind viele

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Bild: Asklepios Stadtklinik Bad Tölz

Die Möglichkeiten, den Workflow zu optimieren, beginnen in der Klinik bei der Einweisung und enden mit dem Entlassmanagement. Mobile Kommunikationslösungen für die Radiologie stellen einen wesentlichen Teil des komplexen Prozesses dar.

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Zuweiser:innen noch nicht ausreichend digitalisiert und erwarten den Befundversand oftmals noch per Fax.

Die Digitalisierung möchte Felix R auschek in der Asklepios Stadtklinik in Bad Tölz auch künftig weiter voranbringen. Denn seiner Meinung nach wird momentan dem ärztlichen und pflegerischen Personal einfach zu viel Zeit für Verwaltungstätigkeiten zugemutet. Unterschiedliche Studien sprechen davon, dass im Mittel etwa 40 Prozent der Arbeitszeit in Medizin und Pflege für administrative Tätigkeiten aufgewendet werden muss. Die große Herausforderung für Kliniken besteht darin, den Workflow von der Einweisung bis zur Entlassung effizienter zu gestalten, einerseits durch die Straffung von Arbeitsabläufen und andererseits durch automatisierte Prozesse. „Im Rahmen des Krankenhaus-Zukunftsgesetzes haben wir uns natürlich auch um Projekte beworben, die die IT-Versorgung in der Klinik verbessern“, sagt Rauschek und geht davon aus, dass künftig auch die Künstliche Intelligenz immer mehr im Gesundheitswesen zum Einsatz kommen wird. Doch auch im Bereich der KI gehört der Klinikmanager zu den Vorreitern: „In Zusammenhang mit mbits nutzen wir in der Schlaganfallversorgung bereits die auf KI-basierte Bildanalyse mRayVEOCore, um automatisiert das Ausmaß eines Gefäßverschlusses festzustellen und wieviel Hirngewebe potentiell noch zu retten ist.“ Für die Bildkommunikationslösung mRay von mbits sieht Rauschek in den Asklepios Kliniken noch Entwicklungsmöglichkeiten. Der bisherige Schwerpunkt des Ausbaus lag eindeutig auf der Teleradiologie und dem Zweit meinungsverfahren. In der Lungenfachklinik in Gauting bei München ist das System jedoch für den Upload von Bildern der zahlreichen nationalen und internationalen Patient:innen geplant. Damit käme der Klinikmanager seinem Wunsch,

Bild: Asklepios Stadtklinik Bad Tölz

Mobil und mit KI

den Klinikworkflow zu verbessern, etwas näher. Denn dann lägen die Bilder den behandelnden Ärzt:innen zum einen bereits vor der Ankunft der Patient:innen vor und sie könnten sich besser vorbereiten. Zum anderen wäre es einfacher möglich, weit entfernt wohnenden Zuweiser:innen und Patient:innen Zugriff auf die Bilder und Befunde zu geben. Felix Rauschek ist überzeugt, dass moderne Technik und weniger Büro kratie die Asklepios Kliniken für Arztund Pflegepersonal zu einem attraktiven Arbeitgeber machen. Die positiven Rückmeldung der mRay-Anwender:innen bestärken ihn jedenfalls, die Themen rund um die Workflowoptimierung weiter intensiv voranzutreiben. An mbits schätzt man in Bad Tölz nicht nur die extrem schnellen Reaktionszeiten, sondern auch die prompte und zuverlässige Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen.

„ Bei Asklepios lautet unser mittelfristiges Ziel, die vorhandenen Radiolog:innen mit moderner Technologie so einzubinden, dass wir beispielsweise die Dienstauslastung verbessern und gleichzeitig zusätzliche Ver gütungsmöglichkeiten schaffen. Wir brauchen clevere Systeme, die mitdenken und die Administrationszeit reduzieren.“ Felix Rauschek, Geschäftsführer der Asklepios Klinik Bad Tölz und Regionalgeschäftsführer Bayern Süd / West

www.asklepios.com/bad-toelz mbits.info

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Effizient von A bis Z In der Radiologie Oberland setzt Dr. Roland Scheck seit vielen Jahren auf moderne IT-Systeme, um den Arbeitsablauf zu verbessern. Mit einem leistungsfähigen RIS und Zusatzmodulen hat er den Workflow von der Anmeldung bis zu den Zuweiser:innen optimiert. þ Dr. Scheck, wo liegen aktuell die Herausforderung in der Radiologie? Das ist eine sehr komplexe Frage, die ich gern unterteilen würde. Ein wich tiger Punkt ist das Personal. Der Arbeitsmarkt von Fachkräften ist annähernd leer gefegt. Ein weiterer Punkt ist, die Kosten in den Griff zu bekommen. Das betrifft sowohl die Personalkosten, als auch die Kosten für Service- und Wartungsverträge. Unsere Kosten steigen um durchschnittlich zwei Prozent pro Jahr, während die Einnahmen tendenziell geringer

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ausfallen. Die Kostenerstattung durch die privaten und gesetzlichen Krankenversicherungen sind in den letzten Jahren deutlich rückläufig gewesen. Deshalb können wir die Kostenentwicklung nur in den Griff bekommen, wenn wir auf der einen Seite attraktiv für Zuweiser:innen und Patient:innen sind und andererseits mit gutem Personal effizient arbeiten. Wir setzen auf gut qualifizierte Ärzt:innen, die wir möglichst selbst ausbilden, um sie mit unseren Qualitätsansprüchen vertraut zu machen und an unser Qua-

litätsniveau heranzuführen. Deshalb bilden wir derzeit beispielsweise zehn Weiterbildungsassistenten aus, die wir, wenn möglich, sehr gerne übernehmen. Ein weiterer wichtiger Punkt, um gute Qualität zu erreichen, ist, ein System zu haben, das in der Lage ist, den Workflow unserer Einrichtung optimal abzubilden. Dazu verwenden wir beispielsweise das medavis portal4med, das Zuweiser:innen sämtliche Bilder und Befunde unmittelbar nach der Untersuchung zur Verfügung stellt.

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Als weitere relevante Herausforderung, um die Radiologie effizienter zu gestalten, sehe ich derzeit ebenfalls die Künstliche Intelligenz, Dabei ist es meines Erachtens sehr wichtig, dass RIS und PACS gut aufeinander abgestimmt sind, um den Workflow weiterhin verbessern zu können. þ Wie sieht ein moderner Befund-Work flow in der Radiologie heutzutage aus? Für mich beginnt der Workflow bereits bei den Zuweiser:innen mit der Überweisung und der Terminvereinbarung. Wir möchten den überweisenden Ärzt:innen und den Patient:innen unterschiedliche Möglichkeiten geben, Termine bei uns zu vereinbaren. Termine können bei uns nicht nur telefonisch, sondern auch per E-Mail, SMS oder über das Online-Portal angefragt werden, um den nächstmöglichen optimalen Termin selbst auszuwählen. Dabei können wir mit den Patient:innen zusammen bereits Fragen klären, um den Untersuchungstermin optimal zu gestalten. Ein entscheidender Punkt im Workflow ist die digitale Patient:innenauf klärung. In unserem Fall geschieht das über einen externen Anbieter, der zusammen mit dem RIS von medavis dafür sorgt, dass wir weitgehend papierfrei arbeiten können. Mit digitalen Aufklärungsbögen können wir viele Fragen besser abklären, als das auf Papier möglich wäre. Die Patient:innendaten direkt zum Diagnostik-Arbeitsplatz zu übertragen ist der nächste Schritt im digitalen Workflow. Das haben wir schon seit vielen Jahren realisiert und die Erfahrung gemacht, dass Schnittstellen heute kein Problem mehr sind. Nachdem ebenfalls die rechtfertigende Indikation geklärt ist, kann die Untersuchung beginnen. Im anschließenden Patienten:innen gespräch wird ausführlich über das Ergebnis der Untersuchung informiert. Währenddessen läuft in der Praxis im

Hintergrund bereits die digitale Befunderstellung mithilfe eines Spracherkennungssystems. Und im Idealfall verlassen die Patient:innen mit dem fertigen Befund die Praxis. Alternativ schicken wir den Befund direkt zu den zuweisenden Haus ärzt:innen. Für uns ist es besonders wichtig, die zuweisenden Ärzt:innen auch am Ende des Befundes in den Workflow zu integrieren. Deshalb ist das Überweiserportal von medavis unmittelbar mit RIS und PACS verbunden und kann auf Bilder und Befunde zugreifen. þ Das scheint ja alles organisatorisch sehr komplex und technisch anspruchs voll zu sein. Wie viele Systeme bezie hungsweise Module sind notwendig, um einen Arbeitsablauf, so wie sie ihn soeben beschrieben haben, abzubilden? Insgesamt setzen wir mehrere Module ein. Mit booking4med stellen wir Patient:innen und Zuweiser:innen die Online-Terminvereinbarung zur Verfügung. Das ist meines Erachtens heutzutage notwendig, um zum einen die Wartezeiten so gering wie möglich zu halten, zum anderen wählen Patient:innen sich inzwischen gerne ihre Termine selbst aus. Gebuchte Termine bestätigt das System sofort mit einer SMS. Außerdem werden die Patient:innen kurz vor ihrem Termin mit einer weiteren SMS an ihre bevorstehende Untersuchung erinnert. Ein schöner Service, der die Absagequoten bei uns enorm reduziert hat. Mithilfe der digitalen Befunderstellung über Spracherkennungssysteme brauchen wir für unsere Befunde heute deutlich weniger Zeit als damals mit einem Schreibbüro. Dadurch sind wir besonders schnell, die Befunde werden gleich nach der Untersuchung von unseren Ärzt:innen diktiert. Patient:innen und Überweiser:innen sehen darin einen deutlichen Mehrwert.

„ Eine der großen Herausforderungen in der Radiologie ist, die Kosten in den Griff zu bekommen. Steigende Ausgaben und rückläufige Einnahmen müssen durch mehr Effizienz und Produktivität aufgefangen werden.“ Dr. med. Roland Scheck, Radiologie Oberland

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Ein ganz wichtiges Modul ist das Überweiserportal, das mithilfe von regelmäßigen Updates ständig aktualisiert wird. Bisher war es schon so, dass Überweiser:innen, die Patient:innen zu uns geschickt haben, automatisch einen Zugang zu den Bildern und den Befunden erhielten. Neu hinzugekommen ist jetzt ein ganz moderner Viewer. Der so genannte JiveX Web-Viewer bringt allen Beteiligten einen deutlichen Mehrwert. Damit lassen sich Bilder ganz einfach betrachten und man kann Messungen durchführen. Zudem lassen sich die Original DICOM-Daten jederzeit auf den Computer vor Ort runterladen. Die Patient:innen bekommen auch ein Ticket zu ihren Bildern, die sie weiter reichen können, um ihren behandelnden Ärzt:innen digitalen Online-Zugang zu ihren Bildern zu ermöglichen. Damit sind alle am Behandlungsprozess beteiligten Ärzte und Ärztinnen in der Lage, Bilder und Befunde anzusehen. þ Können Sie kurz beschreiben, was das Besondere an der von Ihnen gewählten Lösung ist? Mit unserer Lösung, dem medavis RIS und dem JiveX PACS, haben wir in den letzten Jahren sehr gute Erfahrungen

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Bild: Radiologie Oberland

Die Terminplanung mit booking4med zeichnet sich durch eine tiefe RIS-Integration aus. Online-Buchungen werden automatisch im RIS-Terminkalender reserviert. Es entstehen keine Überschneidungen mit der telefonischen Termin vereinbarung.

gemacht. Das medavis RIS haben wir bereits seit 1998, also inzwischen seit mehr als 20 Jahren, im Einsatz. Schön finde ich auch, dass wir von medavis regelmäßig über bevorstehende Neuerungen informiert werden. Das Besondere an unserer Lösung ist für mich vor allem die Versorgung aus einer Hand mit dem hervorragenden Zusammenspiel von RIS und PACS. Die gute Harmonie zwischen den unterschiedlichen technischen Systemen sehe ich als wesentliche Voraussetzung an, den Workflow weiter zu optimieren. þ Wie sehen Sie sich mit der von Ihnen gewählten Lösung und den unterschied lichen Modulen für die Zukunft gerüstet? Ich selbst sehe die Radiologie Oberland für die Zukunft sehr gut aufgestellt.

Besonders freut mich, dass viele unserer Verbesserungsvorschläge in die neuen Versionen des Radiologie-Informationssystems von medavis eingeflossen sind. Aber es sind ja nicht nur unsere Verbesserungsvorschläge in den neuen Versionen berücksichtigt worden, sondern auch die von Kolleg:innen, die ebenfalls mit dem medavis RIS arbeiten. Für mich bedeutet das, dass ich mich bei medavis gut aufgehoben und bestens für die Zukunft gerüstet sehe. Auf Kontinuität und Zuverlässigkeit lege ich besonderen Wert.

radiologie-oberland.de www.medavis.de

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So geht Zuweiserkommunikation heute

Zugangscode anstatt PatientenCD Die Patient:innenCD hat ausgedient Immer mehr radiologische Praxen verwenden HealthDataSpace Zugangscodes anstatt Patient:innenCDs. Die Vorteile liegen auf der Hand. HealthDataSpace optimiert nicht nur Arbeitsabläufe und spart somit wertvolle Zeit, sondern erleichtert auch die kontaktlose Kommunikation mit Patient:innen. Ärzt:innen und Patient:innen benötigen außerdem keine CD-Laufwerke mehr, die bei immer weniger Computern standardmäßig integriert sind. Neben höherer Stabilität und mehr Bedienkomfort ermöglicht HealthDataSpace das Nachsenden fehlender Patient:innendaten. Zu guter Letzt schützt HealthDataSpace auch noch die Umwelt, da es Ressourcen schont. Kurzum: HealthDataSpace Zugansgcodes gehört die Zukunft.

