Im sich ständig weiterentwickelnden Gesundheitswesen haben sich die radiologischen Abteilungen als wichtige Zentren für die Diagnose und Behandlung einer Vielzahl von Krankheiten erwiesen. Das digitale Zeitalter hat zu bahnbrechenden Fortschritten geführt, insbesondere in Form von künstlicher Intelligenz (KI), die die Arbeitsweise von Radiologieabteilungen rund um die Welt neu zu gestalten verspricht. Da das Patientenaufkommen aufgrund der alternden Bevölkerung zunimmt und die Nachfrage nach schnelleren Diagnosen mit diesem Wachstum einhergeht, sehen sich radiologische Abteilungen mit dem dringenden Bedarf an Workflow-Standardisierung, Effizienz und Sicherheit konfrontiert. Einfache, strukturierte Arbeitsabläufe und die richtigen Management-Tools sind der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderungen.
Radiologieabteilungen auf der ganzen Welt haben mit einer ständig wachsenden Zahl von Patienten zu kämpfen, die diagnostische und/oder präventive medizinische Bildgebung in Anspruch nehmen. Dieser Anstieg ist auf verschiedene Faktoren zurückzuführen, u. a. auf das Bevölkerungswachstum, die Alterung der Bevölkerung infolge verbesserter Lebensstandards und einer effizienteren Gesundheitsversorgung sowie auf ein größeres Bewusstsein für die Bedeutung der Früherkennung von bösartigen Erkrankungen. Zu diesem wachsenden, anspruchsvollen und sich schnell ausbreitenden Problem gesellen sich die durch Kriege und Covid-19 ausgelösten Weltwirtschaftskrisen und schließlich der Mangel an ausreichenden Arbeitskräften, um die enorme Zunahme an radiologischen Abteilungen zu bewältigen, die weltweit private und öffentliche Untersuchungen durchführen. Infolgedessen werden die radiologischen Abteilungen mit Fällen überschwemmt, was oft zu langen Wartezeiten und einem Engpass bei der sicheren, effizienten und fürsorglichen Leistungserbringung führt.
Abbildung 1: Herausforderungen in der Radiologie - visualisiert durch ChatGPT
An dieser Stelle kommt die KI ins Spiel. Künstliche Intelligenz hat im Bereich der medizinischen Bildgebung erhebliche Fortschritte gemacht. Algorithmen des maschinellen Lernens können medizinische Bilder jetzt schneller und mit beeindruckender Genauigkeit analysieren. KI kann Anomalien schnell erkennen, bei der Diagnose von Krankheiten helfen und sogar den Krankheitsverlauf vorhersagen. Mit Hilfe der KI können Radiologen mehr Fälle in kürzerer Zeit bearbeiten, was die Wartezeiten erheblich verkürzt und die Patientenversorgung verbessert. Die meisten MRT-, CT- und Röntgensysteme sind inzwischen mit KI-Algorithmen ausgestattet, die es den Radiologen ermöglichen, schneller und mit besserer Bildqualität zu scannen, so dass mehr Patienten untersucht werden können und mehr Zeit für die Behandlung zur Verfügung steht.
Die Integration von KI in radiologische Arbeitsabläufe ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Radiologen, Röntgenassistenten und das gesamte Hilfspersonal müssen sich an die neuen Technologien gewöhnen und lernen, KI als wertvolle Hilfe und nicht als Ersatz zu betrachten. Dieser Übergang kann durch die Implementierung einfacher, standardisierter Arbeitsabläufe erleichtert werden, die KI nahtlos einbeziehen und die Angst vor Veränderungen und Verdrängung vermeiden; und das ist der Vorschlag.
Radiologieabteilungen müssen einfache, standardisierte Arbeitsabläufe einführen, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen und den Patientenandrang effizient zu bewältigen. Einfache, vordefinierte Arbeitsabläufe bieten einen strukturierten Ansatz für die Patientenversorgung, die Patientenpositionierung, die Bildaufnahme, die Bildverarbeitung und die Untersuchungsberichte. Sie tragen dazu bei, Konsistenz zu gewährleisten und die Variabilität zu verringern, was für die diagnostische Genauigkeit entscheidend ist. Vorgefertigte Arbeitsabläufe für verschiedene Krankenhäuser/Kliniken innerhalb derselben Gruppe sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da die Menge an KI-Algorithmen und -Tools, die heutzutage für genau dasselbe Ergebnis auf dem Markt erhältlich sind, zu einer anspruchsvollen Aufgabe werden kann und wird.
Einfache Workflow-Vorlagen können auf bestimmte Untersuchungstypen/Modalitäten zugeschnitten werden, z. B. Röntgenaufnahmen, CT-Scans oder MRTs. Standardisierte Verfahren leiten Röntgenassistenten und Radiologen durch jeden Schritt des Prozesses und verringern so die Fehlerquote.
Dadurch wird nicht nur der Untersuchungsprozess beschleunigt, sondern auch sichergestellt, dass alle relevanten Informationen während des gesamten Lebens des Patienten konsistent erfasst werden.
