In kaum einem anderen Fach fallen täglich so große Datenmengen an, wie in der Radiologie. In keiner anderen medizinischen Disziplin wurden KI-Anwendungen so früh eingesetzt (1). Mit vier Experten aus der Radiologie, Dr. Florian Elgeti, Oliver Friedel, Dr. Christoph Götz und Jan Vordenbäumen haben wir beim Healthcare Shapers LiveTalk (2) über die große Kraft offener Datenökosysteme gesprochen und das Potential von KI-Anwendungen beleuchtet.
Was braucht es, um die Radiologie trotzt Fachkräftemangels und Kostendrucks in eine sichere Zukunft zu führen?
Faktenbox Radiologie in Deutschland
- In Deutschland gibt es rund 9.600 Radiologen, die Hälfte arbeitet im Krankenhaus, die Hälfte in niedergelassenen Praxen, mehrheitlich als angestellte Radiologen (2.600), 1.800 sind selbstständig.
- Die meisten niedergelassenen, selbstständigen Radiologen sind älter als 50 Jahre (75%), 35 Prozent sind älter als 60 Jahre (3).
- MVZs dominieren in der radiologischen Versorgung, im Durchschnitt arbeiten 5 Radiologen in einem MVZ (3)
- In Deutschland werden jedes Jahr 13,3 Mio. MRT-Untersuchungen durchgeführt und damit fast doppelt so viele, wie im OECD-Durchschnitt (4).
- Die Zahl der jährlichen CT-Untersuchungen liegt bei 13,5 Mio. und damit unterhalb des OECD-Durchschnitts (5).
Ohne KI-Anwendungen - keine wirtschaftliche Zukunft?
Die in modernen MRT- und CT-Geräten verbauten KI-Anwendungen liefern schon heute mit immer niedrigerer Strahlendosis und einem immer geringeren Kontrastmittelbedarf immer bessere Bilder (6,7). Der Fortschritt durch KI zeigt Wirkung!
Weil Menschen älter werden und die radiologische Diagnostik immer intensiver genutzt wird, z. B. in der onkologischen Diagnose und Nachsorge, steigt die Anzahl der benötigten MRT- und CT-Aufnahmen und damit auch der Kostendruck. Für die Befundung von immer mehr MRT- und CT-Bildern gibt es immer weniger Radiologen. Der Fachkräftemangel verschärft sich, wenn die Generation der Babyboomer in Rente geht.
Viele radiologische Praxen mit hohem Kapitalbedarf für die radiologische Hochleistungs-Infrastruktur schließen sich zu großen Praxen und MVZs zusammen, häufig finanziert durch Private Equity Firmen. Sie arbeiten intensiv daran, ihre Prozesse zu automatisieren, um mehr und bessere Leistungen mit weniger personellen Ressourcen erbringen zu können. "Ob das gelingt, entscheidet sich ganz wesentlich an der Dateninfrastruktur einer Praxis," ist Dr. Florian Elgeti (8) überzeugt. Der Radiologe leitet als geschäftsführender Gesellschafter die Röntgenpraxis Am Marstall, die größte radiologische Praxis in der Region Hannover mit über 300 Mitarbeitenden im Herzen von Hannover, Burgdorf, Celle, Hildesheim und Goslar.
„Die Gesundheitsbranche war noch nie so weit fortgeschritten und dennoch gibt es immer noch viele Baustellen. Gerade in den Bereichen der Interoperabilität braucht es neue, innovative Lösungen,“ so der Radiologe Dr. Florian Elgeti.
Interoperabilität - Booster für KI-Anwendungen
Er hat 2023 das Startup PINK.solutions GmbH (9) gegründet, das auf die Anforderungen von Röntgenpraxen zugeschnitten ist und diese vernetzt. Mit seinem offenen, digitalen Datenökosystem sollen spezialisierte KI-Anwendungen für die Automatisierung von Prozessen in radiologischen Behandlungspfaden einfacher genutzt und schneller für die Patientenversorgung verfügbar werden.
