Ki kombiniert mit Guided Reporting Einsatz der Künstlichen Intelligenz in der radiologischen Diagnostik

Die Kombination von radiologischer Befundung und KI kann Ärzte entlasten, Befunde verständlicher gestalten, Diagnosefehler reduzieren und so die Patientensicherheit erhöhen. Eine Kooperation des Berliner Start-ups Neo Q und des Münchener MedTech-Unternehmens deepc soll dies ermöglichen.

Das Universitätsklinikum Essen arbeitet bereits mit Net Q im Bereich der Schlaganfallversorgung zusammen. Diese soll nun durch den Einsatz der KI-Plattform deepcOS des Münchner Unternehmens deepc vertieft werden. Die KI-Algorithmen können in weniger als zwei Minuten Bilder automatisch prüfen und typische Zeichen eines Schlaganfalls oder einer Hirnblutung erkennen.

Anschließend erstellt der Arzt sehr mittels Guided Reporting einen vollständigen Befund, der alle Informationen für die schnelle Therapieeinleitung enthält. „In der Diagnose und Versorgung neurologischer Notfälle zählt jede Sekunde, um Spätfolgen für die Patienten zu verringern oder zu vermeiden“, freut sich Univ.-Prof. Michael Forsting, Direktor des Instituts für Radiologie und Neuroradiologie des Universitätsklinikums Essen.

Ein neues Kapitel der Radiologie

Im Rahmen der Kooperation wird die neuartige KI-Plattform deepcOS mit der Befundlösung RadioReport integriert. RadioReport, eine Weiterentwicklung des Structured Reporting, bildet die Denkprozesse von Fachärzten ab und führt den Arzt ausgehend von der Anatomie mit 23 vollständigen Modulen wie ein virtueller Interviewpartner durch den gesamten Befundungsprozess. Radiologen können währenddessen nahtlos auf verschiedene KI-Algorithmen zugreifen, die sie in der Bildanalyse unterstützen. Am Ende steht ein standardisierter, vollständiger Befund mit maschinenlesbaren Inhalten. 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.

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