HealthDataSpace – So einfach geht‘s: Störungen, Wartezeiten und unlesbare CDs bzw. fehlende CD-Laufwerke? Damit ist jetzt Schluss. Dank der HealthDataSpace Zugangscodes betrachten überweisende Ärzt:innen Patientenbilder direkt im Webbrowser – sofort und bequem. Und das Beste dabei: Fehlende Patient:innendaten können jederzeit durch die Radiologie nachgesendet werden und sind sofort für zuweisende Ärzt:innen sichtbar.

Dank der HealthDataSpace Zugangscodes inkl. QR-Codes betrachten überweisende Ärtz:innen die Patient:innenbilder sofort im Webbrowser. Einfach den QR-Code scannen oder den im Befundbrief enthaltenen Zugangscode sowie das Geburtsdatum der Patient:innen auf www.hdscode.de eingeben. 1. B efundbrief: Die Zuweiser:innen erhalten wie gewohnt von der Radiologie einen Befundbrief bzw. ihre Patient:innen bringen ein Dokument mit. Dieses Dokument enthält einen zwölfstelligen Zugangscode sowie ggf. einen QR-Code.

datum der Patient:innen ein. Alternativ dazu scannen sie den ggf. beigefügten QR-Code mit ihrem Smartphone oder Tablet. Oder sie nutzen die kostenlose HealthDataSpace Zugangscode App. 3. P atient:innenbilder: Die zuweisenden Ärzt:innen betrachten die Patient:innenbilder sofort in ihrem Webbrowser. Direkt darin können sie die Bilder auch vergrößern, anpassen (Kontrast, Helligkeit), durchblättern (Sequenzen), mit Schnittlinien einblenden und sogar herunterladen.

Datenschutz garantiert Alle Gesundheitsdaten werden durchgängig mit einem Public- und PrivateKey-Verfahren verschlüsselt. HealthDataSpace speichert alle Daten ausschließlich in Rechenzentren in Deutschland nach EU-DSGVO. Dabei werden von jeder Datei mindestens zwei Kopien gespeichert.

„Meine Zuweiser:innen sind zufrieden, weil die Bild- und Befundverteilung schneller geht als mit Patient:innenCDs und Briefen. Und dafür müssen sie noch nicht einmal die gewohnte Arbeitsoberfläche ihres Praxissystems verlassen.“ Dr. Nicolas Delis, Radiologie im Havelland

2. Z ugangscode: Die zuweisenden Ärzt:innen öffnen die Website www. hdscode.de und geben dort den Zugangscode sowie das Geburts  Digithurst HOLOGIC Medicor Bildverarbeitungssysteme GmbH · Heinrich-Hertz-Straße GmbH & Co. 6 ·KG 50170 · Wasserrunzel Kerpen · tel50· 91186 22 73 /Büchenbach 98 08-0 · zentrale@hologic.com · tel 0 91 71 / 96 71-0 · info@digithurst.de www.hologic.de · www.digithurst.de

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Herz ist Trumpf Ergebnisse aus einem Jahr CardioGraphe in Köln

Im August 2020 ging in der internistisch-kardiologischen Schwerpunktpraxis Rheingalerie in Köln-Rodenkirchen mit dem CardioGraphe von GE Healthcare ein neues Kardio-Talent für die DGK-zertifizierte Brustschmerzambulanz in Betrieb. Das System ist der einzige dedizierte Herz-CT auf dem Markt. Er unterstützt die Firstline-Entscheidungsfindung bei Koronarerkrankungen und ist auf maximale Effizienz ausgelegt. Das gesamte Herz kann in nur einem Herzschlag gescannt werden – geringe Dosis und brillante Bildqualität sind das Ergebnis. Für Dr. Sebastian Schäfer, Kardiologische Leitung in der Praxis Rheingalerie Köln, und sein Team von insgesamt 11 Kolleg:innen und 45 Mitarbeitenden stellt der CardioGraphe einen Quantensprung dar: „Wir haben eine DGK-zertifizierte

Auswertung Die Ergebnisse aus einem Jahr mit dem GE-System in der Praxis Rheingalerie wurden analysiert und die Daten der ersten 2.500 Patient:innen ausgewertet. Die Analyse ergab: ◾ bei mehr als 50 Prozent der Fälle: Diagnose chronisches Koronarsyndrom ◾ 25 Prozent der Fälle hatten Stenosen über 50 Prozent ◾ nur 5 Prozent erhielten eine initial invasive Therapie ◾ bei den übrigen Patient:innen konnten konservative Therapien mit Medikamenten und entsprechenden Lifestyle-Maßnahmen durchgeführt werden

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Brustschmerz-Ambulanz gegründet, in der wir Patient:innen fachärztlich kardiologisch untersuchen und nach entsprechenden diagnostischen Maßnahmen wie EKG, Labor, Echokardiographie oder Stressechokardiographie entscheiden, ob die Diagnose einer koronaren Herzerkrankung sicher auszuschließen ist. Ist dies der Fall, dann benötigen die Betroffenen keine weiteren Tests. Kann ein chronisches Koronarsyndrom nicht klar ausgeschlossen werden, so ergänzen wir den CT-Scan. Somit können wir eine koronare Herzerkrankung ein- oder ausschließen und direkt entsprechende therapeutische oder weitere diagnostische Maßnahmen einleiten.“ Die Rodenkirchener Praxis kooperiert für den Betrieb des Computertomographen mit den Radiologen des Krankenhauses Porz am Rhein: Dr. Paul Dauterstedt und PD Dr. Martin Bansmann betreuen den CT als ärztliche Leiter. Auch für Dr. Martin Bansmann, Chefarzt Radio logie im Krankenhaus Porz am Rhein, wurden die Vorteile schnell sichtbar: „Hier in der (Rodenkirchener) Praxis sieht man es am schönsten, wo Untersuchungen in einem Brustschmerz-Ambulanz-Betrieb in einer sehr hohen Taktung stattfinden müssen, unabhängig davon ob zu Untersuchende dick oder dünn sind, ob sie eine Arrhythmie haben oder nicht,“ so Dr. Bansmann. Entsprechend gespannt waren die Kolleg:innen bei Inbetriebnahme des Systems hinsichtlich erwarteter Ergebnisse und zu erzielender niedriger Dosiswerte. „Wir erreichen regelmäßig unter 1 mSv effektive Ganz-

Bild: GE Healthcare

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Dr. Sebastian Schäfer, Kardiologische Leitung in der P raxis Rheingalerie Köln

körperdosiswerte für unsere Patient:innen. Und das sind nicht nur die 45 kg wiegenden schlanken, kleinen Menschen. Die Herzfrequenz ist kein limitierender Faktor mehr. Wir machen zirka 250 bis 300 Untersuchungen im Monat, das zeigt, in was für einer Routine wir hier angekommen sind. Und das klappt mit diesem System ohne, dass man als Anwender:in 20 Jahre Herz-CT-Erfahrung gesammelt haben muss,“ zeigt sich Dr. Bansmann überzeugt. Für die MTA der Praxis Rheingalerie ist insbesondere die Anwenderfreundlichkeit wichtig. „Mit der Inbetriebnahme des dedizierten Herz-CT betraten wir Neuland,“ so Frau Anu Metha. „Die Einarbeitung ging sehr schnell und das System ist sehr einfach zu bedienen.“ Die Untersuchung von Erkrankten mit anspruchsvollen Krankheitsbildern wie Tachykardien, Rhythmusstörungen, Extrasystolen, Adipositas oder hohem Kalkscore war bisher oder mit anderen Systemen oft nicht möglich oder musste sogar abgebrochen werden. „All das sind

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Dr. Paul Dauterstedt und Dr. Martin Bansmann, Radiologen im Krankenhaus Porz am Rhein

Patient:innen, die wir hier regelhaft jeden Tag untersuchen und selbst bei ihnen erreichen wir vergleichsweise niedrige Dosiswerte, kombiniert mit diagnos tischer Bildqualität,“ sagt Dr. Schäfer. Eine wichtige Anschaffungsentscheidung war für Dr. Bansmann insbesondere die Schnelligkeit des Systems: „Der CardioGraphe ist das schnellste System am Markt, führend mit BewegungskorrekturAlgorithmen und kürzester Rotationszeit. Das ist ein unerreichter Vorteil gegenüber Konkurrenzsystemen.“ Als Ärzte, die letztendlich den Befund erstellen, sind der Radiologe Dr. Bansmann und der Kardiologe Dr. Schäfer darauf angewiesen, in dieser Taktung schnell robuste Ergebnisse zu erhalten: „Auch diesbezüglich ist GE führend mit Bewegungskorrektur-Algorithmen wie SnapShot Freeze, die uns im Anschluss an die Akquisition in kürzester Zeit Bewegungsartefakt-arme Bilder präsentieren, so dass wir in 99 Prozent der Fälle innerhalb von wenigen Minuten nach der Untersuchung den Patient:innen

sagen können, ob eine behandlungsbedürftige Stenose in den Kranzgefäßen vorliegt oder nicht.“ Für Dr. Schäfer bietet der Cardio Graphe seiner Praxis gleich mehrere Vorteile: „Zum einen ist das kompakte Design geradezu perfekt für die zur Verfügung stehenden Räumlichkeiten. Zudem hat er durch die 14 cm z-Achsen-Abdeckung die Möglichkeit, mit einer Aufnahme und einem Beat das komplette Herz zu erfassen und die Kranzarterien in einer unglaublichen Schärfe darzustellen, die man mit anderen Geräten, die die Bilder zusammensetzen müssen, nicht erreichen kann. Somit haben wir ein äußerst robustes Verfahren, mit dem wir wirklich sehr zuverlässig für unsere P atient:innen entscheiden können, welche Therapie die richtige ist.“

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MSK-Befundunterstützung von IB Lab jetzt Schneller und strukturierter – das wünschen sich zuweisende Ärzt:innen bei radiologischen Befunden. Doch vor allem die radiologische Befundung von MSK Erkrankungen wie Arthrose ist oft subjektiv, uneinheitlich und zeitaufwendig. Das möchte ImageBiopsy Lab (IB Lab) ändern. Mit seiner MSK Plattform automatisiert und standardisiert der KI-Anbieter aus Wien medizinische Arbeitsabläufe und beschleunigt so nicht nur Routineaufgaben, sondern unterstützt Ärzt:innen auch bei komplexen Therapieentscheidungen. Jetzt können Radiolog:innen das KI-Assistenzsystem über den Telepaxx MarketPlace sofort in Betrieb nehmen und optimal in ihre RIS und PACS Workflows integrieren. Davon profitieren viele Patient:innen. Allein in Deutschland leiden etwa fünf Millionen Menschen an Arthrose – einer lähmenden Gelenkerkrankung, die einen künstlichen Gelenkersatz erfordern kann.

Automatisierte Zweitmeinung und strukturierte MSK-Befunde ImageBiopsy Lab bietet mit der MSK Plattform eine KI-gestützte Software für verschiedene Körperregionen wie Hände (PANDA zur Beurteilung des Knochenalters und der Knochenentwicklung bei Kindern), Knie (KOALA zur Erkennung von Kniearthrose), Hüfte (HIPPO zur Messung des Hüftgelenkwinkels) und Beine (LAMA zur Erkennung von Beinlängendifferenzen, prä- und postoperativ). Strukturierte Befundberichte zum Beispiel für PANDA enthalten folgende Informationen: chronologisches Alter, Knochenalter, natürliche Standardabweichung, erreichtes Wachstumspotenzial in Prozent, Formel zur Größenberechnung, Status (normal, beschleunigt, verlangsamt) inkl. Skala, Röntgenbild. Die MSK Plattform arbeitet auf Expertenniveau, da sie anhand tausender Fälle aus verschiedenen klinischen Einrichtungen in der EU und den USA trainiert und validiert wurde.

„ ImageBiopsy Lab optimiert und beschleunigt die MSK-Bilddiagnostik. Die Software ist besonders performant, stabil und datenschutzkonform. Wir freuen uns sehr, unseren Kunden:innen mit der MSK Plattform eine KI-Lösung anbieten zu können, die ihren Arbeitsalltag wesentlich erleichtert und gleichzeitig die Zufriedenheit ihrer Zuweiser:innen erhöht.“ Andreas Dobler, Geschäftsführer Telepaxx Medical Data GmbH

Das kann der AI MarketPlace: Mit dem AI MarketPlace unterstützt Telepaxx medizinische Einrichtungen bei der Entwicklung und erfolgreichen Umsetzung ihrer KI-Strategie. Denn viele Gesundheitseinrichtungen möchten sich für die Medizin der Zukunft rüsten, wissen aber nicht, wie sie medizinische Daten optimal nutzen und Künstliche Intelligenz datenschutzkonform einsetzen. Mit der Hilfe von Telepaxx identifizieren medizinische Einrichtungen relevante Gesundheitsdaten, bereiten diese für Medical Deep Learning auf und integrieren erprobte KI-Lösungen in ihre Arbeitsabläufe. Und das in nur wenigen Monaten.

