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Refresher-Kurs mit WISS

Radiologie und IT VIII - Intersektorale Zusammenarbeit: Datentransfer, Befundung und Patientenkommunikation

Radiologie und IT VIII - Intersektorale Zusammenarbeit: Datentransfer, Befundung und Patientenkommunikation
Donnerstag, 6. Juni 2024 · 19:00 bis 21:00 Uhr
6
Jun

Donnerstag, 6. Juni 2024

19:00 bis 21:00 Uhr · ZoomWebinar  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google
Webinar in conrad

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Refresher-Kurs mit WISS
Thema
IT/ Bildverarbeitung / Software, Experimentelle Radiologie
Zielgruppe
Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss., Studenten

Zertifizierungen

2 CME Punkte Kategorie A

Informationen

Das ist eine Veranstaltung der AGIT - AG Informationstechnologie.

Immer noch ist die Informationsübermittlung und radiologische Abdeckung außerhalb der Kernarbeitszeiten problematisch und sorgen für Ärger im Alltag. In dieser Sitzung sollen unterschiedliche Aspekte der intersektoralen Zusammenarbeit aufgezeigt werden.

Anwesenheiten

Moderation
Gerald Weisser (Ludwigshafen)
Ulrike Engelmayer (Schwabmünchen)

Ablauf

19:00 - 19:15

Vortrag (Fortbildung)

Bilddatenaustausch - von Barcodes und elektronischer Patientenakte

Marc Kämmerer

19:15 - 19:30

Vortrag (Fortbildung)

Teleradiologie in Österreich - juristische Aspekte

Alexandra Resch (Wien)

19:30 - 19:35

Vortrag (Wissenschaft)

Künstliche Intelligenz in der Routinebefundung in Deutschland und Österreich – Wie sind die Erfahrungen der Teleradiologen?

Torsten Möller

Zielsetzung

Wir wollten die Frage beantworten, inwieweit Radiologen in der teleradiologischen Routinebefundung die Unterstützung durch künstliche Intelligenz akzeptieren, ob sie nach ihrer Meinung davon profitieren oder ihr Arbeitsablauf gestört wird und welche Verbesserungen sie sich wünschen.

Material und Methoden

Wir haben eine schriftliche Befragung mit 12 bzw. 13 Fragen unter 70 Teleradiologen zu zwei Zeitpunkten durchgeführt (kurz nach Beginn der routinemäßigen KI-Unterstützung im April 2022 mit Erfahrung an ca. 3.000 NCCT (native cranielle CT) und im Oktober 2023 nach einer Erfahrung an mehr als 60.000 NCCT aus mehr als 140 Krankenhäusern in Deutschland und Österreich). Auswertbar waren 65 der Erhebungsfragebögen. Die Fragebögen wurden sowohl im Hinblick auf jede einzelne Beurteilung als auch im Vergleich zur Erstbeurteilung ausgewertet.

Ergebnisse

Im Gegensatz zu den mündlichen Äußerungen der Radiologen vor Einführung der routinemäßigen KI in der Teleradiologie ergab die Auswertung der Fragebögen bereits in der ersten Erhebung eine überwiegend positive Bewertung. Es dominierten die Schulnoten eins und zwei. Auffällig war, dass die allgemeine Zufriedenheit mit der KI im Vergleich zur ersten Befragung mit der Erfahrung deutlich zunahm. Während in den ersten Erfahrungsberichten 2 % der Befragten auch auf KI verzichten würden, war in der letzten Befragung keiner mehr bereit, auf KI zu verzichten. Gleichzeitig bestätigten 85% der Befragten einen Anstieg der Arbeitszufriedenheit durch KI. Ein wichtiges Ergebnis der Umfrage, neben der auch von den Radiologen wahrgenommenen Qualitätsverbesserung, war die Aussage, dass KI generell zu einer Priorisierung aller pathologischen Befunde führt.

Schlussfolgerungen

Die Resultate der Befragung sprechen für eine sich steigernde Zufriedenheit der Radiologen mit zunehmender KI-Erfahrung. Insbesondere sehen die Radiologen einen direkten Mehrwert für sich und damit für die Patienten in der Priorisierung aller pathologischen Befunde und damit in der Beschleunigung der Befundung.
19:35 - 19:50

Vortrag (Fortbildung)

Teleradiologie - interdiszplinär, intersektoral und patientenorientiert

Michael Walz (Frankfurt)

19:50 - 20:05

Diskussion

Diskussion

20:05 - 20:10

Vortrag (Wissenschaft)

Akzeptanz von Technologien Künstlicher Intelligenz in der Radiologie: Eine qualitative Studie.

