Ein großer Schritt für den Einsatz von KI in der radiologischen Befundung

KI

Veröffentlicht 29.11.2021 14:20, Dagmar Finlayson

Radiologische Diagnostik und Künstliche Intelligenz (KI) wachsen zusammen. Um diesen Trend zu stärken, haben das Berliner Start-up Neo Q, Erfinder der Befundmethode des Guided Reporting, und das Münchener MedTech-Unternehmen deepc eine Kooperation vereinbart. RadioReport, eine konsequente Weiterentwicklung des Structured Reporting, bildet die Denkprozesse erfahrener Fachärzte ab und führt den Arzt ausgehend von der Anatomie mit 23 vollständigen Modulen wie ein virtueller Interviewpartner durch den gesamten Befundungsprozess. Am Ende steht ein standardisierter, vollständiger Befund mit maschinenlesbaren Inhalten. deepc bietet Radiologen mit der KI-Plattform deepcOS einen schnellen und einfachen Zugang zu einer Vielzahl von KI-Anwendungen direkt im klinischen Workflow. Das Unternehmen übernimmt sowohl das Screening sämtlicher auf dem Markt befindlichen KI-Lösungen als auch den einfachen Zugang für die Anwender durch eine universelle Schnittstelle.

Im Rahmen der Kooperation wird die neuartige KI-Plattform deepcOS mit der Befundlösung RadioReport integriert und die Radiologen können während des innovativen IT-geführten Befundprozesses nahtlos auf verschiedene KI-Algorithmen zugreifen, die sie in der Bildanalyse unterstützen. Die Neo Q Technologie erzeugt erstmalig zu 100 Prozent maschinenlesbare und hochdetaillierte Daten. Über die Plattform von deepc hat der Nutzer Zugriff auf eine Vielzahl ausgewählter und CE-zertifizierter KI-Anwendungen international führender Partner für mehr als 30 klinische Indikationen. Damit wollen die beiden Unternehmen gemeinsam neue Maßstäbe für einen systematischen und KI-gestützten Radiologie-Workflow setzen. Das Ergebnis: Ärzte werden durch den effizienten KI-unterstützten Arbeitsablauf entlastet, die Befunde sind klar verständlich, Diagnosefehler können reduziert werden und damit die Patientensicherheit erhöht.

Prof. Alexander Huppertz, selbst Radiologe und CEO von Neo Q, erläutert, wie das funktioniert: “Mithilfe der KI-basierten Anwendungen auf deepcOS bekommt der Arzt von der KI zielgenau Bildauswertungen in seinen Arbeitsablauf gesendet, beispielsweise zum Vorliegen eines Schlaganfalles, die dann – nach Bestätigung durch den Radiologen - in standardisierter Form in den RadioReport-Befund übernommen werden. So entstehen durchgängig digitalisierte und KI-unterstützte Workflows.“ Dr. Franz Pfister, CEO von deepc, ergänzt: „Die Qualität und Effizienz im klinischen Betrieb werden durch den integrierten Einsatz von KI und Guided Reporting signifikant verbessert. Zudem hat der Anwender einen einfachen Zugang zu den Vorteilen von KI samt systematischer Struktur im Befund." Beide Firmen möchten durch ihre intensive Kooperation eine Wende bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI in der medizinischen Bildgebung einläuten und die Hürden für den sinnvollen Einsatz in der Routine senken.

Zum Start der Kooperation von Neo Q und deepc wird die bestehende Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Essen im Bereich der Schlaganfallversorgung vertieft. Hier können die KI-Algorithmen in weniger als zwei Minuten Bilder automatisch prüfen und typische Zeichen eines Schlaganfalls oder einer Hirnblutung erkennen. Anschließend erstellt der Arzt sehr schnell mittels Guided Reporting einen vollständigen Befund, der alle Informationen für die schnelle Therapieeinleitung enthält. „Time is brain: In der Diagnose und Versorgung neurologischer Notfälle zählt jede Sekunde, um Spätfolgen für die Patienten zu verringern oder zu vermeiden. Ich bin sehr zuversichtlich, mit den neuartigen Methoden ein neues Kapitel der Radiologie aufzuschlagen“, freut sich Univ.-Prof. Michael Forsting, Direktor des Instituts für Radiologie und Neuroradiologie des Universitätsklinikums Essen.

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„Integration RadioReport und deepc“

Durch die Integration der neuartigen KI-Plattform deepcOS mit der Befundlösung RadioReport können die Radiologen während des innovativen IT-geführten Befundprozesses nahtlos auf verschiedene KI-Algorithmen zugreifen, die sie in der Bildanalyse unterstützen.

Quelle: Neo Q


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