Asklepios Klinik Altona

KI-Einsatz in der Radiologie

Neue Maßstäbe

KI-Einsatz in der Radiologie

Innovatives Projekt

Unsere Radiolog:innen sichten täglich die Aufnahmen von 300 bis 350 Patient:innen. Dank Künstlicher Intelligenz (KI) sitzen unseren Radiolog:innen zu keiner Tag- und Nachtzeit mehr allein in der Befundung. Und das zum Vorteil aller: Analyse-Algorithmen sollen präzisere Diagnosen, beschleunigte Abläufe und eine verbesserte Patientenversorgung ermöglichen.

Als erste von über 25 Radiologien bei Asklepios dürfen wir die KI testen und davon im Klinikalltag profitieren. Die Echtzeit-Erkenntnisse der KI revolutionert, wie wir lebensbedrohliche Erkrankungen erkennen und priorisieren. Die KI analysiert kontinuierlich alle Schädel-CT- und Röntgenaufnahmen bei Frakturverdacht, informiert die Expert:innen über vermutete positive Fälle und ermöglicht es, die Patient:innen gezielt zu priorisieren, die am dringendsten Versorgung benötigen.

Über die Beschleunigung kritischer Diagnosen hinaus hilft die KI auch, radiologische Arbeitsabläufe zu optimieren, indem sie Befundnachfragen beim radiologischen Dienstarzt während der Nächte und an Wochenenden reduziert, da auch die Teams in der Zentralen Notaufnahme die KI Ergebnisse direkt angezeigt bekommen. Dies ermöglicht den Teams der Notaufnahme, Entscheidungen zur Patientenentlassung oder stationären Aufnahme zu beschleunigen.

Zusammengefasst analysiert die KI-Software AIDOC automatisch und in Echtzeit relevante CT- und Röntgenaufnahmen, die bei uns in der Klinik aufgenommen werden und markiert für Radiolog:innen Verdachtsfälle dringender Erkrankungen wie Schlaganfall, Hirnblutungen, und Knochenfrakturen.

Wichtig: Den Befund schreiben weiterhin unsere Radiolog:innen, also die Menschen.

Die KI wird an drei Stellen im Befundungsverlauf aktiv:

  1. Die KI priorisiert die Untersuchungen und zeigt unseren Radiolog:innen an, welche Fälle sie als erstes befunden sollten. Das führt zu einer schnelleren Behandlung zeitkritischer Krankheitsbilder.
  2. Während der Befundung markieren optische Hinweise mögliche Auffälligkeiten.
  3. Nach der Befundung weist die KI die Qualitätsbeauftragten der Abteilung darauf hin, sollten die ärztlichen Befunde auffällig von den KI-Befunden abweichen und verhindert damit mögliche Fehldiagnosen.

Mit der Implementierung verfolgen wir gleich mehrere Ziele:

  • Die Zeit zwischen Diagnose und Behandlung verkürzen
  • Qualitätssicherung in der Befundung
  • Verbesserung der Effizienz in der Notaufnahme
  • Verkürzung der Krankenhausaufenthalte
  • Entlastung der Kolleg:innen während der Nachtschichten

Wir freuen uns, dank KI-Unterstützung noch besser für unsere Patient:innen da sein zu können.

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Andrea Tiedemann

Chefarztsekretariat

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