Röntgen mit KI-Unterstützung

Röntgen mit KI-Unterstützung
Philips führt den KI1-gestützten Radiology Smart Assistant für posterior-anteriore Röntgenaufnahmen des Thorax in Deutschland, Österreich und der Schweiz ein. Als Kontrollinstanz und virtueller Coach dient der Radiology Smart Assistant der Steigerung von Bildqualität und Effizienz sowie der Reduktion von Wiederholungsaufnahmen. Die Lösung lässt sich nahtlos in den bestehenden Workflow einbinden, eine Systemintegration ist nicht erforderlich.

Für eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung

Der Röntgen-Thorax p. a. gehört zu den am häufigsten durchgeführten radiologischen Untersuchungen. Voraussetzung für eine optimale Bildqualität ist die exakte Positionierung der Patientinnen und Patienten in Bezug auf Kollimation, Rotation und Inhalation. Dieser Arbeitsschritt birgt ein hohes Fehlerrisiko, denn mehr als zwei Drittel aller Wiederholungsaufnahmen beim Röntgen resultieren aus einer inkorrekten Patientenpositionierung.2 „Der Radiology Smart Assistant von Philips hilft uns dabei, Röntgenuntersuchungen des Thorax in p. a.-Projektion noch genauer durchzuführen und damit die Qualität der Bildauswertung zu steigern“, erklärt Prof. Dr. med. Axel Goßmann, Chefarzt der Klinik für diagnostische und interventionelle Radiologie und Neuroradiologie der Krankenhäuser Merheim und Holweide, Kliniken der Stadt Köln gGmbH. „Dieses spannende Konzept hat definitiv das Potenzial, zukünftiger Standard im Imaging-Workflow zu werden.“

Fehlerquellen intelligent ausschalten

Der Radiology Smart Assistant fungiert als Kontrollinstanz und virtueller Coach. Er gibt MTRAs innerhalb von Sekunden Feedback zur Bildqualität, sodass sie bei mangelhaften Aufnahmen Wiederholungsuntersuchungen durchführen können, ohne vorher mit der Radiologin oder dem Radiologen Rücksprache zu halten. Noch wichtiger als der Faktor Zeit ist der Trainingseffekt. Die KI-gestützte Lösung identifiziert Fehler bei der Patientenpositionierung und gibt den MTRAs am Ort der Aufnahme direkte Empfehlungen, was sie bei der nächsten Untersuchung optimieren sollten. Ein webbasiertes Dashboard ermöglicht den Anwendenden, die Entwicklung des Niveaus im zeitlichen Verlauf zu visualisieren und gezielt Maßnahmen für eine kontinuierliche Qualitätsverbesserung abzuleiten.

„Der Radiology Smart Assistant erleichtert die Umsetzung des First-time-right-Prinzips beim Röntgen Thorax. Die Lösung zeigt beispielhaft, wie Philips mit seinen KI-gestützten Innovationen für die Workflow-Optimierung zu mehr Produktivität, Effizienz und diagnostischer Sicherheit in der radiologischen Routine beiträgt“, sagt Mathieu Lapalus, Business Marketing Manager Radiology, Philips GmbH Market DACH.

(Quelle: Philips Pressemitteilung)

1 Philips orientiert sich an der Definition der High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (AI HLEG): A Definition of AI: Main Capabilities and Scientific Disciplines. Brüssel: Europäische Kommission. April 2019.
2 Little, K.J., et al. (2016) Unified Database for Rejected Image Analysis Across Multiple Vendors in Radiography, Journal of the American College of Radiology, 14(2), 208–216.

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