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www.telepaxx.de

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auch im AI MarketPlace von Telepaxx KI-Lösungen einfach nutzen Über den Telepaxx MarketPlace wird die MSK Plattform einfach und schnell in Betrieb genommen und lässt sich bequem in RIS und PACS integrieren. Umfangreiche IT-Projekte mit separaten Verträgen usw. sind nicht nötig. Telepaxx-Kund:innen profitieren damit von der für die Langzeitarchivierung bereits vorhandenen Infrastruktur. Die Befundberichte der MSK Plattform können mit Patient:innen noch während desselben Besuchs besprochen werden. Die Software wird in das lokale PACS und ggf. RIS integriert und ermöglicht so eine schnelle Befunderstellung bei höchstmöglichem Datenschutz. Patient:innendaten verlassen zu keiner Zeit die medizinische Einrichtung.

„ImageBiopsy Lab hat sich zum Ziel gesetzt, muskuloskelettale Bildbefundungen zu objektivieren und zu standardisieren. Zusammen mit Telepaxx haben wir nun einen optimalen Partner, welcher über Jahrzehnte Erfahrung im Vernetzen und Managen medizinischer Bilddaten verfügt. Anwendende haben damit die Chance, über Telepaxx einen ‚one-stop-shop‘ an Leistungen zu beziehen, von einer struk turierten Befundung bis zur Ablage und Weiterverwendung medizinischer Daten.“ Dr. Richard Ljuhar, Geschäftsführer IB Lab GmbH

Das bietet die MSK-Plattform: ImageBiopsy Lab bietet eine neuartige, KI-gestützte modulare muskuloskelettale (MSK) Software-Plattform zur standardisierten, objektiven und automatisierten Analyse von medizinischen Bildern. Die Module dieser MSK-Plattform identifizieren und extrahieren relevante radiologische Krankheitsparameter, die für die Prävention und Behandlung verschiedener MSK-bezogener Krankheiten entscheidend sind.

www.imagebiopsy.com

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Ausgezeichnetes KI-Netzwerk Neben den eigenen Praxen mit mehr als 60 Fachärzt:innen hat das überregionale radiologische Netzwerk von Prof. Uhlenbrock und Partner seit kurzem 23 Kliniken angeschlossen, um mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisiert Aufnahmen des Röntgen-Thorax auszuwerten. Der Einsatz innovativer Technologie gehört zum Leitbild der Radiolog:innen und Strahlentherapeut:innen des medizinischen Versorgungszentrums Prof. Dr. Uhlenbrock und Partner. Als einer der ersten investierten sie frühzeitig in einen 3-Tesla MRT oder moderne bildge-

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stützte Radiotherapie-Verfahren. Aktuell beschäftigt sich Dr. med. Karsten Ridder intensiv mit den Vorteilen der MammaCT und der Künstlichen Intelligenz für die Diagnostik von Thorax-Aufnahmen. Seit etwas mehr als fünf Jahren arbeitet Dr. Ridder eng mit Siemens

Healthineers zusammen, um den AI-Rad-Companion Chest X-ray weiterzuentwickeln. „2015 war Dortmund eine zentrale Anlaufstelle für Flüchtende und der Röntgen-Thorax gehörte nach der Ankunft zur medizinischen Basisuntersuchung. Damals hatten wir als normale

Grafik: Siemens Healthineers

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Das gesamte Routing im Netzwerk basiert auf der Auswertung des Kontextes und im speziellen der DICOM-Tags. Der teamplay Receiver weiß anhand der Auswertung der DICOM-Tags, wohin er das Bild schicken muss. Gleichzeitig wird nachgesehen, ob unter „Body-Parts“ Thorax vorkommt.

Praxis mit sechs Fachärzt:innen von heute auf morgen nebenbei mehr als 200 Thorax-Aufnahmen zu untersuchen“, blickt der Radiologe zurück. Dabei sollte die Diagnostik sehr schnell gehen. Spätestens zwei Tage nach der Untersuchung wurde der Befund erwartet, damit deutschlandweit die nächste Anlaufstelle angesteuert werden konnte. Für Ridder der ideale Anwendungsfall für ein KI-System. Auf der Suche nach einem passenden Anbieter kam Dr. Karsten Ridder schnell mit Siemens Healthineers ins Gespräch und es entwickelte sich eine sehr interessante Zusammenarbeit. „Zum einen haben wir uns immer wieder abgestimmt, welche Belange für mich als Kliniker bei der Bildanalyse wichtig sind, und zum anderen haben wir zusammen mit einem Universitätsklinikum in München und einer Klinik in Boston

angefangen Daten zu sammeln, um die KI zu trainieren“, beschreibt R idder die Kooperation. Denn um einen KI-Algorithmus zu trainieren, braucht man eine Vielzahl valider Daten, sprich Bilder samt qualitativ hochwertiger Befunde.

Überzeugende Sensitivität und Spezifität Bereits der erste Testlauf verlief vielversprechend. Doch damals hatte sich noch niemand getraut zu sagen „das kann jetzt klinisch angewendet werden“ Doch nachdem die Bilder immer wieder prozessiert und analysiert wurden, erreichte die Sensitivität und die Spezifität des Classifiers bald ordentliche Werte. Heute läuft das fertige Produkt – der AI-Rad-Companion Chest X-ray von Siemens Healthineers – sehr erfolgreich in einem großen überregionalen Netzwerk mit mehreren angeschlossenen Kliniken und die Kollegen aus Dortmund

werden dazu in Kürze sogar ein Paper veröffentlichen. Außerdem wurde der Radiologe für die innovative Lösung mit dem „German Medical Award 2021“ prämiert. Während sich die Radiologen anfangs die Fragen stellten „Wie kann man die KI in den Workflow integrieren?“ und „Welchen klinischen Nutzen liefert das System?“, sind heute alle vom Mehrwert von Künstlicher Intelligenz für ausgewählte Anwendungen überzeugt. Allerdings ist es von großem Vorteil, wenn die Radiolog:innen wissen, auf welcher Basis die Künstliche Intelligenz ihre „Entscheidungen“ trifft und zum Befundvorschlag kommt. Da gibt es doch einiges zu beachten. „In Zukunft bedarf es bereits in der Ausbildung von Ärzt:innen, auf die Chancen und Risiken von KI hinzuweisen. Sie sollten in der Lage sein einzuschätzen, ob das Ergebnis der auto-

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„ Ich halte es für ganz entscheidend, den radio logischen Workflow zu optimieren. Die Befundung und die automatisierte Befunderstellung gehören für mich zusammen.“ Dr. med. Karsten Ridder, Chefarzt bei MVZ Uhlenbrock

„ Der AI-Rad Companion Chest X-ray hilft bei der Erkennung von Röntgenbefunden mit Hilfe von KI. Der Algorithmus kann die Befunde von Lungenläsionen, Pleuraerguss, Pneumothorax, Konsolidierung und Atelektase charakterisieren und hervorheben.“ Ivo Driesser, Global Marketing Manager Artificial Intelligence bei Siemens Healthineers

matisierten Bildanalyse mit dem was „Das ganze funktioniert streng anonyman selbst sieht, übereinstimmen kann. misiert. Die Patient:innendaten werden Es gilt, das Bewusstsein für IT und die vor Ort von ihrer ursprünglichen IdentiKenntnisse über IT zukünftig stärker tät getrennt und mit einer neu genezu berücksichtigen“, so Ivo Driesser, rierten Nummer in die Cloud geschickt. Global Marketing Manager Artificial Dort wertet der Algorithmus die Bilder Intelligence bei Siemens Healthineers. aus und sendet sie nach etwa drei MinuKI bietet den Anwender:innen eine ten automatisiert zurück in unser PACS,“ Chance, anfällige und repetitive Auf erklärt Dr. Karsten Ridder den Arbeitsgaben an den Computer abzugeben. ablauf: „Sollte also unterwegs jemand Das Anwendungsszenario gestaldie Bilder abgreifen, weiß er nie, zu welchem Patient:innen sie gehören. Das tet sich denkbar einfach. Nachdem ist eine ganz tolle Technik.“ die Röntgen-Thoraces im PACS angekommen sind, wird ein automatisierter Auch Kliniker profitieren Routing-Prozess gestartet. Erst werden Das Besondere an der Technologie ist die Thorax-Aufnahmen anhand von deren dezentraler Einsatz: Die Bilddaten DICOM-Tags gefiltert und anschließend müssen lediglich in die Cloud geladen anonymisiert, um sie datenschutzkonwerden. Und nachdem das von allen form an den cloudbasierten AI-RadPraxisstandorten sowie den angeCompanion Chest X-ray weiterzuleiten. schlossenen Kliniken einfach und sicher Danach landen die analysierten Bilder möglich ist, entstand in und rundum samt Befundhinweisen wieder im PACS.

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„ Kunden erwarten eine nahtlose WorkflowIntegration in die vorhandene IT Landschaft. Schnittstellenstandards wie zum Beispiel DICOM, HL7 und FHIR sind besonders wichtig, um Systeme unterschiedlicher Hersteller zu vernetzen.“ Dr. Clemens Jörger, Senior Produktmanager für Röntgensysteme bei Siemens Healthineers

Dortmund eines der größten KI-Netzwerke weltweit. Für Karsten Ridder und seine Kolleg:innen liegt der klinische Nutzen klar auf der Hand: „Der größte Vorteil der Lösung ist, dass auch nicht-radiologische Klinikärzt:innen enorm von den Algorithmen profitieren, die sieben Tage die Woche und 24 Stunden am Tag zur Verfügung stehen.“ Ridder schätzt, dass in 60 bis 80 Prozent aller Kliniken keine Rund-um-die-Uhr-Versorgung mit Radiolog:innen gewährleistet ist, sondern lediglich eine Rufbereitschaft im Hintergrund nach Feierabend und bis Dienstbeginn die Bilder befundet. „Jeder, der mal an radiologischen Morgenvisiten teilgenommen hat, weiß, dass es in einigen Fällen gut war, die Bilder noch mal zu besprechen. Mit dem AI-Rad-Companion Chest X-ray sind nächtliche Fehldiagnosen annähernd

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ausgeschlossen“, resümiert Ridder. Die Thorax-Untersuchung ist sehr komplex. Doch mit einer wissenschaftlichen Studie kann Dr. Ridder inzwischen belegen, dass der KI-Algorithmus in der Diagnose der Big-Five mit der Beurteilung von Pulmonaren Lesionen, der Konsolidierung, der Atelectase, des Pleuraergusses und des Pneumothorax eine außerordentlich hohe Sensitivität und Spezifität erzielt. Da im Dortmunder Netzwerk nun auch Internist:innen, Chirurg:innen, Anästhesist:innen oder Urolog:innen vom AI-RadCompanion X-ray profitieren, ist es Ridder gelungen, mit KI nicht nur radiologische Fachärzt:innen zu unterstützen, sondern KI auch in die Klinik, ans Krankenbett und in die Notaufnahme zu bringen. „Wenn heute in einer der angeschlossenen Kliniken nachts um zwei ein Patient mit Luftnot aufschlägt, kann diese Software helfen, Fehler zu vermeiden“, da ist sich Ridder sicher. „Jeder Klinikarzt oder -ärztin weiß, was passieren kann: Die Patient:innen haben eine Bülau-Drainage, obwohl es nur eine Hautfalte war oder Patient:innen haben keine BülauDrainage bekommen, obwohl sie einen Pneumothorax hatten, weil der Befund für eine Hautfalte gehalten wurde.“ Ähnliches gilt für Lungenentzündungen: Bestätigt der AI-Rad-Companion

Chest X-ray bei Patient:innen mit Luftnot ein unauffälliges Bild, liegt das Problem sicherlich wo anders.

Herstellerunabhängige Bildanalyse Die sehr guten Erfahrungen im MVZ Prof. Uhlenbrock und Partner führten inzwischen zu einer überregionale Ausweitung des Netzwerks mit zwischenzeitlich 23 weiteren Kliniken, die mithilfe der ausgezeichneten IT-Struktur problemlos bedient werden können. Sämtliche Prozesse von der Untersuchung bis zur Bestätigung des Befunds durch einen Arzt oder eine Ärztin laufen 24 Stunden am Tag und sieben Tage die Woche vollkommen automatisiert. Das heißt, sobald irgendwo ein Röntgen-Thorax aufgenommen wird, wird er in die Cloud geschickt, vom AI-Rad-Companion Chest X-ray analysiert und kommt ausgewertet nach drei Minuten zurück ins PACS. Die „zusätzlichen“ drei Minuten sind dabei vollkommen unkritisch. Denn der Weg der Patient:innen vom Ort der Thorax-Aufnahme zurück zur behandelnden Ärztin oder Arzt dauert deutlich länger. „Alle Bilder im Netzwerk werden an die teamplay digital health platform geschickt. So nennt sich die Plattform für Cloud-Applikationen bei Siemens Healthineers. Der AI-Rad Companion Chest X-ray analysiert sämt

liche Bilder und wertet sie contextbasiert aus: egal ob es sich um CR oder DR-Aufnahmen handelt oder von welchem Hersteller das Röntgensystem ist. Alle Modalitäten an den unterschiedlichen Standorten senden ihre Aufnahmen ans selbe Gateway beziehungsweise die selbe Schnittstelle“, erklärt Dr. Clemens Jörger, Senior Produktmanager für Röntgensysteme bei Siemens Healthineers, die dahinterliegende Technik. Für die Radiolog:innen bedeutete die Integration der KI-Lösung keinen großen Aufwand. Niemand musste vorbeikommen und irgendwelche Einstellungen im RIS oder PACS vornehmen. Alle nötigen Softwareprogramme konnten online aus der Ferne installiert und eingerichtet werden. Zwischenzeitlich sind Professor Uhlenbrock und Dr. Ridder schon dabei, den nächsten Schritt zu planen. Dabei geht es darum, den Workflow weiter zu optimieren und ebenfalls die Befunderstellung mithilfe der strukturierten Befundung zu automatisieren. Bildanalyse und automatisierte Befunderstellung gehören für beide Radiologen einfach zusammen.

