Dafür müssten Befunde jedoch klar strukturiert erhoben werden. Besonders die automatische Übernahme von KI-Ergebnissen in bestehende Befundvorlagen und deren interaktive Darstellung in einem radiologischen Bildsystem werden dabei als Schlüsselinnovationen bewertet. Dadurch lasse sich die wachsende Menge an radiologischen Untersuchungsdaten effektiver bewältigen und deren Mehrwert für Ärztinnen und Ärzte sowie Patientinnen und Patienten erhöhen. Eine strukturierte Befundung ermögliche es, radiologische Daten standardisiert zu erfassen und sie besser für klinische und wissenschaftliche Zwecke zu nutzen. Dedalus habe hierfür ein Modul entwickelt, dessen Funktionalitäten evaluiert und weiterentwickelt werden sollen, um eine datengetriebene Medizin zu unterstützen und die Qualität der radiologischen Befundung zu steigern. „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“, erläuterte Prof. Dr. Elmar Kotter, Geschäftsführender Oberarzt der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des Universitätsklinikums Freiburg. Ein weiterer Schwerpunkt des Projekts soll die Integration von KI in den radiologischen Routineablauf sein. Bereits heute werden in der Radiologie des Uniklinikums Freiburg verschiedene KI-Systeme eingesetzt. Diese liefern jedoch oft Ergebnisse, die manuell weiterverarbeitet werden müssen. Die Kooperation ziele darauf ab, KI-Ergebnisse direkt im Bilddatensystem (PACS-Viewer) anzuzeigen und sie interaktiv nutzbar zu machen. Zukünftig sollen diese Ergebnisse automatisch in die Befundvorlagen übernommen werden, wodurch Arbeitsabläufe optimiert und die Befunde präziser werden sollen. Darüber hinaus werde an einer Priorisierung von Fällen auf Basis von KI-Ergebnissen gearbeitet, um kritische Befunde schneller bearbeiten zu können.
Weitere Informationen unter https://www.dedalus.com/dach/de/
Entnommen aus MT im Dialog 3/2025
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