Die diagnostische Genauigkeit von KI-Anwendungen in der Analyse von Bilddaten aus Mammographie-Screenings liefert heute bereits Ergebnisse, die vergleichbar sind mit der Qualität von Befunden erfahrener Radiologen (10). Weil Algorithmen mit Daten trainiert werden und große Daten-Pools erst durch die Vernetzung zu einem Datenökosystem entstehen, schafft PINK.solutions eine wichtige Voraussetzung für die Nutzung von KI-Anwendungen. Oliver Friedel (11), Medizinphysiker mit mehr als 30 Jahren Berufserfahrung, verantwortet diese Dateninfrastruktur. "Nur wenn eine KI die Daten auch semantisch lesen kann, d. h. "versteht", was die Daten bedeuten, kann der erhoffte Boost durch diese neuen KI-Anwendungen überhaupt erst entstehen," so seine Überzeugung. Proprietäre Datenschnittstellen, die man früher zur Verarbeitung und den Austausch zwischen Systemen gebraucht hat, waren teuer und wenig flexibel. Wenn Daten technisch und semantisch interoperabel werden, fallen problembehaftete Schnittstellen weg. Eine herstellerneutrale, offene und FHIR-konforme Interoperabilitätsplattform wie die PINK.suite ermöglicht maximale Konnektivität und unterstützt die Automatisierung aller Praxisprozesse. Die gesamte Patientenreise lässt sich abbruchfrei digitalisieren.
"Interoperabilität zwischen den verschiedenen Herstellern und dem Primärsystem herzustellen, das soll so einfach sein, wie das Einstecken eines USB-Kabels,“ betont Oliver Friedel die Vorteile der PINK.solutions Plattform.
Offene Datensysteme - so funktionieren sie
FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ist ein moderner Standard für den Austausch von Gesundheitsinformationen im Gesundheitswesen. Mit modernen Web-Technologien wie REST-APIs, JSON und XML werden Daten in einer strukturierten und leicht verständlichen Form bereitgestellt, sowohl große komplexe Systeme als auch kleinere mobile Anwendungen werden unterstützt. Mit FHIR ist eine granulare Kontrolle über die Daten möglich, Bilddaten können z. B. von den semantischen Informationen getrennt werden, die die Dateninhalte beschreiben. Diese Trennung erhöht zum einen die Effizienz des Datentransfers und macht darüber hinaus die datenschutzkonforme Datennutzung über Praxisgrenzen hinweg möglich.
Die Vorteile: Ein Radiologieinformationssystem (RIS), das FHIR unterstützt, kann Bilddaten aus verschiedenen Modalitäten (wie MRT oder CT) empfangen und Berichte automatisch in Patientenakten integrieren. So können Radiologen zum Beispiel Untersuchungsergebnisse und Bilddaten sofort an überweisende Ärzte weiterleiten, ohne auf manuelle Prozesse oder fehleranfällige Altsysteme angewiesen zu sein. Auch administrative Aufgaben lassen sich durch den standardisierten Datenaustausch automatisieren, z. B. die Abrechnung von Untersuchungen, das reduziert den Bearbeitungsaufwand in den Praxen erheblich.
Offene Datenstandards nutzen - so geht das ganz praktisch
Alle administrativen und klinischen Daten der Praxis werden in einem klinischen Datenspeicher (Clinical Data Repository, CDR) mit ihrer jeweiligen semantischen Bedeutung gespeichert. Ein sog. Master-Patient-Index (MPI) verwaltet die Patientenidentitäten, die über alle Systeme und Fachbereiche hinweg verknüpft werden können. Über diesen Master-Patient-Index können alle verbundenen Anwendungen auf die Patientendaten im klinischen Datenspeicher zugreifen. Die Anamnese wird im Patientenportal erstellt und mit demselben Patienten verknüpft , der z. B. in einem anderen System einen Termin gebucht hat. Mit dem Master-Patient-Index werden z. B. auch alle Dokumente erkannt, die im Radiologieinformationssystem (RIS) oder im Onkologieinformationssystem (OIS) zum selben Patienten gehören. Dadurch kann eine einheitliche medizinische Historie über die Grenzen der Fachabteilungen hinweg erstellt werden.
