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Die Radiologie als Datenbroker –
Schon heute ist das Datenaufkommen in der Radiologie enorm. Kam eine Aufnahme des Kopfs vor 20 Jahren noch mit 25 Bil-
dern aus, sind es heute zwischen 120 und 5.000 Bilder. Das erhöht potenziell die Qualität der Befundung, bringt Radiologinnen
PACS als Depot und Radiologen aber an Kapazitätsgrenzen in puncto Zeit und Aufmerksamkeitsspanne. Kommen jetzt noch befundrelevante,
nicht-radiologische Daten und solche aus der KI hinzu, wird das Informationsmanagement – eine Kernaufgabe der Radiologie
innerhalb des Versorgungsprozesses – zur echten Herausforderung.

Eine, die sich auf Dauer nur mit Hilfe licht sehr gut das Zusammenspiel. VISUS Mamma, Thorax, Knochen und Prostata.
einer klugen Software lösen lassen wird. setzt beim Einsatz von KI für die radiolo- Dieser Fokus auf die sogenannten Low
Radiologinnen und Radiologen werden gische Befundung auf die enge Koopera- Hanging Fruits stellt aktuell noch eine
heute bereits zunehmend als Daten- tion von spezialisierten Anbietern, deren Limitation für den Einsatz von KI in der
broker der Medizin gesehen, die ver- Software so tief in JiveX integriert wird, Radiologie dar, perspektivisch wird sich
sorgungsrelevante Informationen an die dass ein automatischer Bild-Ergebnis- das Anwendungsspektrum erweitern.
richtigen klinischen Stellen verteilen. Um Austausch möglich ist. Konkret werden Und so ist davon auszugehen, dass die KI
dies gewissenhaft tun zu können, müs- die radiologischen Aufnahmen direkt aus bald schon unverzichtbarer Assistent in
sen sie die Daten auch lesen, verstehen, dem PACS heraus an die KI geschickt, der radiologischen Befundung sein wird.
analysieren und vermitteln können. Um die ihre Ergebnisse wiederum automa- Dazu werden auch KI-basierte Sprach-
im Bild zu bleiben: Es braucht ein digi- tisch an JiveX zurückspielt. Hier werden modelle beitragen, welche die Einschrän-
tales Datendepot, das vorhandene In- sie – je nach Sinnhaftigkeit – direkt in das kung des Auditiven in den digitalen
formationen strukturiert, zusammenfügt, zur Befundung vorliegende Bild integ- Kontext unterstützen – ein Bereich mit
vorsortiert und lesbar macht, damit die riert. Die Radiologin oder der Radiologe enormen Mehrwertpotenzial für alle
Radiologie ihrer Aufgabe nachkommen können so zum Beispiel auf vorliegende Akteure im Gesundheitswesen. Kurz ge-
kann. Befunde aufmerksam gemacht werden, sagt liegt der Nutzen von Technologien
sobald sie eine Studie öffnen. So wird der wie „Large Language Models“ darin, un-
Bild und Befund Befundvorgang beschleunigt und poten- strukturiert Gesprochenes in einen struk-
zusammenführen ziell sicherer gemacht, weil das Risiko, turierten Kontext zu bringen – was im

Ein solches Depot soll künftig noch stär- etwas zu übersehen, durch die KI deut- Alltag die vorhandenen Daten nutzbar
ker als bisher das JiveX Enterprise PACS lich reduziert wird. macht. Konsekutiv wird dies eine enor-
sein. Das strategische Ziel von VISUS: me Zeitersparnis nach sich ziehen und
Bilder und andere fallrelevante Informa- Standardisierung als Basis gleichzeitig die Ergebnisqualität steigern.
tionen – aus der Nuklearmedizin, aus für Integration Ein weiteres Einsatzgebiet sind Sprach-
KI-Systemen oder woher auch immer – Damit ein solches Szenario in der Praxis barrieren, welche mit KI überwunden
sollen im PACS so zusammenlaufen funktioniert, kommt es bei den KI-Lö- werden können.
und angezeigt werden, dass die Radio- sungen zunächst einmal auf eins an: Die Bedenkt man die integrative Funktion,
logen im Befundprozess mit sinnvollem Software muss auf gängigen Kommuni- welche die Radiologinnen und Radio-
Mehr-Wissen in ihrer Arbeit unterstützt kationsstandards beruhen, um tief in Ji- logen innehaben – zum Beispiel bei der
werden. Außerdem sollen radiologische veX – das dann als primäres Befundtool Koordinierung von Tumorkonferenzen –
Bilder, nicht-radiologische Untersu- fungiert – integriert werden zu können. wird klar, wie wichtig Unterstützungsleis-
chungsergebnisse und KI-Auswertungen Relevant ist außerdem, welche diagnos- tungen wie diese sind. Und wie wichtig
am Ende mit dem Befund verknüpft wer- tischen Fragestellungen mit der KI be- es ist, dass die zusätzlichen Informatio-
den. antwortet werden können. Aktuell ist die nen an einem Ort – nämlich im PACS –
Und auch, wenn die Verknüpfung Situation auf dem KI-Markt noch so, dass sortiert und kuratiert werden, damit die
selbst in JiveX stattfindet, die für die Be- sich die Hersteller auf die einfach zu be- Radiologen entlastet und nicht über-
fundung sinnvollen Zusatzdaten werden antwortenden, nicht unbedingt auf die frachtet werden.
nicht dort generiert. Zumindest nicht in der Radiologie häufig vorkommenden
zwangsläufig. Das Beispiel KI verdeut- Fragen festgelegt haben. Dazu gehören

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