AZmed, eines der führenden Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI) in der medizinischen Bildgebung, und RADIO-LOG, ein führender fachübergreifender medizinischer Dienstleister in Bayern, gaben heute Details zur Integration von KI in den täglichen klinischen Arbeitsablauf des Anbieters bekannt. Um die Komplexität der modernen diagnostischen Bildgebung zu bewältigen, begann RADIO-LOG im Jahr 2023 mit dem Einsatz der KI-Lösungen von AZmed und erweiterte den klinischen Einsatz später um zusätzliche KI-Funktionen.
Angesichts des akuten Fachkräftemangels im deutschen Gesundheitswesen stehen Radiologieabteilungen vor der komplexen Herausforderung, ein steigendes Arbeitsaufkommen zu bewältigen und gleichzeitig weiterhin diagnostische Präzision zu gewährleisten. Insbesondere benötigte das Bildgebungsteam von RADIO-LOG eine KI-Lösung, um diese klinische Herausforderung während der kritischsten Zeiten der Woche (nachts und am Wochenende) zu lindern, wenn die Personalbesetzung in der Region reduziert ist und der Druck auf die diensthabenden Radiologen am größten ist.
RADIO-LOG integrierte zunächst das CE-zertifizierte AZtrauma und später AZchest in sein digitales Ökosystem. Die KI-Funktionen bieten eine automatisierte Zweitbefundung von Röntgenaufnahmen zur Erkennung von Knochenbrüchen, Luxationen, Gelenkergüssen und Thoraxanomalien und adressieren damit direkt das erhöhte Risiko übersehener Diagnosen in komplexen Fällen.
„Unsere Organisation hat sich der klinischen Exzellenz und der Patientensicherheit verpflichtet, und wir nutzen KI, um dies zu erreichen“, sagte Dr. Jens-Peter Staub, Facharzt für Diagnostische Radiologie und Innere Medizin sowie ärztlicher Leiter des RADIO-LOG-MVZ am Krankenhaus Rotthalmünster. „Bevor wir die Lösungen von AZmed in unseren Arbeitsablauf integrierten, standen wir vor der Herausforderung, eine steigende Anzahl von Untersuchungen mit gleichbleibend hoher diagnostischer Genauigkeit zu bewältigen. Der Einsatz von KI hat die Art und Weise, wie wir unsere Patienten versorgen, verändert, indem er eine sofortige und objektive Auswertung unserer Untersuchungen ermöglicht. Dies bietet ein entscheidendes Sicherheitsnetz für Assistenzärzte und ermöglicht schnelle und genaue vorläufige Diagnosen, unabhängig von der Tageszeit und der Anwesenheit von Radiologen.“
Es wurden sofort Verbesserungen im Patientenmanagement beobachtet; durch die Integration von KI in ihr PACS optimierte RADIO-LOG den diagnostischen Arbeitsablauf und schuf eine beschleunigte Methode für den Zugriff auf diagnostische Befunde, ohne dass während des Befundungsprozesses zusätzliche Klicks erforderlich waren. Die Technologie ermöglicht es Klinikern, Normalbefunde schnell auszuschließen und pathologische Veränderungen rasch zu lokalisieren, was eine schnelle Triage für Interventionen oder Entlassungen ermöglicht.
„In den letzten Jahren wurden unsere KI-Algorithmen anhand verschiedener Datensätze und in der Routineversorgung klinisch getestet und validiert. Diese Grundlage ermöglicht es uns, eine qualitativ hochwertige Zweitmeinung anzubieten, die Radiologen dabei unterstützt, eine gleichbleibende diagnostische Leistung zu erzielen und gleichzeitig ihre administrative Belastung zu verringern“, erklärte Julien Vidal, CEO von AZmed.