Prof. Dr. Roman Fischbach ist längst überzeugt. „Die KI hilft uns, lebensbedrohliche Erkrankungen zu erkennen und zu priorisieren“, erklärt der Chefarzt der Radiologie in der Asklepios Klinik Altona (Hamburg): „Sie analysiert kontinuierlich alle relevanten CT- und Röntgenaufnahmen, informiert uns über vermutete positive Fälle und ermöglicht es uns, die Patienten vorzuziehen, die am dringendsten eine Versorgung benötigen.“
An Fischbachs Klinik läuft genau wie an den Asklepios-Standorten in Hamburg-Wandsbek und Sylt ein KHZG-gefördertes Pilotprojekt, das der Klinikbetreiber bis zum Jahresende bundesweit auf weitere 25 Häuser und damit alle seine Standorte mit eigener Radiologie ausrollen will.
Die KI hilft auch, radiologische Arbeitsabläufe zu optimieren.
„Über die Beschleunigung kritischer Diagnosen hinaus hilft die KI auch, radiologische Arbeitsabläufe zu optimieren“, sagt Fischbach. Etwa indem sie unnötiges Anrufvolumen für Radiologen reduziere, insbesondere während der Nächte und an Wochenenden: „Sie ermöglicht den Teams der Notaufnahme, Entscheidungen zur Patientenentlassung zu beschleunigen.“
Möglich macht das eine zentrale KI-Plattform, für die Asklepios eine strategische Partnerschaft mit dem Technologieunternehmen Aidoc eingegangen ist. Deren Ziel ist der Einsatz von Aidocs aiOS als radiologisches Entscheidungsunterstützungssystem in den Fachabteilungen der Klinikgruppe.
Mit der Implementierung verfolge sein Unternehmen mehrere zentrale Ziele, sagt Asklepios-CEO Marco Walker – „die Verkürzung der Zeit zwischen Diagnose und Behandlung, die Qualitätssicherung in der Befundung und die Entlastung unserer Ärztinnen und Ärzte“. Es gehe darum, das ärztliche und pflegerische Fachpersonal in der täglichen Arbeit zu unterstützen – „mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit“, so Walker.
Das KI-Projekt sei Teil des Health Data Hub, ergänzt Chief Medical Officer (CMO) PD Dr. Sara Sheikhzadeh. Dieses größte Digitalisierungsprojekt bei Asklepios verändere als neue zentrale Analyseplattform des Konzerns viele Arbeits- und Entscheidungsprozesse im klinischen Alltag. Der Einsatz von KI in der Radiologie unterstütze zum Beispiel Prognose- und Risikoeinschätzungen und generiere Handlungsempfehlungen. Dadurch hätten Beschäftigte mehr Zeit für die Versorgung der Patienten und würden insbesondere während der Nachtschichten entlastet.
Automatische Analyse in Echtzeit
Die neue KI-Lösung analysiere mithilfe von Algorithmen automatisch und in Echtzeit alle relevanten CT- und Röntgenaufnahmen und markiere für Radiologen Verdachtsfälle dringender Erkrankungen wie Schlaganfall, Hirnblutungen, Brustkorbläsionen und Knochenfrakturen, teilt Asklepios weiter mit. Bei Schlaganfällen liefere das System zusätzlich quantitative Beurteilungen, um frühzeitige Veränderungen der Blutgefäße schnell zu evaluieren und die Progression von Infarkten zu identifizieren. Diese zusätzlichen Erkenntnisse seien entscheidend, um schnellere, datengestützte Behandlungsentscheidungen zu treffen, insbesondere in Notaufnahmen mit hohem Druck und während der Nachtschichten.
Die Implementierung folge einem sicheren, cloudbasierten Ansatz mit einer aiOS KI-Plattform vor Ort, betont Robert Hite, Vertriebsleiter DACH bei Aidoc. So werde die Einhaltung strenger Datensicherheits- und Datenschutzvorschriften gemäß DSGVO gewährleistet.
Positive Erfahrungen in anderen Häusern
International hätten schon diverse Krankenhäuser nachgewiesene Erfolge mit Aidoc-KI erzielt, erklärt Asklepios. So sei am Unfallkrankenhaus Berlin in einer retrospektiven Studie eine Steigerung der Erkennungsrate für intrakranielle Blutungen um zwölf Prozent nachgewiesen worden. Die Yale School of Medicine habe die Bearbeitungszeit für Notfall-Schädel-CTs um 36 Minuten reduziert. Im Ochsner Medical Center habe die KI-gesteuerte Schlaganfallpriorisierung die Zeit bis zur Behandlung um 34 Prozent verkürzt, und das Universitätsklinikum Rennes habe eine Verkürzung der Verweildauer in der Notaufnahme um 27 Prozent erreicht.
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