Darüber hinaus erleichtern diese Arbeitsabläufe die nahtlose Integration von KI-Algorithmen. KI kann Bilder effektiver analysieren, wenn sie weiß, was sie erwartet und wo sie suchen muss. Einfache Arbeitsabläufe mit Vorlagen bieten den strukturierten Rahmen, den die KI benötigt, um optimal zu funktionieren und ihre diagnostischen Fähigkeiten zu verbessern. Diese Art von Arbeitsabläufen sollte in Verbindung mit Risikobewertungen und Richtlinien und unter Einbeziehung der Hersteller der von uns verwendeten Scanner sowie der Erkenntnisse der "Fachleute vor Ort", d. h. der MTRs und Radiologen, die die Tools verwenden werden, entwickelt werden.
Abbildung 2: Der "Low-Tech-Aspekt" der Patientenpositionierung hat immer noch einen entscheidenden Einfluss.
Außerdem gilt es, die richtigen Werkzeuge für die schwierigen Situationen zu haben, mit denen wir konfrontiert sind. Radiologische Abteilungen sind oft mit schwierigen Situationen konfrontiert, vor allem wenn sie mit schwerkranken oder unkooperativen Patienten zu tun haben. In solchen Fällen können die richtigen Hilfsmittel den entscheidenden Unterschied ausmachen. So tragen beispielsweise fortschrittliche Lagerungshilfen und patientenfreundliche Geräte dazu bei, dass bildgebende Verfahren für den Patienten bequem und effizient sind. Dadurch werden nicht nur die Ängste der Patienten verringert, sondern auch die Qualität der erhaltenen Bilder verbessert. Darüber hinaus können Echtzeit-Rückmeldesysteme die MTR dabei unterstützen, beim ersten Versuch optimale Bilder zu erhalten, die Notwendigkeit von Wiederholungsaufnahmen zu minimieren und die Strahlenbelastung zu verringern. Darüber hinaus spielt eine effiziente, verlässliche, durchsetzungsfähige, effektive und freundliche Kommunikation eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung aller Herausforderungen in der Radiologieabteilung. Zudem benötigen Radiologen intuitive Berichts- und Kommunikationstools, um Befunde effektiv an überweisende Ärzte und Patienten zu übermitteln. Diese Tools sollten sich nahtlos in vordefinierte Arbeitsabläufe und KI-Systeme integrieren lassen, um einen reibungslosen Übergang von der Bilderfassung bis zur Bereitstellung der Ergebnisse zu ermöglichen.
Das richtige Tool wird dasjenige sein, das alle Aspekte der Patientenabwicklung in unseren radiologischen Abteilungen umfasst. Ein "Alleskönner"-Tool muss mit den oben erwähnten standardisierten Arbeitsabläufen in Symbiose funktionieren.
Abbildung 3: Radiologiepersonal ist schwer zu finden
Der weltweite Mangel an Fachkräften in der Radiologie ist ein weiteres Problem, das durch diese schematisierten Arbeitsabläufe gelöst werden kann. Die Nachfrage nach MTRs und Radiologen ist groß, aber der Nachschub hält nicht Schritt. Infolgedessen verlassen sich radiologische Abteilungen zunehmend auf Assistenten und anderes Hilfspersonal, um patientenorientierte Aufgaben wie Positionierung und Sicherheitsüberprüfung ohne angemessene oder intensive Schulung und Hilfsmittel durchzuführen. Wenn es uns als Gemeinschaft der Radiologie nicht gelingt, diese Tendenz umzukehren, wird es immer wieder zu Unfällen und unvorhergesehenen Problemen kommen. Hochqualifiziertes Personal wird überlastet und überfordert sein, weil es unzählige Dinge gleichzeitig erledigen muss, während grundlegende (und nicht so grundlegende) Aufgaben wie die Lagerung von Patienten und das Ausfüllen von Sicherheitsfragebögen dem Hilfspersonal überlassen werden.
Um die Arbeitsabläufe zu straffen und die Effizienz zu maximieren, ist es daher unerlässlich, alle Aufgaben innerhalb der radiologischen Abteilungen zu vereinfachen und zu standardisieren, auch wenn sich diese Tendenz nicht umkehrt. Schulungsprogramme und Geräte sollten so konzipiert sein, dass das Assistenzpersonal schnell in seine Aufgaben eingearbeitet wird und die MTRs und Radiologen voll unterstützen kann. Dies entlastet nicht nur das Personal in der Radiologie, sondern gewährleistet auch, dass die Patientenversorgung auf höchstem Niveau bleibt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Radiologie der Zukunft die Standardisierung von Arbeitsabläufen, die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und die Einführung der richtigen Tools berücksichtigen muss, um in einem Gesundheitswesen zu bestehen, das durch ein höheres Patientenaufkommen und die Notwendigkeit schnellerer Untersuchungen und Prozesse gekennzeichnet ist. Vorgefertigte Arbeitsabläufe bieten die für eine effiziente KI-Integration erforderliche Struktur, während Einfachheit und die richtigen Tools für die Bewältigung schwieriger Patientensituationen und den weltweiten Mangel an qualifiziertem Personal unerlässlich sind. Durch die Priorisierung dieser Aspekte können radiologische Abteilungen weiterhin eine qualitativ hochwertige Versorgung bieten und sich gleichzeitig an die sich verändernde Gesundheitslandschaft anpassen.
Samuel Oliveira – übersetzt aus dem Englischen
29.10.2023
Samuel Oliveira ist ein leidenschaftlicher Radiologieexperte, MRT-Sicherheitsbeauftragter, Meinungsführer und Innovator. Als Gründer und CEO von Everything MRI sowie als Gründer der London MRI Leads Group setzt er sich dafür ein, die MRT-Welt Schritt für Schritt zu verändern und zu verbessern.