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Bild: BerlinCaseViewer

Mit nur einem Klick werden wichtige Strukturen in der Hüfte erklärt. Doch erst müssen die Multiple-Choice-Fragen beantwortet werden, um sich die farbigen Markierungen anzeigen zu lassen und die ausführliche Zusammenfassung zu lesen.

Lernen leicht gemacht Der BerlinCaseViewer ist eine App, die es allen Facharztgruppen, die mit radiologischen Bildern umzugehen haben, erlaubt, ihr Fachwissen in unterschiedlichen Bereichen zu vertiefen. Wenn es nach Prof. Kay-Geert Hermann geht, kommen bald weder angehende Radiolog:innen noch Klinikärzt:innen, die auf Röntgenaufnahmen mehr sehen möchten, am BerlinCaseViewer vorbei. Der Spezialist für muskuloskelettale Bildgebung und Rheumatologie hat sich schon immer für die Lehre interessiert und sich damit beschäftigt, Inhalte didaktisch gut aufbereitet zu vermitteln. Die Grundlage für die Weiterbildungs-App wurde bereits 2014 gelegt. Damals war Prof. Hermann mit iPads unterwegs, um im Auftrag eines Industrieunternehmens Schulungen für Rheumatolog:innen durchzuführen und sie mithilfe eines Viewers auf die besonderen Bildmerkmale hinzuweisen.

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Sowohl die Auftraggeber als auch die Seminarteilnehmer:innen waren von den technischen Möglichkeiten auf den Tablets begeistert und wollten die Software gerne selbst nutzen. Das war die Geburtsstunde des BerlinCaseViewers. Prof. Kay-Geert Hermann und sein Team haben damals beschlossen, das System weiter zu professionalisieren.

Plattformunabhängiges Lernen Sieben Jahre später beinhaltet die moderne Lern-App zahlreiche vollständige medizinische Bilddatensätze und ermöglicht interaktives Lernen mit Multiple-Choice-Fragen anhand echter Fallbeispiele. Ganz gleich, wo und wie man auch lernen möchte, die ursprünglich für

das iPad konzipierte App läuft inzwischen auch auf dem iPhone und dem Mac. Seit dem 8. November 2021 ist sie auch für Android verfügbar. „Seit wir die App fürs iPhone haben, hat die Akzeptanz enorm zugenommen. Die Anzahl der Nutzer:innen steigt von Tag zu Tag, denn die Lern möglichkeiten sind jetzt plattformübergreifend. Was ich auf dem Mac beginne, kann ich unterwegs auf dem iPad oder iPhone fortsetzen,“ erklärt Prof. Hermann. Die Lern-App beinhaltet einen Shop, in dem umfangreiche Lehrinhalte teils zum Kauf, teils auch gratis angeboten werden. Während der „Fall des Monats“ oder ein Modul über COVID-Infektionen kostenfrei ist, liegen die Preise der kos tenpflichtigen Angebote zwischen drei

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und neun Euro. „Unser Ziel war immer, dass kein Angebot teurer ist als ein Kaffee und ein Mittagessen“, so Hermann. Die heruntergeladenen Module finden die Nutzer:innen dann in der Bibliothek. Zum Einstieg erhalten die Nutzer:innen mit jedem Fallbeispiel Informationen aus der Anamnese, bevor das eigentliche Training beginnt. Fragen zu den Bildern führen dabei interaktiv durch den jeweiligen Fall. „Um die Fragen richtig zu beantworten, muss man nochmal genau aufs Bild gucken, denn erst nach der Beantwortung geht es weiter zu den farbigen Bild-Overlays, die den Befund erläutern und eine zusammenfassende Erklärung bieten“, beschreibt Prof. Kay-Geert Hermann die Vorgehensweise beim Studium der Fallbeispiele. Beim BerlinCaseViewer handelt es sich also nicht um einen einfachen DICOM-Viewer, der Viewer ist vielmehr Bestandteil der Gesamtlösung. Mit der Lern-App möchte Prof. Hermann in Zukunft Radiolog:innen weltweit vernetzen. Schon jetzt verfügt er in den Sozialen Medien über eine sehr große Fan-Basis. Neben LinkedIn und Facebook setzt das BerlinCaseViewerTeam auch auf Instagram, YouTube, Twitter und TikTok.

Fachgebiet ist. Aber wir haben ebenfalls die Themen Lunge und Herz sowie die Neuroradiologie und die Nuklear medizin auf dem Plan“, so Hermann. Sein Ziel ist es, allen Mediziner:innen, die sich für die radiologische Bildgebung interessieren oder damit umgehen müssen, mit radiologischen Bildern und den Fachbegriffen vertraut zu machen. Mit den unterschiedlichen Mobilversionen kann man die App immer dabei haben und so überall lernen. Das ist ganz was Besonderes. Der BerlinCaseViewer ist jedoch nicht nur die ideale Lern-App für Kliniker:innen und angehende Fachärzt:innen, sondern auch zur Fortbildung von Radiolog:innen. Wer in seiner Praxis oder Klinik beispielsweise nur wenige Rheumafälle hat, kann sich anhand von mehr als 40 Fällen aus der Bibliothek der App mit dem Thema vertraut machen. Der nächste große Schritt, den Prof. Kay-Geert Hermann mit der App gehen möchte, ist die Zertifizierung der Lernmodule bei der Ärztekammer in Berlin. Denn damit erhalten alle Nutzer:innen nach der Online-Weiterbildung auch CME-Punkte. Im Januar oder spätestens im Februar 2022 soll es so weit sein.

„ Nach 20 Jahren Radiologie und Unterricht an der Uni sind mir die Prinzipien klar, wie man Unterricht gestalten sollte, damit die Leute gefesselt sind und mitmachen wollen.“ Prof. Kay-Geert Hermann, Berlin

www.berlincaseviewer.de/de

Eine Lern-App für unterschiedliche Fachgebiete „Wir haben viele Pläne, denn das Schöne an der App ist, dass sie vieles zulässt. Von Anfang an haben wir alle Inhalte in Deutsch und Englisch angeboten und vor Kurzem damit begonnen, mit Expert:innen in der ganzen Welt zu kooperieren“, erklärt Kay-Geert Hermann. Aktuell arbeitet das Team gemeinsam mit den internationalen Kooperationspartner:innen an Schulungen in weiteren Sprachen wie Griechisch und Portugiesisch. Bisher liegt der Schwerpunkt der Lerninhalte im Bereich der muskuloskelettalen Bildgebung und beim Rheuma. „Das kommt daher, dass das mein

Bild: BerlinCaseViewer

Die Entwicklung einer Version für Android-Geräte war der konsequente nächste Schritt beim Ausbau der App-Familie.

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Bild: Sectra Medical Systems

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Es ist gut zu wissen, welche Anwendungen sich in bestimmten Umgebungen am besten eignen, welche verifiziert und validiert wurden und was Nutzer:innen von ihnen halten. Als Hilfestellung für die Integration von KI-Anwendungen hat Sectra den Amplifier Store eingerichtet – einen innovativen digitalen Marktplatz für empfehlenswerte Apps, die Kund:innen einen echten Mehrwert liefern sollen. Laut Nynke Breimer, Produktmanagerin KI / Amplifier Store, finden Kund:innen hier KI-Anwendungen, die

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nahtlos in den Sectra Enterprise Imaging Diagnostic Viewer integriert werden können. Und natürlich sind alle vorgestellten Produkte für den POC-Einsatz validiert und verifiziert. Die im Store vorgestellten Apps stammen entweder von KI-Entwickler:innen, mit denen Sectra zusammenarbeitet, oder sie wurden von Sectra-Kund:innen empfohlen, die mit den jeweiligen Produkten gute Erfahrungen gemacht haben. „Es gibt so viele KI-Anwendungen am Markt, dass es für Interessent:in-

nen und schwierig ist zu erkennen, welche gut sind und welche nicht. Mit dem Amplifier Store möchten wir vor allem denjenigen Anwender:innen eine Hilfe an die Hand geben, die weder über das notwendige Wissen noch die Zeit verfügen, um mühsam eine geeignete Anwendung zu suchen. Im Store sehen sie, welche Produkte andere Kund:innen nutzen und empfehlen,“ erklärt Nynke Breimer Der Amplifier Store ist darauf ausgelegt, den Anwender:innen eine Ver-

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Welche KI passt zu mir? Angesichts der Vielzahl von KI-Anwendungen für die Radiologie ist es nicht einfach herauszufinden, welche Apps zu bestimmten Bildgebungslösungen passen und sich darüber hinaus auch lohnen.

gleichsmöglichkeit für AI-Anwendungen je nach Fragestellung zu bieten. Ähnlich wie bei anderen gängigen Portalen kommt es auch hier entscheidend auf das Kund:innenfeedback an und es gibt keine bevorzugten Anwendungen. Wichtig ist für Sectra die Integration neuer AI-Anwendungen über offene Standards, wie den DICOM Standard. Gibt es neue, interessante KI-Applikationen, lädt Sectra die Anbieter:innen ein, einen Partnerschaftsvertrag abzuschließen, um technische und regulatorische Due-Diligence-Prüfungen, Tests und die Zertifizierung durchzuführen. Ziel ist es, mit den integrierten Apps einen einheitlichen diagnostischen Arbeitsplatz zu bieten, bei dem alle Komponenten Hand in Hand gehen.

Apps mit Mehrwert Ein klares Votum für eine App ist die gute Bewertung durch Sectra-Kund:innen, die die App überzeugend finden und sie in der klinischen Praxis einsetzen. B reimer betont aber auch, dass Apps, die in den Store aufgenommen werden, einen echten Nutzen liefern müssen, um die Kosten für die Kund:innen zu rechtfertigen. Das Projekt Amplifier Store steckt noch in den Kinderschuhen – vorgestellt wurde es beim RSNA 2020. Bisher sind die meisten Anbieter:innen von KI-Apps Partner von Sectra; allerdings screent das Unternehmen den Markt systematisch nach relevanten KI-Apps, nicht nur für die Radiologie, sondern für alle bildgebenden Disziplinen, wie etwa Kardiologie und Patholo-

gie. Zu den Anbietern gehören derzeit unter anderem Qure.ai, ScreenPoint und Combinostics als Amplifier-Partner. „Eine meiner Aufgaben besteht darin, nach neuen Apps Ausschau zu halten, zu wissen, welche Entwicklungen in der Pipeline sind und ob sie vielversprechend sind“, so die Produktmanagerin.

Workflow-Integration Auf die Frage, warum Sectra seinen Bildgebungskund:innen diesen Marktpatz anbietet, sagt Nynke Breimer: „Der wichtigste Erfolgsfaktor für die Akzeptanz von KI ist die tiefe Integration in den Workflow und in den bestehenden diagnostischen Arbeitsplatz.“ Sectra, aktives Mitglied in den relevanten DICOM- und Normen-Arbeits

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hen. Ein optimierter Workflow könnte einen Algorithmus für Thorax-Röntgenbilder enthalten, der alle als „unauffällig“ klassifizierten Bilder zur Befundung an einen weniger erfahrenen Arzt oder Ärztin leitet, während alle als „auffällig“ klassifizierten Bilder mit voraussichtlich komplexer Befundung an erfahrene Radiolog:innen gehen. Kunde:innen sind insbesondere an Apps interessiert, die den Workflow verbessern und die Allokation von Befundungsressourcen erleichtern, vor allem wenn die App Scan-Informationen in strukturiertem DICOM-Format und eine Befundvorlage bietet. Auch das erfordert natürlich, dass alle Beteiligten mit demselben Standard arbeiten. Breimer: „Wir sind der Überzeugung, dass eine klinische Diagnose-App nur dann erfolgreich sein kann, wenn sie tief in den Workflow der Kund:innen integriert ist. Daher müssen Unternehmen wie Sectra eng mit KI-Anbietern zusammenarbeiten.“

Geteiltes Wissen ist doppeltes Wissen

„ Der Amplifier Store ist darauf ausgelegt, dem Anwender eine Vergleichsmöglichkeit für AI-Anwendungen je nach Fragestellung zu bieten.“ Nynke Breimer, Produktmanagerin KI / Amplifier Store, Sectra Medical Systems

gruppen, stellt grundsätzlich sicher, dass seine PACS-Produkte auf die Integration von KI-Anwendungen vorbereitet sind. Ein Beispiel ist die Anwendung von aidance, ein Annahme-/AblehnungsWorkflow für das Management von Lungenrundherden, der es Nutzer:innen ermöglicht, Resultate anzunehmen oder abzulehnen.