„Alle Informationen zum Patient liegen dort vor, wo man sie braucht. Der Patient selbst ist gut informiert, wenn er zur Untersuchung kommt, das Praxispersonal spart Zeit, die Wartezeiten für Patienten verkürzen sich ebenfalls,“ erklärt Elgeti die praktischen Vorteile.
Offene Ökosysteme - stark durch starke Marketplace-Partner
Spezialisierten Anbieter wie z. B. nelly (12), idana (13), easyRadiology (14) oder RAiYs (15), mit denen Prozesse und Workflows in den Praxen gesteuert, analysiert und optimiert werden können, beherrschen Teilprozesse wie Terminbuchung, Patientenaufnahme oder das Teilen von Bilddaten. Die Radiologiepraxen wählen die Anwendungen aus, die abgestimmt auf ihre Spezialisierung und Organisationsstruktur den größten Nutzen bieten. Die Implementierung ist dann schnell und einfach.
„Wir wollen nicht alles selbst machen – sondern die spezialisierten Anwendungen reinholen, die ihren Teil des Prozesses besonders gut verstehen. Und wir können den Grad der Automatisierung auch nur dann erhöhen, wenn alle Beteiligten die Daten in Reports und Auswertungen strukturiert zuliefern,“ gibt Florian Elgeti zu bedenken.
Terminbuchung – Patientenanamnese und -aufklärung – Pre-Planning
Das Ergebnis ist eine Ende-zu-Ende Digitalisierung des gesamten Behandlungspfades: Patienten identifizieren sich online, füllen den digitalen Anamnesebogen aus, vereinbaren Termine und sehen ihre Bilddaten online ein. Die Praxis kann z. B. mit den Informationen aus der digitalen Anamnese im Vorfeld Kontraindikationen (z. B. Herzschrittmacher) erkennen und Untersuchungen im sog. Pre-Planning optimieren. „Warum kommen z. B. hochbetagte Menschen in eine Praxis, in der die räumlichen Voraussetzungen durch Barrieren ungünstig sind, so dass eine Untersuchung belastend ist oder gar nicht durchgeführt werden kann? Das lässt sich durch eine gute Planung – Abfrage und Nutzung der erforderlichen Informationen - verhindern,“ erklärt Elgeti.
Tools für die Befundung - der Orthopäde aus der Steckdose …
Dr. Christoph Götz (16), Molekularbiologe und Gründer des KI-Startups ImageBiopsy Lab (17) bietet z. B. ein Befundungstool für radiologische Praxen, das in offene Datenökosysteme einfach integriert werden kann. Er will damit die Skelettradiologie revolutionieren und die Diagnose von muskuloskelettalen Erkrankungen vereinfachen.
„Was ein Orthopäde beim Blick auf ein MRT oder Röntgenbild erkennen kann - die Stellung der Knochen zueinander, die Breite von Gelenkspalten, die Beschaffenheit des Knorpelmaterials – das kann eine KI, die mit vielen Millionen Bilddaten trainiert wurde, in der Qualität eines Orthopäden vermessen und daraus Befunde ableiten,“ erklärt Christoph Götz.
Mit seiner Anwendung, die als Medizinprodukt zertifiziert ist, lassen sich Fehlstellungen von Hüfte und Knie oder kleinste Wirbelkörpereinbrüche in Folge osteoporotischer Erkrankungen als Begleitbefunde frühzeitig erkennen, auch wenn primär nicht danach gesucht wurde. Durch solche zufälligen Befunde und opportunistische Diagnosen können Patienten mit Osteoporose z. B. früher mit Bisphosphonaten therapiert werden, was die Morbidität und Mortalität dieser Volkskrankheit deutlich reduzieren und die Patientenversorgung verbessern kann.
