Praktischer Anwendungsfall: Optimierung der Anforderung und Befundung radiologischer Leistungen

Vermeidung zeit- und kostenaufwendiger Bildgebungskaskaden durch wissensbasiertes Leistungsmanagement in der Radiologie

Die Anforderung medizinisch-diagnostischer Leistungen (wie zum Beispiel radiologische Untersuchungen, EKG, Labordiagnostik) durch den Arzt im Krankenhaus oder in der Arztpraxis ist ein Prozess, der auf der Grundlage von Lehrbuchwissen und Leitlinien beziehungsweise Standard Operating Procedures (SOPs) erfolgt. Trotz dieser zur Verfügung stehenden Orientierungshilfen wird vom Arzt initial oft nicht die am besten geeignete Leistung angefordert. Speziell bei radiologischen Fragestellungen durchlaufen Patienten nicht selten konsekutiv die gesamte Kaskade bildgebender Verfahren – von Ultraschall über planare Röntgendiagnostik, Computertomographie (CT) bis hin zu Magnetresonanztomographie (MRT) und Positronen-Emissionstomographie mit Computertomographie (PET/CT). Das Modellprojekt zum wissensbasierten Leistungsmanagement in der Radiologie setzt sich zum Ziel, durch auf den individuellen Krankheitsfall besser zugeschnittene Leistungsanforderungen, die Tendenz zur „Überdiagnostik“ und unnötige Mehrfachuntersuchungen künftig zu reduzieren. Dies ermöglicht eine präzise und effiziente Patientenbehandlung und trägt zur Arztentlastung sowie zur Steigerung der Behandlungsqualität bei.

Strukturierte Anforderung und Befundung mit Spracherkennung und KI-Unterstützung

Die optimale Zielvorstellung für die Zukunft der Digitalisierung ist, dass der anfordernde Arzt seine Diagnose in ein mobiles Gerät, zum Beispiel Tablet oder Smartphone diktiert, und die passende radiologische Leistung, unterstützt durch intelligente maschinelle Vorschlagsverfahren, automatisch angefordert wird. Bis zur angestrebten vollständigen Automatisierung der Anforderung durch den Einsatz von innovativen Methoden wie Künstlicher Intelligenz, Human-Computer Interaction (Mensch-Computer Interaktion) und Data Science und Machine Learning ist eine Expertenbasierte Unterstützung und Begleitung des Prozesses nötig. Hierzu wird als Zwischenschritt ein zentrales Leistungsstellenmanagement in Form von Radiologen und medizinischen Fachangestellten etabliert. Die vom anfordernden Arzt zur Beauftragung der Leistung erstellten Diktate werden mittels Spracherkennung in einen Fließtext übersetzt, von den medizinischen Fachangestellten manuell in das Krankenhaus-Informationssystem übertragen und die Anforderung dem ausführenden Radiologen auf dem mobilen Endgerät zur Verfügung gestellt. Die Funktionalität dieser halb-automatisierten Anforderung wird am Uniklinikum Würzburg in Zusammenarbeit mit der Radiologie zunächst an zwei Kliniken erprobt, die nachgewiesenermaßen zu den häufigsten Anforderern radiologischer Leistungen gehören: die Unfallchirurgien und die Onkologie.

Zielgrößen, die durch das Digitalisierungsmodellprojekt verbessert werden, sind neben der Entlastung der Ärzte und einer effizienteren Arbeit und Kostenersparnis in der Klinik auch die Zufriedenheit der Patienten, da diese weniger durch überflüssige Untersuchungen, verzögerte Behandlungsprozesse und vermeidbare Strahlenexposition belastet werden. Dies führt zu einer präzisen und effizienten Patientenbehandlung und ermöglicht eine effektive Arztentlastung. Durch das Modellprojekt wird zudem ein umfassender Wissenspool aufgebaut, der durch Big Data und Data Science-Anwendungen zu einer gesteigerten Behandlungsqualität beiträgt.