Intelligent und innovativ

Innovation hält immer mehr Einzug in der Röntgenabteilung des Artemed Klinikum München Süd. In der Orthopädie und Unfallchirurgie werden Röntgenbilder bereits mithilfe Künstlicher Intelligenz analysiert.

Als Chefarzt der Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des Artemed Klinikum München Süd folgt Dr. Amir H. Bigdeli dem Leitbild der Klinikgruppe und setzt in der Diagnostik auf ausgewählte, leistungsstarke  Systeme. Er gehört nicht nur zu den Wenigen, die die Möglichkeiten eines volumentomographiefähigen Röntgensystems erkannt haben, er ist auch begeistert von den Möglichkeiten, die intelligente Innovationen bieten.

„Seit wir die Röntgenaufnahmen automatisiert von einem künstlich intelligenten Algorithmus nach Knochenbrüchen durchsuchen lassen, wird jede auch noch so kleine Fraktur erkannt“, bestätigt der Chefarzt. Dabei ist Bigdeli nicht nur vom Algorithmus begeistert, sondern auch vom Münchner MedTech-Unternehmen deepc. „Mithilfe der Flexibilität des jungen Unternehmens ist es uns gelungen, innerhalb kurzer Zeit eine KI-Plattform samt Algorithmus zu installieren und integrieren.“

Nahtlose Integration

Das Management der Artemed-Klinikgruppe legt nicht nur großen Wert auf innovative Medizintechnik, sondern auch auf den Schutz der Patientendaten. Am Artemed Klinikum München Süd verfolgen sowohl die Klinikleitung als auch der Chefarzt innovative Lösungen. Die sichere Integration unterschiedlicher Algorithmen mithilfe des vor Ort ansässigen Herstellers deepc überzeugte die Geschäftsführung.

1-deepc - AKMS_Dr.AmirBigdeli

„Wir Radiolog:innen sollten die technischen Möglichkeiten der KI-Algorithmen für uns nutzen, um schnell und effizienter zu sichereren Diagnosen zu kommen.“

Dr. med. Amir H. Bigdeli, Chefarzt der Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie im Artemed Klinikum München Süd 

Da die Münchener Klinik über eine klare Ausrichtung auf Orthopädie und Unfallchirurgie verfügt, sollte bald mit einer Lösung für Knochenbrüche begonnen werden. Dr. Bigdeli hatte sich schon einige Monate vor der Entscheidung für deepc über die Integration von KI-Algorithmen informiert. Er wusste, dass einer der Knackpunkte für das Funktionieren der Lösung, die Kommunikation zwischen allen beteiligten Herstellern ist. Der Radiologe musste also dafür sorgen, dass der PACS-Hersteller Dedalus, das KI-Unternehmen Gleamer und deepc als Plattform-Unternehmen an einem Strang ziehen, um den Workflow optimal auf die lokalen Anforderungen abzustimmen. Am Ende konnte er sich freuen, denn die Lösung entspricht exakt seinen Wünschen. Alles läuft so, wie der Radiologe es sich vorgestellt hat.

„Unmittelbar nachdem die Röntgenaufnahmen im PACS landen, werden die Bilder pseudonymisiert, über deepc zum KI-Algorithmus geschickt und analysiert. Anschließend kommt das Bild mit den entsprechenden Befundhinweisen zurück. Erst vor Ort werden die Bild-und Patientendaten wieder zusammengeführt, sodass der Datenschutz jederzeit gewährleistet ist, beschreibt Dr. Amir Bigdeli den Workflow. 

1-deepc - Screenshot

Für Radiolog:innen ist es von Vorteil, sich bereits jetzt mit der Anwendung von KI-Algorithmen auseinanderzusetzen. Der demographische Wandel und der Mangel an Radiolog:innen und MTRs verlangt nach innovativen Ansätzen.

Datensicherheit ist wichtig

Dr. Amir Bigdeli hat sich bewusst für eine Systemintegration mithilfe einer KI-Plattform und gegen eine proprietäre Einzelplatzanbindung entschieden. Die Radiolog:innen planen schon bald, weitere Algorithmen einzusetzen und möchten sich nicht jedes Mal mit unterschiedlichen KI-Einzellösungen auseinandersetzen. Außerdem schätzen sie die kompetente Beratung durch deepc und vertrauen auf deren Validierung der unterschiedlichen KI-Anbieter und Algorithmen. Dr. Franz Pfister, CEO und Mitgründer von deepc, bestätigt: „Alle Algorithmen werden von uns auf Herz und Nieren geprüft, bevor wir sie in unser Programm aufnehmen. Auf das Datenschutzkonzept und die Effizienz der KI-Produkte legen wir größten Wert.“

Nachdem sich Dr. Amir Bigdeli nicht nur für einen Plattformansatz, sondern auch für eine Cloudlösung entschieden hat, spielt der Datenschutz eine besondere Rolle. Der Chefarzt ist überzeugt davon, dass die gewählte Analyse der Bilddaten in der Cloud genauso sicher ist, wie wenn der Algorithmus auf einem Server vor Ort laufen würde.