Tools für eine bessere, betriebswirtschaftliche Steuerung
Eine offene Datenstruktur legt nicht nur die Basis für eine optimierte Patient Journey, sie erlaubt auch die schnelle und transparente Darstellung der relevanten, betriebswirtschaftlichen Kennzahlen einer Praxis. Datenpunkte aus unterschiedlichen Bereichen lassen sich zusammenführen und in Dashboards verdichtet darstellen. An den Kenngrößen der jeweiligen Prozesse wird deutlich, wo eine radiologische Praxis Zeit und Geld verliert und ihre administrativen Prozesse oder ihre Patient Journey anpassen sollte. Eine solche Data Warehouse Anwendung, die die Steuerung großer Radiologiepraxen optimiert, ist z. B. cinify (18). „Mit cinify sind Radiologiepraxen in der Lage, ein Data Warehouse aufzubauen und ihre automatisierten Workflows über ein umfangreiches, systemübergreifendes Controlling abzubilden“, erklärt Jan Vordenbäumen (19), der Co-Founder von cinify.
Fazit - Interoperabilität schafft Zukunft in der Radiologie!
Die Experten im Healthcare Shapers LiveTalk sind sich einig: Radiologische Praxen können durch bessere Vernetzung und Digitalisierung der Prozesse und Behandlungspfade zukunftsfähig werden. Offene Datenökosysteme sind der Schlüssel dafür. Mit ihnen lassen sich digitale Workflows durch Nutzung innovativer KI-Anwendungen einfach und schnell implementieren und viele Prozesse automatisieren. Das schafft Zuversicht, den wachsenden Bedarf radiologischer Leistungen zukünftig mit weniger personellen und finanziellen Ressourcen decken zu können.
Danke an alle mitwirkenden Experten für die spannende Diskussion beim Healthcare Shapers LiveTalk: Dr. Florian Elgeti, Oliver Friedel, Dr. Christoph Götz und Jan Vordenbäumen. Danke auch an Günther Illert und Dr. Ursula Kramer für die Moderation des Talks und die Vermittlung dieser komplexen Materie.
Quellen:
- Bin Zheng et al. Computer-aided detection of clustered microcalcifications in digitized mammograms, Academic Radiology,1995, https://www.academicradiology.org/article/S1076-6332(05)80431-3/abstract
- HCS Live Talk: KI-Boost in der Radiologie! Die Power offener Daten-Ökosyst | LinkedIn
- Bundesärztekammer Statistik 2022 https://www.bundesaerztekammer.de/fileadmin/user_upload/BAEK/Ueber_uns/Statistik/AErztestatistik_2022_09062023.pdf
- OECD-Bericht: MRT-Untersuchungen in Deutschland – 158/1000 https://www.oecd.org/en/data/indicators/magnetic-resonance-imaging-mri-exams.html
- OECD-Bericht: CT-Untersuchungen in Deutschland – 160/1000 https://www.oecd.org/en/data/indicators/computed-tomography-ct-exams.html
- AI-Assisted Post Contrast Brain MRI: Eighty Percent Reduction in Contrast Dose https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1076633224007876
- Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz im Strahlenschutz. Verbesserung der Sicherheit bei medizinischen Bildgebungsuntersuchungen https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10299955/
- Dr. med. Florian Elgeti, Geschäftsführender Gesellschafter Röntgenpraxis Am Marstall, Hannover https://www.linkedin.com/in/florian-elgeti-bb440222b/
- PINK.solutions GmbH – gegründet 2023 https://www.linkedin.com/company/pink-solutions/
- Eisemann, N., Bunk, S., Mukama, T. et al. Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening. Nat Med 31, 917–924 (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03408-6
- Oliver Friedel
- Nelly Aufklärungsbögen https://www.getnelly.de/
- Idana.de https://idana.com/funktionen/idana-patienten-app/ Digitale Patientenaufnahme
- easyRadiology https://easyradiology.de/
- RAiYs https://raiys.de/
- Christoph Götz https://www.linkedin.com/in/chgtz/
- ImageBiopsy Lab https://www.imagebiopsy.com/de-home
- Cinify – Data Warehouse https://cinify.io/
- Jan Vordenbäumen https://www.linkedin.com/in/jan-vordenbaeumen/
Autoren des Beitrags