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Grundsätzlich sucht Sectra ausdrücklich nach Apps, deren Anwendungsbereich breiter gefasst ist und Applikationen, die einen guten DICOM-Output liefern, vorzugsweise DICOM SR oder DICOM GSPS. „Wir sind insbesondere auf der Suche nach KI-Anbieter, die einen Schritt weitergehen und Workflows optimieren, indem sie diese priorisieren oder die Arbeit mit vorausgefüllten Berichten erleichtern.“

Downstream KI KI-Apps für den Workflow sind häufig in bildgebende Systeme integriert, was als „Upstream-KI“ bezeichnet wird. Sectra dagegen hat sich „Downstream-KI“ zum Ziel gesetzt. Ein Beispiel sind ThoraxRöntgenbilder, die zu rund 80 Prozent als unauffällig an das PACS zurückge-

Diese Zusammenarbeit zwischen Sectra und KI-Anbietern ist Ausgangspunkt des Amplifier Store, in dem Unternehmen ihr Wissen teilen und erfahren, was Klinikern wichtig ist. „So erreichen wir einen sauberen Workflow, der Effizienz und Produktivität steigert und die Patient:innenversorgung verbessert – und darum geht es uns,” erklärt die Produktmanagerin, „Sectra ist bei Kunden für seine Workflow-Expertise bekannt. In diesem Bereich macht uns niemand etwas vor. Der Store ist ein Tool, der den Kauf der Apps und relevante Vertragsfragen vereinfacht. Der große Unterschied ist die Tatsache, dass wir Workflow verstehen und deshalb von unseren Kund:innen geschätzt werden.“

www.sectra.com/dach

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„ Der RX1270 beansprucht deutlich weniger Platz als die beiden 5-Megapixel-Monitore und man hat jetzt

Denn vorher musste man immer noch leicht den Kopf drehen, um beide Aufnahmezeitpunkte zu vergleichen.

das komplette Geschehen im Blick, ohne störende

Außerdem erleichtert der schmale schwarze, vordere

Rahmen zwischen zwei Monitoren. Das verbessert den

Gehäuserahmen des RX1270 in dunklen Räumen den

Workflow und die Ergonomie für die Mitarbeiter:innen.

konzentrierten Blick auf die Anzeige“

Prof. Dr. Henrik Michaely, Geschäftsführer des MVZ Radiologie Karlsruhe

Medizinische Bildgebungstechnologien erzeugen heutzutage enorme Daten volumen, die in der Radiologie für Diagnosen zur Verfügung stehen. Die hochauflösende Wiedergabe der Bildformate aus den unterschiedlichen Bildgebungen ist daher für einen effektiven Workflow von großer Bedeutung. Moderne Befundungsmonitore müssen in der Lage sein, monochrome und farbige Bilder mit verschiedenen Auflösungen und Leuchtdichtekennlinien aufgabengerecht und übersichtlich anzuzeigen. Der EIZO RadiForce RX1270 zeigt eine Vielzahl medizinischer Aufnahmen unterschiedlichster Untersuchungsmethoden und Körperregionen präzise an. Der 12-Megapixel-Monitor verbindet

EIZO RadiForce RX1270 Effektiver Workflow an radiologischen Befundungsstationen dabei Bildqualität und Ergonomie und erleichtert so das Arbeiten vor dem Schirm. Mit 4.200 × 2.800 Bildpunkten und einer kompakten und gleichwohl großen Anzeige von 30,9 Zoll stellt der RX1270 Aufnahmen mit beliebigen Hanging-Protokollen dar. Größe und Auflösung des Bildschirms erlauben es, herkömmliche Doppelschirmlösungen an Befundungsstationen mit einem einzigen Gerät effektiv zu ersetzen. Als Universalgerät für Graustufen-

und Farbdarstellung gestattet der RX1270 durch seinen feinen Punktabstand von 0,155 mm eine detaillierte Ansicht, wie in der Mammographie und bei Feinstrukturen erforderlich. Weil er verschiedenste Aufnahmen gleichzeitig und übersichtlich darstellt, hilft er Arbeitsabläufe in der radiologischen Befundung zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Insbesondere bei Bilderserien aus hochauflösenden Computertomographen spielt der RX1270 seine ganze Stärke aus. Dabei

beansprucht der große Monitor deutlich weniger Platz auf dem Tisch als mehrere einzelne Geräte. Die einzeln zuschaltbare Komfortbeleuchtung an der Rückseite des Monitors und die Leselampe vorne sorgen für mehr Ergonomie im ansonsten dunklen Befundungsraum.

 EIZO HOLOGIC Europe Medicor GmbHGmbH · Belgrader · Heinrich-Hertz-Straße Straße 2 · 41069 Mönchengladbach 6 · 50170 Kerpen · ·tel tel0022 2173 61 / 82 / 98 08-0 10-120 · zentrale@hologic.com · kontakt@eizo.de · www.eizo.de · www.hologic.de

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Pioniere in Sachen Patientenkomfort Prof. Dr. Ute Krainick-Strobel, programmverantwortliche Ärztin des Mammographie-Screenings Neckar-Alb und Praxisinhaberin, spricht über ihre Erfahrungen und Fallstricke in der Biopsie. Auch in der Medizin kann Geschwindigkeit ein Qualitätsmerkmal sein. Bei der röntgengeführten Biopsie im Rahmen des Mammographie-Screenings beispielsweise. Hier geht es zum einen darum, die Welle der Frauen, die nach dem Lockdown ihre Screeningtermine nachholen, abzuarbeiten. Zum anderen um eine möglichst geringe Kompressionszeit der Brust, um die P atientinnen zu entlasten. Ein wichtiger Hebel, um

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Untersuchungszeit einzusparen, ist die Begutachtung der Präparate. Als erste Praxis in Deutschland entschied sich die Gemeinschaftspraxis für Brustdiagnostik in Tübingen darum 2018 für ein Biopsiesystem mit integrierter Bildgebung, das Entnahme und PräparateRöntgen in einem Arbeitsschritt ermöglicht. Durchschnittliche Zeitersparnis: Knapp fünf Minuten pro Biopsie.

þ Frau Prof. Krainick-Strobel, wie viele Biopsien führen Sie jährlich durch? Wir sind eine kurative Praxis für Brustdiagnostik und gleichzeitig programmverantwortliche Ärzt:innen für das Mammographie-Screening Neckar-Alb. In dieser Funktion betreuen wir die Landkreise Tübingen, Böblingen, Reutlingen und den Zollernalbkreis mit insgesamt 140.000 anspruchsberech tigen Frauen. Das Screening-Zentrum,

Quelle: Hologic

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in dem die Interventionen und die Abklärung stattfinden, befindet sich ebenfalls in Tübingen. Darum müssen wir unterscheiden zwischen den Biopsien, die aus der kurativen Brustsprechstunde resultieren und denen, die im Rahmen des Screenings durchgeführt werden. Aus dem Screening heraus führen wir etwa 400 bis 500 Biopsien jährlich durch, im kurativen Bereich sind es zirka 200. þ Wie läuft eine Biopsie klassischer weise bei Ihnen ab? Das hängt von der Biopsieform ab. Es gibt Befunde, die ausschließlich unter Röntgen sichtbar sind, wie zum Beispiel Mikrokalk, und andere, die wir primär unter Ultraschallsicht detektieren. Diese beiden Biopsieformen bieten wir auch an, wobei die ultraschallgeführte Biopsie etwa 65 Prozent und die röntgengeführte rund 35 Prozent ausmachen. Beide Formen finden in Lokalanästhesie statt. þ Wie häufig setzen Sie Marker nach der Gewebeentnahme ein? Im Screening haben wir häufig sehr kleine, schwer zu detektierende Befunde, bei denen wir sicher sind, dass es sich um ein Karzinom handelt. Diese werden prinzipiell mit einem Clip markiert. Das Setzen der Clips hat generell einen höheren Stellenwert eingenommen, um eine zielgerichtete Therapie einleiten und durchführen zu

können. Bei einer Mikrokalkbiopsie unter Röntgen-Sicht beispielsweise wird der Mikrokalk meist komplett entfernt. Dann gehört es mittlerweile zum Standard, einen Marker zu verwenden. Der Einsatz von Lokalisationsmarkern ist unabdingbar zum Auffinden des Befundes und wird von den zertifizierten Brustzentren für eine optimale chirurgische Therapie erwartet. þ Wie lange dauern die Biopsien im Durchschnitt? Bei der Ultraschallbiopsie können wir schneller arbeiten, inklusive Lokal anästhesie und Einbringung eines Clips dauert die Untersuchung rund zwei bis drei Minuten. Die röntgengeführte Biopsie ist aufwendiger, hier brauchen wir durchschnittlich rund acht Minuten. þ Seit 2018 arbeiten Sie mit dem revera Biopsiesystem von Hologic. Das B Mammabiopsiesystem kombiniert Gewe beentnahme und Überprüfung mit EchtzeitBildgebung und spart dadurch die Arbeits schritte rund um den Transport und das separate Röntgen der Präparate. Wie macht sich das bemerkbar? Wir waren seinerzeit die ersten in Deutschland, die Brevera eingeführt haben. Und ich bin nach wie vor sehr begeistert von dem System. Zeitgleich während der röntgengeführten Biopsie wird der Biopsiezylinder „angesaugt“ und geröntgt. Ich sehe also sofort,

„ Die Gemeinschaftspraxis für Brustdiagnostik in Tübingen ist spezialisiert auf die Unter suchung der Brust bei Frauen und Männern. Neben der bildgebenden Diagnostik (Tomo synthese, Ultraschall, Mammographie) werden bis zu 700 Biopsien durchgeführt, davon 35 Prozent röntgengeführt.“ Prof. Dr. Ute Krainick-Strobel, programmverantwortliche Ärztin des MammographieScreenings Neckar-Alb und Praxisinhaberin

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Quelle: Hologic, MISC-06652-EUR-DE Rev001 (04/21)

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Bessere Sichtbarkeit von Proben und Mikrokalken durch optimiertes Design zur Flüssigkeitsreduzierung im Gewebegehäuse.

ob die Entnahme, zum Beispiel des Mikrokalks, erfolgreich war. Ganz davon abgesehen, dass sich die Biopsiezeit stark verkürzt hat – von etwa 13 Minuten auf die vorhin genannten acht Minuten. Das klingt gering, für die Patientinnen sind fünf Minuten aber eine halbe Ewigkeit, in der die Brust unangenehm komprimiert ist und in der große Unsicherheit herrscht. Die direkte Beurteilung der Gewebe proben stellt gleichzeitig auch für mich als Ärztin und für das Team eine enorme Erleichterung dar. Wir verlassen den Raum nicht mehr für das Präparate-Röntgen, ich kann die ganze Zeit bei der Patientin bleiben und direkt mir ihr kommunizieren, dies ist eine sehr große Erleichterung für die Patientin. Der gesamte Prozess der röntgengeführten Biopsie ist mit Brevera für alle Beteiligten wesentlich einfacher, sicherer und effizienter geworden. þ Kommt diese Steigerung der Prozess qualität auch bei den Patientinnen an? Ja, absolut. Wir hören häufig den Satz: „Das hätte ich mir schlimmer vorgestellt“.

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þ Wie haben Sie vorher die Biopsien durchgeführt? Röntgengeführte Biopsien bieten wir seit 2015 an. Wir haben direkt auf stereotaktische Untersuchungen unter Tomosynthese-Sicht gesetzt, planen die Entnahme also unter 3D-Sicht. Dadurch ergibt sich bereits eine Zeitersparnis, weil keine Stereotaxiaufnahme mehr nach dem Eingriff notwendig ist. Mit dem Einsatz von Brevera konnten wir die Zeit noch einmal deutlich reduzieren von den genannten 13 auf acht Minuten, also um 40 Prozent. þ Konnten Sie auch die Cores verringern? Tatsächlich wären wir mit Brevera dazu in der Lage, denn es gibt zwei Kammeröffnungen von zwölf bzw. 20 Millimetern an der 9G Nadel, die flexibel direkt am Gerät entschieden werden können. Und noch wichtiger, wir sehen das Entnahmeergebnis in Echtzeit. Wir halten uns aber strikt an die Konsensusempfehlung und nehmen mindestens zehn Zylinder. Erhöhte Nachblutungen stellen wir dabei nicht fest. Ich denke, dass es auch die Geschwindigkeit des Eingriffs ist, die das Auftreten von

Nachblutungen beeinflusst. Je schneller wir sind, desto geringer das Komplikationsrisiko. Und in Sachen Schnelligkeit kommt an Brevera keiner vorbei. þ Bei all der Erfahrung, die Sie mit Bre vera gesammelt haben, gibt es Optimie rungsbedarf? Ein kleiner Kritikpunkt in der Vergangenheit war die Probenlagerung in dem dafür vorgesehenen Behältnis. Dieses ist wie ein geschnittener Kuchen aufgeteilt, die einzelnen Stücke bieten Platz für die Proben A-L. Bevor das Behältnis mit einem Filter im Boden ausgestattet wurde, lagen die Proben schon mal in der SpülFlüssigkeit, bzw. auch im Blut. Mit dem neuen Filtersystem sind die einzelnen Proben leichter zu entnehmen. Außerdem müssen weniger Blutkoagel vor der pathologischen Untersuchung entfernt werden. Das steigert die Qualität noch einmal – und wird uns von den MTRAs und den Patholog:innen gedankt.

www.hologic.de www.mammo-praxis-tue.de

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Für ein effizientes Mammographie-Screening ist ein optimaler Workflow der Radiologiefachpersonen entscheidend, denn sowohl die Bildqualität der Mammographie als auch die Dichte des Brustgewebes beeinflussen die Detektierbarkeit des Brustkrebses in der mammographischen Aufnahme.

