Was wäre, wenn den richtigen Radiolog*innen automatisch und rechtzeitig die richtige bildgebende Untersuchung zugewiesen würde?

In komplexen, standortübergreifenden radiologischen Einrichtungen, in denen an verschiedenen Standorten ständig neue Bildgebungsfälle anfallen – einige davon dringend, andere weniger dringend und wieder andere hochspezialisiert –, kann es eine Herausforderung sein, die Priorisierung und Zuweisung der Fälle an die Radiolog*innen zu verwalten, die aufgrund ihrer Fachkenntnisse oder der bisherigen Erfahrung am besten für die Befundung einer bestimmten Untersuchung geeignet sind.

Das effiziente Durchführen des Workflows ist nicht nur für eine hochwertige Patientenversorgung unerlässlich, sondern auch, um dem sehr realen Problem des Burnout-Syndroms bei Radiologinnen und Radiologen zu begegnen.

Das Burnout-Syndrom ist für Radiolog*innen ein Problem … besonders für diagnostische Radiolog*innen, stärker als für alle anderen Ärzt*innen. Zu den Risikofaktoren für Burnout zählen unzureichende Schulung, Arbeitsüberlastung, mangelnde Eigenverantwortung, starker Zeitdruck bei der Arbeitsleistung, anhaltender Stress, die rasche Einführung zahlreicher Veränderungen…“²

Intelligente Algorithmen, die automatisch die optimale Zuordnung ermitteln, können dabei helfen, den passenden Fall den richtigen Radiolog*innen zuzuweisen – basierend auf dem Fachgebiet, Verfügbarkeit und aktueller Arbeitsbelastung, auch für akademische und Forschungseinrichtungen.

Die Fähigkeit, mehrere Archive, die auf unterschiedlichen Servern gespeichert sind, zu indizieren und die dringendsten Untersuchungen automatisch den am besten qualifizierten verfügbaren Radiolog*innen zuzuweisen, kann die Auswertung und Befundung beschleunigen, sodass eine angemessene Behandlung möglichst zeitnah erfolgen kann. Dies trägt dazu bei, die Arbeitsbelastung unter den Radiolog*innen auszugleichen, sodass die wichtigsten Fälle zuerst von den jeweils verfügbaren Spezialist*innen begutachtet werden können. Es unterstützt auch die Versorgungskontinuität, da der Fall, wenn möglich, dem Radiologen oder der Radiologin zugewiesen werden kann, der oder die die vorherigen Untersuchungen der jeweiligen Patient*in bereits überprüft hat.

Die Bewältigung des durch die COVID-19-Pandemie entstandenen Rückstaus bei bildgebenden Untersuchungen wird dazu führen, dass mehr Befunde ausgewertet werden müssen. Die Priorisierung dieser Untersuchungen ist unerlässlich.

Zum Beispiel erfordert der CT-Scan von Patient*innen, die mit plötzlichen und akuten Kopfschmerzen in die Notaufnahme eingeliefert werden, sofortige Aufmerksamkeit. KI-Algorithmen* können eine intrakranielle Blutung erkennen, wodurch die Arbeitsliste den Fall priorisiert.

Eine intelligente Arbeitsliste verschiebt den Fall an die Spitze der Arbeitsliste für die am besten geeigneten Neuroradiolog*innen. Während sich Patient*innen noch im Scanner befinden, können befundende Radiolog*innen aus der Ferne über nativen Chat und Bildschirmfreigabe mit anderen Spezialist*innen Kontakt aufnehmen, um den Fall in einer sicheren digitalen Umgebung zu besprechen.

Hier die Meinung eines Leiters einer in Europa ansässigen Radiologieeinrichtung zum Radiology Workflow Orchestrator:

„Der Radiologe oder die Radiologin ist nicht nur „Dolmetscher*in" von Bildern, sondern auch Berater*in bezüglich klinischer Maßnahmen. Wenn Radiolog*innen wertvolle Zeit zur Verfügung steht, können nicht nur doppelt so viele Untersuchungen ausgewertet werden, sondern es wird den Radiolog*innen auch zunehmend ermöglicht, sich weiterzuentwickeln und ihr Berufsleben zu verbessern … indem Raum und Zeit für die Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams geschaffen wird; die Rolle von Radiolog*innen wird dabei von grundlegender Bedeutung sein.“

Möglichkeit, mehrere auf unterschiedlichen Servern gespeicherte Archive zu indizieren und so die dringendsten Studien automatisch an die relevantesten Radiolog*innen weiterleiten zu lassen.

Sehen Sie den Philips Radiology Workflow Orchestrator in Aktion.