Radiologie

Radiologie

Geschätzte Lesezeit: 3 bis 4 Minuten

Wäre es nicht großartig, wenn Befundungsfälle automatisch zum erforderlichen Zeitpunkt dem passenden Radiologen zugewiesen würden?

KI-Algorithmen können Radiologen dabei helfen, ihre intensive Arbeitslast zu bewältigen.
Die Fallpriorisierung ist eine heikle Angelegenheit, und zwar sowohl für Radiologen als auch die Verwaltung. Ideal wäre es, wenn Fälle entsprechend ihrer Dringlichkeit, der klinischen Expertise und den Vorerfahrungen mit bestimmten Patienten unter den verfügbaren Radiologen verteilt würden.
Radiologen prüfen Patientendaten an Bildschirm

Auf einen Blick

Herausforderung:

Fallzuweisung an den passenden Radiologen zum erforderlichen Zeitpunkt bei standortübergreifenden Bildgebungsabläufen mit dem Ziel einer effizienten Befundung und optimierten Patientenversorgung

Lösung:
Ergebnis:

Unterstützt Versorger bei der Befundzuweisung mittels Abgleich der Stärken der einzelnen Radiologen mit den Patientenanforderungen. Dies erleichtert die Bewältigung des Arbeitsvolumens sowie die effiziente Einhaltung der Qualitätsstandards und der Dienstgütevereinbarungen.

Zeitgewinn und Entlastung in der Radiologie dank genauer Befundungsübersicht


Radiologische Einrichtungen, die über mehrere Standorte verfügen, weisen eine komplexe Struktur und ein kontinuierliches, standortübergreifendes Aufkommen an Bildaufnahmen auf – mit einigen dringenden Fällen, einigen nicht ganz so dringenden und einigen, die hochspezialisierte Kenntnisse erfordern. Hier zu priorisieren und auf Basis von Fach- oder Vorwissen den geeignetsten Radiologen für den jeweiligen Einzelfall zu ermitteln, kann sich als anspruchsvolles Unterfangen erweisen.

64 % ihrer Arbeitszeit verbringen Radiologen dem American College of Radiology zufolge abseits der Befundung.1
Deshalb sind effiziente Arbeitsabläufe nicht nur für ein hohes Versorgungsniveau, sondern auch zur Vermeidung eines Radiologen-Burnouts entscheidend.
Die Burnout-Gefahr in der Radiologie ist real und in der diagnostischen Radiologie noch höher als in anderen Fachbereichen. Risikofaktoren sind u.a. unzureichende Schulungen, zu hohe Arbeitslasten, fehlende Kontrollmechanismen, starke Zeitbeschränkungen für die Aufgabendurchführung, anhaltende Stresszustände oder die Umsetzung vieler Änderungen in schneller Abfolge.“²

Wie lässt sich ein Gleichgewicht von Arbeitslast und Versorgungskontinuität in der Radiologie erreichen?


Hier können intelligente Algorithmen Abhilfe schaffen, die unter Berücksichtigung von Fachgebieten, Verfügbarkeit und aktueller Arbeitslast fallspezifisch den geeigneten Radiologen ermitteln. Dies bietet nicht nur Vorteile für die Klinik, sondern auch für Forschung und Lehre.

Des Weiteren besteht die Möglichkeit, auf unterschiedlichen Servern gelagerte Archive zu indizieren und so die dringendsten Studien automatisch an den am besten qualifizierten Radiologen weiterleiten zu lassen. Dies kann die Befundung und Berichterstellung sowie in der Folge die Einleitung der optimalen Therapie beschleunigen. Das Ergebnis ist eine ausgeglichene Verteilung der Arbeitslast, bei der die Erstbefundung der relevantesten Fälle jeweils durch einen geeigneten verfügbaren Radiologen erfolgt. Im Optimalfall werden Folgebefundungen dabei ebenfalls dem Radiologen zugewiesen, der bereits die Erstbefundung vorgenommen hat, um die Kontinuität der Versorgung zu gewährleisten.

Wie lässt sich der zunehmende Bildgebungsbedarf decken?


Da aufgrund der COVID-19-Pandemie viele Bildgebungsmaßnahmen verschoben wurden, steigt die Anzahl der zu befundenden Studien, was eine Priorisierung unumgänglich macht.

Wenn beispielsweise ein Patient mit plötzlichem akutem Kopfschmerz in die Notaufnahme kommt, erlaubt die CT-Befundung keinerlei Aufschub. KI-Algorithmen* sind hier in der Lage, intrakranielle Blutungen zu erkennen und dem Fall oberste Priorität zuzuweisen.

Die zugehörige Untersuchung wird an die Spitze der intelligenten Arbeitsliste des geeignetsten Neuroradiologen gesetzt. Noch während der Patient im Scanner liegt, kann dieser Radiologe bereits die Aufnahme begutachten und per integrierter Chat- und Bildschirmfreigabe-Funktion andere Fachärzte konsultieren – und das alles in einer sicheren digitalen Umgebung.

Hier die Meinung eines Leiters einer in Europa ansässigen Radiologieeinrichtung zum Radiology Workflow Orchestrator:
Ein Radiologe ist nicht einfach nur ein „Bildbefunder“, sondern ein klinischer Berater. Wenn wir Radiologen mehr nutzbringende und wertvolle Zeit verschaffen können, können wir nicht nur die Anzahl der zu befundenden Untersuchungen verdoppeln, sondern helfen den Radiologen auch, zu wachsen und in ihrem Beruf besser zu werden ... Wenn Radiologen Raum und Zeit für interdisziplinäre Zusammenarbeit bekommen, können sie eine tragende Funktion einnehmen.“

So kann Philips Sie unterstützen

Philips Radiology Workflow Orchestrator


Möglichkeit, auf unterschiedlichen Servern gelagerte Archive zu indizieren und so die dringendsten Studien automatisch an den relevantesten Radiologen weiterleiten zu lassen

Kurzdemo ansehen

Erleben Sie den Philips Radiology Workflow Orchestrator in Aktion.
Vorführung des Philips Radiology Workflow Orchestrator bei der diagnostischen Bildbefundung

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Sie möchten mehr darüber erfahren, wie diese Lösung Sie bei der Koordination Ihrer Arbeitsabläufe unterstützen kann?

* Zur Priorisierung von Arbeitslisten kann der Philips Radiology Workflow Orchestrator mit externen KI-Algorithmen verbunden werden. Workflow Orchestrator verfügt über keine eigenen integrierten KI-Algorithmen.


Dargestellte Ergebnisse dienen nur der Veranschaulichung und sind nicht prädiktiv für tatsächliche Ergebnisse in Ihrer Praxis.
 
  1. Dhanoa D, Dhesi T, Burton D, Nicolaou S, Liang T. The evolving role of the radiologist: the Vancouver Workload Utilization Evaluation Study. 2013;10(10):764–769. DOI: doi.org/10.1016/j.jacr.2013.04.001.
  2. Harolds J, et al. Burnout of radiologists: frequency, risk factors, and remedies: a report of the ACR commission on human resources. JACR. 2016;13(4):411–416. DOI: 10.1016/j.jacr.2015.11.003.
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Unterstützt Versorger bei der Befundzuweisung mittels Abgleich der Stärken der einzelnen Radiologen mit den patientenseitigen Anforderungen. Dies erleichtert die Bewältigung des Arbeitsvolumens sowie die effiziente Einhaltung der Qualitätsstandards und der Dienstgütevereinbarungen

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