Künstliche Intelligenz für die Assistenz Schon seit dem Beginn der Mammographie-Screening-Programme ist bekannt, dass die Bildqualität der mammographischen Aufnahme ein wichtiger Faktor ist, der die Erkennbarkeit von Brustkrebs deutlich beeinflusst. Die unvollständige Abbildung des Drüsengewebes und die Überlagerung durch Hautfalten sind die wichtigsten Ursachen für die reduzierte Detektierbarkeit von Brustkrebs bei technisch bedingt schlechter Aufnahmequalität. Aus diesem Grund

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wurde das sogenannte PGMI-System (P: perfekt, G: gut, M: moderat, und I: inadäquat) etabliert, welches durch zahlreiche Kriterien die Qualität der Aufnahme beschreibt. Üblich ist, dass bei der Teilnahme an einem Mammographie-ScreeningProgramm, 70 Prozent perfekte und gute Aufnahmen und unter fünf Prozent inadäquate Aufnahmen gefordert werden. Oft erreichen nur speziell geschulte Radiologiefachpersonen

diese hohen Anforderungen, und fachspezifische Schulungen sind notwendig, um diese Fertigkeiten zu erreichen.

Workflow-Verbesserung Neben der Bildqualität spielt auch die sogenannte mammographische Brustdichte eine entscheidende Rolle bei der Erkennbarkeit von Brustkrebs. Ein Brustkrebs kann durch dichtes angrenzendes Drüsengewebe der Erkennung durch den Radiologen oder die Radiologin entgehen.

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Brustkrebs ist eine häufige Erkrankung: in der Schweiz erkranken 12,7 Prozent aller Frauen im Laufe ihres Lebens an Brustkrebs, und somit stellt Brustkrebs die häufigste zum Tode führende Krebserkrankung bei Frauen dar. Durch zahlreiche grosse Studien konnte belegt werden, dass MammographieScreening zu einer Senkung der Sterblichkeit bei Frauen führt. Unter Mammographie-Screening wird in der Regel ein staatlich gesteuertes Programm verstanden, bei dem Frauen in einem bestimmten Alter, meistens zweijährig zwischen 50 und 69 Jahren, regelmässig zur Anfertigung einer Mammographie eingeladen werden.

Bild: b-rayZ

Diese Programme sind strengstens qualitätskontrolliert, so dass sowohl die Qualität der mammographischen Aufnahme als auch die Genauigkeit der radiologischen Diagnose genau beobachtet wird.

Um dieses Problem zu beschreiben, wurde das ACR BI-RADS-System der Klassifizierung von Brustdichte eingeführt, welches die Menge und Verteilung des Brustgewebes mit Buchstaben von A (für sehr geringe Brustdichte) bis D (für sehr dichtes Brustdrüsengewebe) beschreibt. Während für vorwiegend fettiges Brustgewebe entsprechend einem ACR Typ A der Mammographie die Sensitivität für den Nachweis von Brustkrebs bei 95 Prozent liegt, kann dieser Wert

bei einem Typ D bis auf unter 50 Prozent fallen. Deshalb ist es sinnvoll, bei dichtem Drüsengewebe eine ergänzende Ultraschalluntersuchung durchzuführen. Diese Ultraschalluntersuchung kann in modern ausgestatteten radiologischen Instituten mit einem ABUS-Gerät (ABUS für Automated Breast Ultrasound) als 3DAufnahme eigenständig durch die Radiologiefachperson durchgeführt werden. In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz einen enormen Auf-

Nicht alle Kantone in der Schweiz haben solche Screening-Programme implementiert, lediglich ca. 60 Prozent der weiblichen Bevölkerung der Schweiz haben Zugang zu einem qualitätskon trollierten staatlichen Screening-Programm. In den übrigen Kantonen können Patientinnen lediglich eine „opportunistische“ Screening-Mammographie an fertigen lassen, und sowohl die Bildqualität als auch die Diagnosegenauigkeit unterliegen keiner staatlichen Aufsicht. Ein Vorteil der opportunistischen Vor sorge-Mammographie ist die Möglichkeit, eine zusätzliche Ultraschalluntersuchung direkt im Anschluss durch zuführen, falls diese notwendig ist.

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Bild: b-rayZ

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Die automatisierte Analyse von Brutaufnahmen führt in der Mammographie zu einer erheblichen Verbesserung des Workflows.

schwung genommen. Dies kann insbesondere darauf zuückgeführt werden, dass besonders leistungsfähige Algorithmen, die tiefen neuronalen Netze, nun durch die zur Verfügung stehende hohe Leistungsfähigkeit moderner Grafikkarten anwendbar werden. Dieses als sogenanntes „Deep Learning“ bekannte Verfahren ist insbesondere für die Bildverarbeitung exzellent geeignet. Die schon seit längerem bekannten CAD-Systeme, wobei CAD für Computer Aided Diagnosis steht, erleben derzeit eine Rennaissance, da die Deep-Learning-Algorithmen die Fähigkeiten der CAD-Systeme zur Detektion von Brustkrebs entscheidend verbessert haben. Inzwischen konnte durch Studien belegt werden, dass moderne DeepLearning-Algorithmen die Genauigkeit eines Radiologen oder einer Radiologin bei der Beurteilung von Mammographien erreichen können. Neben der Tumordetektion lassen sich KI-Systeme insbesondere bei der Qualitätskontrolle gut einsetzen, da sie repetitive Aufgaben mit höherer Genauigkeit durchführen können, als menschliche Personen.

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Die b-box gestaltet die Arbeitsabläufe effizienter. Sie steigert durch einen höheren Grad an Autonomie die Motivation der MTRAs.

Direktes Feedback Die b-box ist ein CE-zertifiziertes hochmodernes System, welches Deep Learning-Algorithemen zur Beurteilung von Mammographien verwendet. Das Gerät mit einem kleinen Touch-ScreenMonitor steht idealerweise neben der Bedienkonsole des MammographieGerätes und analysiert unmittelbar nach der Aufnahme die Bilder. Dadurch erhalten die MTRAs direkt nach der Aufnahme ein Feedback über die Bildqualität, klassifiziert nach dem PGMI-System. Neben der Möglichkeit, bei inadäquater Aufnahme gegebenenfalls sofort eine weitere Projektion anfertigen zu können, dient das direkte Feedback aber vor allem der Verbesserung der Fertigkeiten der Radiologiefachpersonen. Durch die Rückmeldung können systematische Fehler eigenständig erkannt werden ohne auf die Rückmeldung eines Radiologen oder einer Radiologin im Rahmen eines Qualitätszirkels angewiesen zu sein. Dies führt nachweislich zu einer Verbesserung der individuellen Fähigkeiten der einzelnen Radiologiefachpersonen und somit zu einer sinkenden Anzahl

inadäquater Aufnahmen inbesondere bei weniger erfahrenen Personen. Neben der Bildqualität ist auch die Brustdichte ein wichtiger Faktor bei der Beurteilung, ob weitere Untersuchungen durchgeführt werden sollten. Die b-box bietet auch hier eine automatisierte Lösung: die mammographische Brustdichte wird durch das tiefe neuronale Netz entsprechend der ACR BI-RADSKlassifikation bestimmt. Die MTRAs erhalten somit direkt im Anschluss an die Aufnahme der Mammographie eine Rückmeldung, ob eine ergänzende Ultra schalluntersuchung notwendig ist. Da keine Rücksprache mit Radiolog:innen mehr notwendig ist, verbessert sich der Workflow der Radiologiefachperson, da sie autonomer arbeiten kann. Inbesondere in Instituten, bei denen die Brustultraschalluntersuchung mittels ABUS durch die Radiologiefachperson durchgeführt wird, ergibt sich eine erhebliche Effizienzsteigerung.

b-rayz.ch

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Fujifilm Medical IT-Plattform

Ordnet und priorisiert radiologische Studien mithilfe Künstlicher Intelligenz

Wenn radiologische Einrichtungen mehr als eine KI-Software von Fujifilm oder deren IT-Partner nutzen, diese aber nicht auf jeder Modalität einzeln installieren möchten, kann die neue Medical IT-Plattform die Lösung sein. REiLI ist eine offene Plattform, auf der die KI-Module von Fujifilm, IT-Partnerunternehmen oder ihre eigenen Algorithmen eingesetzt werden können. Die erstellten Aufnahmen, beispielsweise der Lunge, des Schädels oder Mammogramme, können an REiLI übertragen werden, wo diese automatisch an die jeweils spezialisierte KI-Software für die anschließende Analyse übergeben werden. Da die intelligente Medical IT-Plattform mit Synapse

PACS von Fujifilm fusioniert ist, können auch die verschiedenen Bildverarbeitungstools vollständig genutzt werden. REiLI analysiert die Studien je nach Algorithmus und priorisiert die Datensätze nach zuvor festgelegten Punktezahlen bestehend aus Wahrscheinlichkeit, Vertrauensgrad und Schweregrad. Die Fokussierung liegt auf der Bildinterpretation als Entscheidungshilfe für Radiolog:innen mit dem Ziel, die Effizienz zu erhöhen und eine bestmög liche Diagnose zu ermöglichen. Ist die jeweilige Analyse abgeschlossen, werden die Ergebnisse zusammengetragen und in einer Worklist zusammengestellt.

Intelligente Analyse in drei Schritten Sobald die Röntgen-, CT- oder MRTAufnahme an das System übertragen wurde, erkennt REiLI selbständig das

untersuchte Organ und leitet die Daten an den entsprechenden KI-Algorithmus, der die Aufnahme hinsichtlich der Abweichung zur Norm scannt (CAD). Im zweiten Schritt werden Auffälligkeiten markiert und mit einem Abnormalitätsindex (%) versehen: je höher die Abweichung desto höher der Index (Region Recognition). Ergänzend schlägt die Künstliche Intelligenz mögliche Krankheitsbilder vor, die je Studie ebenfalls vermerkt werden. Abschließend werden die vollständig analysierten Studien in eine Arbeitsliste übertragen und gemäß des Abnormalitätsindex priorisiert aufgeführt und zusätzlich farblich markiert. Damit stehen die Ergebnisse sofort zur Verfügung und der Befundprozess wird effizienter, weil die Überführung der Daten auf einen externen Server entfällt. So können die stetig steigenden Datenmengen radiologischer Einrichtungen optimiert und schneller verarbeitet werden. Eine automatisierte Berichterstellung ist im Nachgang jederzeit möglich. In Kürze wird die Medical IT-Plattform REiLI auch mit PACS anderer Hersteller kompatibel sein.

 FUJIFILM Medical Systems · Heesenstraße 31 · 40549 Düsseldorf · tel 0211 / 5089 654 · reili_feg@fujifilm.com · www.fujifilm-reili.de

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Digitale Evolution in allen Bereichen Automatisierung, Künstliche Intelligenz und ihre Umsetzung im klinischen Umfeld waren wichtige Schwerpunkte bei der Dreiländertagung der Medizinischen Physik 2021. Expert:innen aus der Medizinischen Physik sowie angrenzenden Disziplinen diskutierten an drei spannenden Kongresstagen neue technologische Trends, Entwicklungen und Visionen in Strahlentherapie, Radiologie, Audiologie und Nuklearmedizin sowie Anwendung und Fortschritt physikalischer und technischer Methoden mit einem besonderen Fokus auf der digitalen Evolution. Besonders herausgestellt wurden die rasanten Weiterentwicklungen durch neue computergestützte Methoden mit Künstlicher Intelligenz (KI) in Diagnostik und Therapie im Bereich der adaptiven Radiotherapie. Wie Kongresspräsident Univ.-Professor Dr. DI Dietmar Georg, Medizinische Universität Wien, betonte, hat die Digitalisierung und die Automatisierung mit Einsatz von KI längst die Klinik erreicht: „In der Radioonkologie haben wir mit Methoden der KI Prozesse automatisiert, sind von der bildgestütz-

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ten zur bildgesteuerten Radiotherapie gekommen. Das heißt nicht, dass Algorithmen menschliche Entscheidungen übernehmen, aber sie bieten uns schon sehr gute Vorschläge, um effiziente Behandlungskonzepte umzusetzen.” Eindrucksvolle Präsentationen zeigten, wie die Radiotherapie aufgrund automatisierter digitaler Prozesse durch Berücksichtigung von anatomischen Änderungen – etwa der Synchronisation mit Atembewegungen – als auch von Änderungen in der Tumorbiologie schonender und effizienter durchgeführt werden kann. Der Trend zu statistischer Auswertung und Modellierung spiegelte sich in zahlreichen Beiträgen zu Machine Learning und Artificial Intelligence in allen Bereichen der medizintechnischen Anwendung der Physik wider, so Kongresspräsident ao. Univ.-Professor Mag. Dr. Wolfgang Birkfellner, Medizinische Universität Wien:

„Es ist nicht vermessen zu sagen, dass die Medizinische Physik von heute ein hochtechnologisches Forschungs- und Anwendungsgebiet geworden ist!“ Dies zeigte sich zum Beispiel, indem Dosimetrie, Therapieplanung, Qualitätskontrolle und Bildgebungstechnik immer stärker mit innovativen technischen Entwicklungen aus dem Bereich der Informatik verschmelzen, oder bei innovativen Ansätzen in der interventionellen Computertomographie wie der Dosisreduktion durch Trajektorienplanung. „Machine Learning und KI haben einen tieferen Hintergrund. Was tatsächlich hinter der massiven Datensammlerei steckt, ist ausgefeilte deskriptive Statistik!”. Zu erwarten seien verbesserte prädiktive Modelle und standardisierte Behandlungsprotokolle mit Auswirkungen auf die Patient:innenversorgung: ein „Patient Benefit” durch eine verbesserte Behandlung.