1-deepc - Dr.Pfister__Dr.Bigdeli

 „Einer der nächsten Schritte in puncto KI wird die Einführung von Feedbackschleifen sein, um die Algorithmen weiter zu verbessern und Biases weiter zu minimieren.“

Dr. Franz Pfister, CEO und Mitgründer von deepc

Gleichzeitig bietet die Cloudvariante aber viele zusätzliche Vorteile: Die IT-Abteilung in der Klinik wird entlastet und es muss keine zusätzliche Hardware mit einer leistungsstarken und deshalb teuren GPU (Graphical Processing Unit) beschafft werden. „Außerdem“, freut sich Bigdeli, „sind wir mit dem gewählten Ansatz bereits jetzt fit für die Zukunft und können das System bei Bedarf jederzeit skalieren.“ Dabei ist es egal, wieviele unterschiedliche Algorithmen unterschiedlicher Anbieter noch hinzukommen.

Vorteil Nebenbefunde

Dr. Bigdeli erzählt begeistert davon, dass seine Idee trägt, mit modernster Technologie bessere Diagnosen zu erstellen: „Heute hatten wir beispielsweise eine Patientin, deren Wirbelsäule versteift wurde. Die Frau berichtete von weiteren Schmerzen. Da stellt sich für mich die Frage: „Handelt es sich um eine Lockerung oder einen Materialbruch?“ Doch bereits beim Öffnen des Bildes wies mich der Algorithmus auf eine gebrochene Rippe hin.“

Es ist bekannt, dass sich Radiologinnen und Radiologen auf den Bildbereich konzentrieren, den sie sich ansehen sollen. Sobald der entsprechende Befund entdeckt wurde, bleibt das Drumherum oft unbeachtet. Ein Effekt, der „Satisfaction of Search“ genannt wird. In diesem Fall lag die, bei der Kontrolle der Spondylose entdeckte, gebrochene Rippe ziemlich versteckt und war in der geometrischen Überlagerung zweier Rippen an der gebogenen Außenseite des Brustkorbs auch für erfahrene Radiolog:innen nur schwer zu sehen.

Der Chefarzt des Artemed Klinikums München Süd ist überzeugt davon, dass vor allem unerfahrene Radiolog:innen vom Einsatz eines KI-Algorithmus profitieren. Denn die Classifier führen ihnen vor Augen, dass es wichtig ist, insbesondere im Hinblick auf Nebenbefunde, sich das gesamte Röntgenbild anzusehen. Was ihm auch gefällt ist, dass der Algorithmus von Gleamer die Befunde entdeckt, egal in welcher Ausrichtung das Bild aufgenommen wurde. Radiolog:innen sind gewohnt, die Bilder erstmal korrekt auszurichten, um sich zu orientieren. „Seit wir hier im Klinikum deepc und KI im Einsatz haben, erstellen wir in kürzerer Zeit bessere Befunde“, sagt Dr. Amir Bigdeli.

Entwicklungspartnerschaft

Ein weiterer großer Vorteil der KI-Lösung besteht für den erfahrenen Radiologen in der Freigabe von Befunden von Weiterbildungsassistent:innen. Die Reports der jungen Kolleg:innen kann er heute sehr viel schneller verifizieren und freigeben. Und er ist sich ebenfalls sicher, dass der Lerneffekt für die jungen Radiolog:innen aufgrund von zufällig entdeckten Nebenbefunden nicht unerheblich ist.

Aufgrund der guten Zusammenarbeit mit deepc denken Dr. Amir Bigdeli und Dr. Franz Pfister, der ebenfalls Mediziner ist, bereits über weitere Schritte nach. Denn auch den KI-Unternehmen ist daran gelegen, ihre Produkte mithilfe der Erfahrung so genannter Early Adopter – Anwendern, die sich früh mit neuer Technologie befassen – weiter zu entwickeln. „In Kürze werden wir im Artemed-Klinikum Funktionen freischalten, die sich mit der Optimierung der Notfalldiagnostik befassen. Außerdem sind wir gerade auch dabei, mobile Applikationen zu entwickeln.“

Ebenfalls ganz oben auf der Prioritätsliste von Dr. Franz Pfister steht die Implementierung von Feedbackschleifen, um die Sensitivität und Spezifität der Algorithmen zu überwachen und weiter zu verbessern. Das Patient:innenspektrum oder das verwendete Scannermodell können einen Einfluss auf die Ergebnisse der Algorithmen haben, die gegebenenfalls unter anderen Rahmenbedingungen trainiert wurden. Um solche Effekte zu erkennen und zu vermeiden, baut deepc die bestehende Infrastruktur kontinuierlich aus.

Bei der Entwicklung moderner und innovativer Anwendungen ist es für die Industrie wichtig, klinische Partner an Bord zu haben. Umgekehrt profitieren alle Anwender:innen davon, wenn ihre Anforderungen aus der Praxis bei der Produktentwicklung berücksichtigt werden können. Mit Dr. Amir Bigdeli, dem Radiologen des Artemed Klinikums München Süd und Dr. Franz Pfister, Mitgründer und Geschäftsführer von deepc, haben sich zwei gefunden, denen viel am Einsatz und der Entwicklung intelligenter Innovationen für die Radiologie liegt.

www.artemed-muenchensued.de

www.deepc.ai


1-deepc - AKMS Logo

Die Artemed ist eine Krankenhausgruppe, die in mittlerweile 17 Kliniken mit einer Kombination aus modernster Medizin und persönlicher und fürsorglicher Zuwendung sowie individueller Betreuung die Versorgung ihrer Patientinnen und Patienten sicherstellen – immer mit einem Fokus auf dem Wunsch, bestehende Ansätze weiter zu verbessern und neue Maßstäbe zu setzen. So schaffen hohe technische Standards, innovative Strukturen und das Zusammenspiel verschiedenster Qualifikationen auch im Artemed Klinikum München Süd die notwendigen Herausforderungen für medizinischen Erfolg.