Die Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des Universitätsklinikums Freiburg ist mit Dedalus Healthcare eine Kooperation eingegangen, um KI-Anwendungen noch tiefer in radiologische Abläufe zu integrieren. Zudem sollen Daten besser für die Forschung nutzbar gemacht werden. Das Projekt ist zunächst auf drei Jahre angelegt und soll bereits im ersten Jahr greifbare Ergebnisse liefern.
Zwar spielt Künstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie schon heute eine große Rolle. Für eine einfachere Integration der Auswertungen in den Routineablauf und für eine bessere Auswertung vorhandener Datensätze durch KI müssten Befunde jedoch klar strukturiert erhoben werden, heißt es in einer Mitteilung des Klinikums.
Die strukturierte Befundung ist ein zentraler Baustein.
Besonders die automatische Übernahme von KI-Ergebnissen in bestehende Befundvorlagen und deren interaktive Darstellung in einem radiologischen Bildsystem werde als Schlüsselinnovation bewertet. Dadurch lasse sich die wachsende Menge an radiologischen Untersuchungsdaten effektiver bewältigen, und deren Mehrwert für Ärzte und Patienten erhöhe sich.
„Die strukturierte Befundung ist ein zentraler Baustein, um die stark zunehmende Menge an Untersuchungsdaten nicht nur zu bewältigen, sondern gezielt für bessere Diagnostik und Forschung einzusetzen“, erklärt Prof. Dr. Elmar Kotter, Geschäftsführender Oberarzt der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie. Sie ermögliche es, radiologische Daten standardisiert zu erfassen und sie besser für klinische und wissenschaftliche Zwecke zu nutzen. Ein von Dedalus dafür entwickeltes Modul soll in dem Projekt evaluiert und weiterentwickelt sollen, so Michael Strüter, der Geschäftsführer der Dedalus Healthcare GmbH.
Ein weiterer Schwerpunkt sei die Integration von KI in den radiologischen Routineablauf, heißt es weiter. Das Universitätsklinikum setze in der Radiologie schon verschiedene KI-Systeme ein, allerdings lieferten diese oft Ergebnisse, die manuell weiterverarbeitet werden müssen. Die Kooperation ziele darauf ab, KI-Ergebnisse direkt im Bilddatensystem anzuzeigen und sie interaktiv nutzbar zu machen.
KI-Ergebnisse für Befundvorlagen
Zukünftig sollen diese Ergebnisse automatisch in die Befundvorlagen übernommen werden, wodurch Arbeitsabläufe optimiert und die Befunde präziser werden. Darüber hinaus werde an einer Priorisierung von Fällen auf Basis von KI-Ergebnissen gearbeitet, um kritische Befunde schneller zu bearbeiten.
Erste Verbesserungen für die Routine der Radiologie und die Patientenversorgung erwarten die Verantwortlichen bereits im ersten Jahr. Neben einer beschleunigten Befundung solle die Lesbarkeit durch Strukturierung verbessert werden, um einen klinischen Mehrwert in der interdisziplinären Kommunikation zu erreichen. Langfristig ziele das Projekt darauf ab, neue Standards für den Einsatz von KI und strukturierter Befundung zu etablieren.
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