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Kongresshighlights waren Präsentationen von Spitzentechnologien und international einzigartigen Forschungsthemen auf dem dynamisch wachsenden Gebiet der Medizinischen Physik. So wurden Fortschritte in der seit mehr zwei Jahrzehnten entwickelten Partikeltherapie in Deutschland und der Schweiz, das Österreichische Teilchentherapiezentrum MedAustron, seit mehr als fünf Jahren im klinischen Betrieb, sowie die MR-gestützte Protonentherapie in Wien und Dresden vorgestellt. Auch in anderen Bereichen, etwa bei der Erforschung neuer Teilchenstrahlen wie Helium in Heidelberg, wurden neueste Ergebnisse präsentiert. Der hochkarätige Kongress umfasste das gesamte Spektrum der Medizinphysik von ionisierender und nicht ionisierender Strahlung für Bildgebung und Therapie bis hin zu kontinuier lichen Weiterentwicklungen in Strahlenschutz und Qualitätssicherung. Wichtige Aspekte dieser Aufgabe für die Medizinphysik zeigten sich zum Beispiel in der Sitzung des Arbeitskreises „Risikomanagement im Krankenhaus” unter der Leitung von Professor Dr. rer. nat. M arkus Buchgeister, Berliner Hochschule für Technik (BHT), zur Umsetzung der EU-Richtlinie zum Strahlenschutzrecht. Dabei ging es um die Erstellung von Risikoanalysen in der Strahlentherapie, die mittlerweile vom neuen Strahlenschutzrecht in Deutschland zum Beispiel bei der Einführung neuer Bestrahlungstechniken gefordert wird.

Neueste Entwicklungen in der Magnetresonanztomographie präsentierte der Publikumsvortrag „MRI at High MagneticFields – Clinical and Research Potential of 7 Tesla and Higher“ von Professor Dr. Mark Ladd, Heidelberg, Vizepräsident der DGMP. Neben Weiterentwicklungen beim Hochfeld-MRT zeigte sich aber auch, dass inzwischen auch kostengünstigere Niedrigfeld-MRTs ohne großen Stromund Kühlbedarf von großen Firmen als neue Möglichkeit für den Einsatz bei Kindern und auch für kleineren Kliniken und radiologischen Praxen entwickelt werden. Ein viel diskutierter Beitrag auf der Tagung war die Verknüpfung eines Roboters mit einem Ultraschallkopf zur Präzisierung einer Strahlentherapie, der mit einem schnell steuerbaren Beschleuniger den Strahl präzise einem beweglichen Zielvolumen nachführen

kann. Die sogenannte Ultraschallpräzisionsstrahlentherapie zeigte nach Ansicht vieler Teilnehmer, dass Ultraschall eine in dieser Anwendung weit unterschätzte Technologie ist. Ein besonderes Augenmerk lag wieder auf den jungen Nachwuchswissenschaftlern. Die wissenschaftlichen Sitzungen, Postersessions und Plenarvorträge wurden vom Forum Young Medicine Physics mit einem facettenreichen Programm begleitet. In einer eigenen Sitzung wurden die jeweiligen Ausbildungswege zum Medizinphysiker und zur Medizinphysikerin in Deutschland, Österreich und der Schweiz diskutiert. Im Bereich der Ausbildung hat die DGMP die klinische Medizininformatik als neues Stoffgebiet für die Zertifizierung mit aufgenommen, zu der im Rahmen der Webinarreihe der DGMP-Akademie Vorträge angeboten werden sollen. „Wir müssen Algorithmen nicht selber schreiben, aber wir müssen sie soweit verstehen, dass wir sie im Rahmen der Evaluation beurteilen können”, betonte Markus Buchgeister. Die 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Physik (DGMP) findet vom 21. – 24. September 2022 im Eurogress in Aachen statt.

www.dgmp.de

Univ.-Professor Dr. DI Dietmar Georg (rechts) und ao. Univ.-Professor Mag. Dr. Wolfgang Birkfellner, beide Medizinische Universität Wien, beim Onlinekongress der Dreiländertagung der Medizinischen Physik 2021

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Bild: MedEcon Ruhr

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Der Jahreskongress der Rheinisch-Westfälischen Röntgengesellschaft e. V. tagte im November 2021 in Präsenz.

Von Mirjam Bauer Endlich wieder zurück real und vor Ort: Die Referent:innen und Teilnehmer:innen des 13. Radiologiekongress Ruhr tauschten sich in den großzügigen Räumen der Dortmunder Messe über aktuelle Trends, Neuigkeiten und Erfahrungen der letzten eineinhalb Jahre aus. Verankert in der Region, doch mit bundesweiter Anziehungskraft, umfasste

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das Format ein breites Spektrum an Fortbildungen in der diagnostischen und interventionellen Radiologie, der Neuro- sowie Kinderradiologie. Die Industrieausstellung ermöglichte den wichtigen Austausch mit den Firmen, den auch die Auszubildenden besonders schätzen. Denn nicht nur die Radiolog:innen, auch Studierende und MTRA freuten sich über die Informationen in Präsenz – genau wie die Indus-

trie deren Erfahrungen im klinischen Umfeld schätzt, insbesondere während der Pandemie. Für MTRA und MTRASchüler:innen gab es sogar ein eigenes Fortbildungsprogramm. Die Schulen aus der Umgebung, beispielsweise aus dem Klinikum Dortmund Mitte und der Uniklinik Essen, schickten ganze Klassen tageweise auf den abwechslungsreichen Kongress. Die Schüler:innen fanden das spannend, weil reale

Erlebnisse nachhaltiger im Kopf bleiben als virtuelle … und davon gab es in den letzten Monaten wenige. In Umfragen hatten sie sich die Neuroradiologie als Thema gewünscht – dem die Organisatoren gern nachkamen. Der Abstand aus Hygienegründen war ein wichtiger Grund für die Organisatoren, den Kongress in die Messe Dortmund zu verlegen. Neben der Rheinisch-Westfälischen Röntgen gesellschaft (RWRG) gehören das Netzwerk MedEcon Ruhr und die deutsche Röntgengesellschaft e. V. zu den Verantwortlichen für das Kongressprogramm. Das Format „Meine schönsten Fehler“, das erstmals im Jahr 2019 gestartet war, wurde in diesem Jahr fortgesetzt. Das Lernen aus dem Scheitern hilft häufig aufgrund des Aha-Effektes besonders gut. Auch die bekannten Lunch- und Industriesymposien fanden genauso regen Anklang wie der Abendempfang in Halle 3. Durch die Networking-Angebote ergeben sich häufig

weiterführende Kontakte und teilweise auch spannende Jobangebote. Die Trends in der Radiologie hin zu mehr Effizienz durch KI bleiben ungebrochen: Ergebnisse von KI-Analysen erlauben den Radiolog:innen die Prüfung, ob deren Informationen in den weiteren diagnostischen Prozess einbezogen werden. Ferner werden Workflows verbessert: von der Terminvergabe über die Bildakquise bis hin zur Befundung. Die Industrie hält jede Menge Tools bereit. Start-ups unterstützen die Prozesse ebenso: Contextflow analysiert CTs, um krankhafte Muster in der Lunge zu erkennen; Mediaire macht aus quantitativen Aussagen zum Hirnvolumen mithilfe von Deeplearning einen Laborbefund. Beide zeigten ihre Lösungen vor Ort. So war der reale Kongress ein absolutes Highlight in der pandemischen Zeit – thematisch und menschlich. Freuen wir uns auf 2022 und die Zeitrechnung nach Corona, denn Viren werden wohl nicht mehr aus dem Alltag verschwinden!

Bild: MedEcon Ruhr

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Kongresspräsident Professor Dr. med. Stefan Rohde (re), Präsident der RWRG, Professor Dr. med. Marco Das (li) und der Organisator des Radiologie Kongress Ruhr Christopher Wittmers von der MedEcon Ruhr GmbH Nach fast zweijährigen Einschränkungen in Zeiten der Pandemie kam für viele der persönlich-fachliche, aber auch der Austausch mit der Industrie deutlich zu kurz. Die Rheinisch-Westfälische Röntgengesellschaft e.V. und MedEcon Ruhr, das Netzwerk der Gesundheitswirtschaft an der Ruhr, haben das geändert. Gemeinsam mit den Westfalenhallen Dortmund wurde ein sicheres und coronakonformes Konzept für eine Präsenzveranstaltung unter 2G-Regeln entwickelt.

radiologiekongress.ruhr

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Bild: Andreas Heddergott /TUM

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Priv.-Doz. Dr. Daniela Pfeiffer (li) mit Patient am Dunkelfeld-Röntgengerät im Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München

Neue Röntgentechnologie im Patienteneinsatz Das Dunkelfeld-Röntgen verbessert die Diagnose von Lungenerkrankungen. Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben mit dem Dunkelfeld-Röntgen für die Lungendiagnostik erstmalig eine neue Bildgebungstechnologie erfolgreich bei Patient:innen eingesetzt. Dunkelfeld-Röntgen macht frühe Veränderungen in der Alveolarstruktur infolge der Lungenkrankheit COPD sichtbar, benötigt dafür jedoch nur ein Fünfzigstel der in der Computertomographie üblichen Strahlendosis. Dies erlaubt eine breite medizinische Anwendung in der Früherkennung und dem Therapieverlauf von Lungenerkrankungen.

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Millionenfach führen schwere Erkrankungen des Atmungssystems zu stark eingeschränkter Lebensqualität. Jedes Jahr sterben allein in Deutschland mehr als 100.000 Menschen an schweren Lungenerkrankungen. Typisch für eine lebensgefährliche chronisch obstruktive Lungenerkrankung (chronic obstructive pulmonary disease, COPD) sind teilweise zerstörte Lungenbläschen und eine Aufblähung der Lunge (Emphysem). In normalen Röntgenaufnahmen sind die feinen Unterschiede im Gewebe jedoch kaum sichtbar. Detaillierte

diagnostische Informationen liefern erst fortschrittliche medizinische Bildgebungstechnologien, bei denen im Computer viele Einzelbilder zusammengesetzt werden. Eine schnelle und kostengünstige Option mit geringer Strahlenbelastung für Früherkennung und Nachuntersuchungen fehlt bisher. Diese Lücke könnte ein an der TU München entwickeltes Verfahren schließen: das Dunkelfeld-Röntgen. In der aktuelle Ausgabe von „Lancet Digital Health“ präsentiert ein Forschungsteam, angeführt von Franz Pfeiffer, Professor

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für biomedizinische Physik und Direktor des Munich Institute of Biomedical Engineering der TUM, nun Ergebnisse einer ersten klinischen Studie mit Patient:innen, bei der die neue Röntgen-Technologie zur Diagnose der Lungenkrankheit COPD eingesetzt wurde.

Der Wellencharakter des Röntgenlichts macht‘s möglich Die konventionelle Röntgen-Bildgebung beruht auf der Abschwächung des Röntgenlichts auf seinem Weg durch das Gewebe. Die Dunkelfeld-Technologie dagegen nutzt Anteile des Röntgenlichts, die gestreut werden und beim konventionellen Röntgen unbeachtet bleiben. Die neue Methode nutzt damit das physikalische Phänomen der Streuung auf ähnliche Weise wie die schon länger bekannte Dunkelfeldmikroskopie mit sichtbarem Licht: Diese macht es möglich, Strukturen weitgehend transparenter Objekte sichtbar zu machen. Im Mikroskop erscheinen sie als helle Strukturen vor einem dunklen Hintergrund, was der Methode ihren Namen verleiht. „An Grenzflächen zwischen Luft und Gewebe beispielsweise ist die Streuung des Röntgenlichts besonders stark“, erklärt Pfeiffer. „Dadurch lassen sich in einem Dunkelfeldbild der Lunge Bereiche mit intakten, also luftgefüllten, Lungenbläschen klar von Regionen unterscheiden, in denen weniger intakte Lungenbläschen vorhanden sind.“

Computertomographie zahlreiche Einzelaufnahmen aus verschiedenen Richtungen erstellt werden müssen. „Wir rechnen mit einer um den Faktor Fünfzig reduzierten Strahlenbelastung“, sagt Franz Pfeiffer. Darüber hinaus haben die ersten klinischen Ergebnisse bestätigt, dass das Dunkelfeld-Röntgen zusätzliche bildliche Informationen über die zugrundeliegende Mikrostruktur der Lunge liefert. „Angesichts des engen Zusammenhangs zwischen der Alveolarstruktur und dem funktionellen Zustand der Lunge ist diese Fähigkeit für die Lungenheilkunde von großer Bedeutung,“ erklärt Dr. Alexander Fingerle, Oberarzt des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar der TUM. „In Zukunft könnte das Dunkelfeld-Röntgen so zu einer besseren Früherkennung von COPD und anderen Lungenerkrankungen beitragen.“

Zukünftig bessere Röntgengeräte für die Früherkennung Franz Pfeiffer hofft, mit diesen ersten klinischen Ergebnissen an Patient:innen die Durchführung weiterer klinischer

Studien und die Entwicklung marktfähiger Geräte zu beschleunigen, die die Dunkelfeld-Methode nutzen. „Mit der Dunkelfeld-Röntgen-Technologie haben wir aktuell eine Chance, die Früherkennung von Lungenkrankheiten deutlich zu verbessern und gleichzeitig auch breiter als bisher einzusetzen,“ betont Pfeiffer. Da die Dunkelfeld-Bildgebung nicht auf COPD beschränkt ist, sind auch weitere translationale Studien zu anderen Lungenpathologien wie Fibrose, Pneumothorax, Lungenkrebs und Lungenentzündung, einschließlich COVID-19, von großem Interesse.

www.bioengineering.tum.de

Publikation: X-ray dark-field chest imaging for detection and quantification of emphysema in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a diagnostic accuracy study Lancet Digital Health, Volume 3, ISSUE 11, e733-e744, November 01, 2021 – DOI: 10.1016/S25897500(21)00146-1 https://www.thelancet.com/journals/landig/article/ PIIS2589-7500(21)00146-1/

Geringere Strahlendosis

Prof. Franz Pfeiffer, Lehrstuhl für Angewandte Biophysik (E17)

Bild: Andreas Heddergott /TUM

Eine Untersuchung mit der Dunkelfeld-Röntgen-Technik ist außerdem mit einer deutlich geringeren Strahlendosis verbunden als die heute verwendete Computertomographie. Denn sie erfordert nur eine einzelne Aufnahme pro Patientin oder Patient, während für die

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Bildverteilung leicht gemacht Mit der voranschreitenden Digitalisierung findet die Kommunikation zwischen Radiologie, Zuweiser:innen und Patient:innen ebenfalls zunehmend digital statt. Die CD wird unaufhaltsam durch webbasierte Portale ersetzt. Dr. med. Martin Weihrauch ist Hämatoonkologe und bekam in seiner Zeit an der Uniklinik Köln von Patient:innen, die bereits diagnostiziert waren, zahlreiche CDs mit Viewer und Bilddaten überreicht. Die große Zeitverzögerung, Compact Discs über die radiologische Abteilung einlesen zu lassen, um sie im Tumorboard vorstellen zu können, störte ihn schon immer. Als 12-Jähriger hatte der Mediziner sich das Pro-

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grammieren an einem Commodore 64 selbst beigebracht und verfolgte die Softwareentwicklung über Studium und Assistenzzeit weiter. Daraus ist ein weltweit agierendes Unternehmen für medizinische Bildgebung geworden: Denn gemeinsam mit einem Pathologen gründete Dr. Weihrauch vor mehr als zehn Jahren die Smart in Media AG – inzwischen Marktführer für Digitale Pathologie.

QR statt CD Ende 2019 gründete der Arzt und Unternehmer zudem die EasyRadiology GmbH mit dem Ziel, die in der Pathologie erworbenen Erfahrungen und Kenntnisse, auf die Radiologie zu übertragen. „Anwender:innen, die das Softwarepaket von Smart in Media in der Anatomie und Pathologie nutzten, wünschten sich früh, auch Schnittbilddiagnostik wie Computer- und Kern-

Grafik: Easy Radiology GmbH

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Die Anforderung innerhalb von Pathologie und Anatomie waren für Dr. Weihrauch ein Grund, sich mit DICOM-Daten und Co. aus der Radiologie zu befassen. Der zweite Grund war der schwierige Umgang mit den Patient:innen-CDs. „Als praktizierender Onkologe ist man einer der Top-Zuweiser von Radiolog:innen“, erklärt Weihrauch und fährt fort: „Von den Compact Disks war ich schon immer genervt. Denn, wenn man eine CD ins Laufwerk einlegt, hat man schon verloren. Der gesamte Prozess bis die Bilder auf dem Display erscheinen, dauert oftmals mehrere Minuten. Außerdem war jeder Viewer anders zu bedienen und ich wusste nie, wo man jetzt klicken muss, um den Bildeindruck zu verändern.“

Verschlüsselt und schnell

spintomographie in die digitale Lehre einbinden zu können. Und so begannen wir, uns mit der Darstellung und Verteilung von radiologischen Untersuchungen auseinanderzusetzen“, blickt Dr. Martin Weihrauch zurück.

Für die Pathologie entwickelte Dr. Weihrauch für den Start eine Online-Lehrplattform, damit Medizinstudent:innen in den Pathologie- und im Anatomiekursen lernen, mit digitalen Präparaten umzugehen. Mittlerweile verfügt Smart in Media über 40 Mitarbeiter:innen.

Der Umweg, die Bilder über die Radiologie ins PACS einzulesen und im Netzwerk bereitzustellen, dauerte oftmals bis zu zwei Tagen. Das war dem Hämato onkologen einfach zu lang. Denn damit verzögerte sich ebenfalls die Zeit, die Patienten im Tumorboard vorzustellen. So kam Dr. Weihrauch auf die Idee, dass es doch gut wäre, die CDs abzuschaffen und allein über einen Zugriffscode sowohl den Zuweiser:innen, als auch Patient:innen ihre Bilder und Befunde bereitzustellen: „Das ist easy Radiology im wahrsten Sinne des Wortes.“ Für EasyRadiology werden lediglich eine virtuelle Maschine und ein Web-Server benötigt. Über ein vordefiniertes Routing gelangen die Scans vom PACS unmittelbar zum EasyRadiology-Server. „Sämtliche Untersuchungen werden von EasyRadiology verschlüsselt, in ein Hochgeschwindigkeitsformat gepackt und innerhalb der Radiologie abgelegt. Sobald die ersten Bilder im CT oder MRT erzeugt werden, kommt am Drucker der Anmeldung bereits der Zettel mit dem Zugangscode raus“, beschreibt Dr. Martin Weihrauch den einfachen Ablauf. Das heißt, unmittelbar nach

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Bei der Produktentwicklung setzt das Team von EasyRadiology unter anderem auf die neusten Technologien ähnlich Softwaregiganten wie Google, Microsoft oder Apple. Dr. Martin Weihrauch ist überzeugt: „Damit sind wir ganz weit vorne, und deshalb ist unser Viewer besonders schnell und leistungsstark. Es können beispielsweise 100 Leute gleichzeitig auf den Server zugreifen, ohne dass es zu Leistungseinschränkungen kommt. Und wie man auch an der Schlichtheit des Viewers sieht, ist es für Zuweiser:innen optimiert.“

Keine Investitionskosten „ Der EasyRadiology Viewer ist einfach zu bedienen und sehr schnell in der Darstellung. Bei der Entwicklung machte es sich bezahlt, dass wir es gewohnt waren, mit sehr großen Bilddaten mengen umzugehen.“ Dr. Martin Weihrauch, Gründer und Geschäftsführer der EasyRadiology GmbH

dem Scan können Patient:innen an der Anmeldung den Zugriffscode in Empfang nehmen und nach Hause gehen. Sie müssen nicht warten, bis eine CD gebrannt wurde. Noch bevor die Patient:innen die Radiologie verlassen, sind sie in der Lage, die Bilder über den Zugangscode von einem Smartphone, Tablett oder PC aus aufzurufen. Kinderleicht ist es für die Anwender:innen ebenfalls, Aufnahmen zu annotieren und gleichzeitig on-the-fly einen QR-Code zu erzeugen. Zuweiser:innen oder Patient:innen werden mithilfe des geteilten QR-Codes auf ihrem Smartphones, Tablet oder PC direkt zur entsprechenden Aufnahme geleitet. Außerdem ist es mit einem Button an der Seite ganz einfach möglich, durch die Schichten zu scrollen. Am unteren Bildschirmrand sind die Serien zu sehen, zwischen denen, ebenfalls mit nur einem Fingertip, gewechselt werden kann.

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Das gesamte Softwarepaket wurde quasi aus der Sicht der Zuweiser:innen entwickelt. „Als Zuweiser:in hat man normalerweise keine Ahnung vom Fenstern oder Hounsfield-Units“, so Weihrauch. „Trotzdem gibt es im Viewer einen Experten-Modus für Radiolog:innen. Diese Einfachheit macht unseren Erfolg momentan aus. Die Anwender:innen lieben EasyRadiologie und wir bekommen zahlreiche positive Rückmeldungen.“ Das intelligente Full-Service-Portal für Zuweiser:innen und Patient:innen wird als „Software as a Service (SaaS) Modell“ angeboten. Das heißt, es entstehen keine Investitionskosten. Alle Radiolog:innen können das Programm bis zu vier Wochen testen. Danach orientiert sich die Abrechnung an der Anzahl der Nutzer:innen beziehungsweise der angeschlossenen Modalitäten. Das Abo kann jederzeit kurzfristig gekündigt werden. Bei der Erweiterung des Funktionsumfangs greift das Unternehmen auf die Erfahrungen und die Funktionen aus ihrer Erfahrung mit Pathologiesoftware zurück. Bereits jetzt sind dort die Anwendungen so konzipiert, dass Künstliche Intelligenz Module wie in einem App Store eingebunden und angeboten werden können. Die Radiolog:innen bekommen ein ganz einfach zu verwendendes System, um Bilder

und Befunde mit Zuweiser:innen und Patient:innen zu teilen. „Zuweiser:innen und Patient:innen sind ebenfalls in der Lage, sämtliche Studien und Aufnahmen, wie sie auf der CD zu sehen wären, herunterzuladen. Und da Orthopäd:innen häufig über ein eigenes PACS verfügen, haben wir kurzerhand ein Werkzeug entwickelt, das sich Easy-Radiologie-Connector nennt“, erläutert Weihrauch. Mithilfe des Connectors wird die virtuelle CD direkt ins eigene PACS eingelesen. Die Orthopäd:innen müssen also nicht mehr warten, bis die Patient:innen mit der CD auftaucht, sondern können die Studien kinderleicht ins eigene PACS übertragen. Das gesamte System von EasyRadio logy läuft in jedem Browser ohne zusätzliche Installationen – die Patient:innendaten der Untersuchungen verbleiben aber sicher geschützt in der Radiologie. „Natürlich kann EasyRadiology auch in der Cloud laufen, aber die meisten Radiolog:innen wünschen noch eine lokale Speicherung,“ so Weihrauch. Weitere Vorteile des Konzepts von EasyRadiology sind: Der Befund, der oftmals erst erstellt wird, nachdem Patient:innen die Radiologie verlassen haben, kann im Nachgang jederzeit der Untersuchung hinzugefügt werden. Außerdem ist es für die Anwender:innen von großem Nutzen, dass sie Kolleg:innen, bei denen Patient:innen in Vorbehandlung waren, die Bilder ebenfalls über einen Link senden können. Radiolog:innen entscheiden dabei selbst, ob sie sich die Bilder nur schnell bei EasyRadiologie ansehen oder komplett in sein PACS einlesen. Mit EasyRadiology werden Bilder und Befunde ganz leicht geteilt. Eine Beispieluntersuchung kann über das Scannen dieses QR-Codes aufgerufen werden.

www.easyradiology.net

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Das nächste RADIOLOGIE MAGAZIN erscheint am 17. März 2022 Wie kommt die KI in den Workflow? und Neuheiten, Neuheiten, Neuheiten lauten die Themenschwerpunkte der März-Ausgabe von Radiologie Magazin. Digitale Marktplätze bieten eine sichere Möglichkeit, um das gesamt Spektrum KI-basierter Applikationen nutzen zu können. Der Vorteil – so sagen deren Hersteller – liegt darin, dass die Anwender es nur mit einer einzigen Schnittstelle zu tun haben. Denn sie gewährleisten, dass alle datenschutzrechtlichen Anforderungen erfüllt sind und, dass die Applikationen nahtlos in den Workflow integriert werden können. Radiologie Magazin sieht sich die Marktplätze an und gibt einen Überblick, welcher technischen Voraussetzungen es bedarf und welche Applikationen bereits verfügbar sind.

IMPRESSUM Radiologie Magazin · Ausgabe 3-2021 Herausgeber / Redaktion / Anzeigenmarketing Guido Gebhardt Adalbert-Stifter-Weg 2 b · 85661 Forstinning tel 0151 15674833 gg@radiologiemagazin.de www.radiologiemagazin.de

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