Robert Langner (Düsseldorf)

weitere Autoren

Ina Sroka (Düsseldorf) / Julian Caspers (Düsseldorf)

Zielsetzung

Künstliche Intelligenz (KI) erhält zunehmend Einzug in die radiologische Diagnostik. Der enorme Diskurs innerhalb des Fachbereichs und in der Öffentlichkeit zu diesem Thema zeigt, wie wichtig es ist, Faktoren aufzudecken, die die Akzeptanz von KI-basierten Innovationen unter ExpertInnen der medizinischen Bildgebung beeinflussen. Ziel der vorliegenden Interviewstudie ist es, im Rahmen des FRAIM-Projekts dazu beizutragen, ein evidenzbasiertes Erklärungsmodell für wichtige Determinanten der KI-Technologie-Akzeptanz aus der Perspektive radiologischer AnwenderInnen zu entwickeln.

Material und Methoden

Es wurden 22 Interviews mit (Neuro-)RadiologInnen (16 männlich, 6 weiblich) mit unterschiedlich stark ausgeprägter KI-Expertise in Deutschland durchgeführt. Die hierdurch gewonnenen Daten wurden nach Transkription mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet und ein Kategoriensystem gebildet, anhand dessen Faktoren für die Akzeptanz von KI aus den Interviews extrahiert wurden.

Ergebnisse

Es konnte eine Vielzahl an Faktoren identifiziert werden, die nach Angaben der interviewten ExpertInnen im Zusammenhang mit der KI-Technologie-Akzeptanz stehen. Neben der Erklärbarkeit („Explainability“) der KI-Innovation zählten hierzu auch Faktoren wie die Handhabbarkeit, Haftungsfragen sowie Fragen des Datenschutzes und der allgemeinen Digitalisierung des Gesundheitssystems. Die wirtschaftliche Effizienz und diagnostische Güte KI-basierter Innovationen zeigten sich aus Anwendersicht für die KI-Technologie-Akzeptanz in diesem Zusammenhang als besonders bedeutsam.

Schlussfolgerungen

Die Ergebnisse der Interviewstudie liefern erste Hinweise darauf, dass wirtschaftliche Effizienz und klinische Validität wichtige Grundpfeiler für die KI-Technologie-Akzeptanz aus Anwenderperspektive darstellen. Die durch die Interviews identifizierten Faktoren sollen nun durch eine Online-Befragung unter (Neuro-)RadiologInnen in Deutschland im Rahmen des FRAIM-Projekts quantitativ untersucht werden.
20:10 - 20:25

Vortrag (Fortbildung)

Telemedizin - Perspektiven für eine bessere Anbindung von Patient:innen und Zuweiser:innen

Benedikt J. Schwaiger (München)

20:25 - 20:30

Vortrag (Wissenschaft)

Automatisierte Integration von KI-Ergebnissen in den diagnostischen Workflow

Tobias Jorg (Mainz)

weitere Autoren

Lukas Müller (Mainz) / Moritz Halfmann (Mainz) / Peter Mildenberger (Mainz)

Zielsetzung

Künstliche Intelligenz (KI)-Tools stehen im Mittelpunkt wissenschaftlicher Arbeiten in der Radiologie und finden auch zunehmend Eingang in die reguläre klinische Praxis. Um die Vorteile die KI-Tools bei der Befundung verschiedener Untersuchungen im klinischen Alltag optimal nutzen zu können, ist eine effiziente Einbindung der Tools in den radiologischenW erforderlich. Eine manuelle Übernahme von KI-Ergebnissen in Freitextbefunde durch den Radiologen ist umständlich und beeinträchtigt die potentielle Zeitersparnis durch KI negativ. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neuer Workflow entwickelt bei dem KI-Ergebnisse automatisch in strukturierte Befunde (SR) integriert werden.

Material und Methoden

Die Ergebnisse verschiedener kommerzieller und selbstentwickelter KI-Tools werden im DICOM-SR Format ausgegeben und automatisch an eine IHE-MRRT kompatible SR-Plattform gesendet. Auf der Plattform werden sie in ein XML-Format umgewandelt und je nach Untersuchungstyp genutzt um Felder von verschiedenen SR-Templates zu füllen. Radiologen können über das RIS auf die vorausgefüllten Templates zugreifen und den KI-generierten Inhalt validieren, ergänzen und/oder ablehnen.

Ergebnisse

Die Funktionalität des Workflows wurde exemplarisch für ein KI-Tool zur von Röntgen-Thorax-Untersuchungen auf zwei Wegen geprüft. Die Vollständigkeit der automatisch generierten SRs wurde manuell mit den durch durch das KI-Tool generierten Ergebnissen für 100 Röntgenuntersuchungen abgeglichen und betrug 97%. Darüberhinaus wurden von 2 Radiologen jeweils 50 Befunde zu Röntgen-Thorax-Untersuchungen mithilfe des automatisierten Workflows und 50 Befunde mittels manueller Übernahme der KI-Ergebnisse in konventionelle Freitextbefunde erstellt. Die Befundungszeit war bei Nutzung des neuen Worfkflows signifikant kürzer.

Schlussfolgerungen

Der neuentwickelte Workflow ermöglicht einen standardisierten, zeiteffizienten und sicheren Weg KI-generierte Ergebnisse als Teil von SRs in die klinische Routine zu integrieren.
20:30 - 20:35

Vortrag (Wissenschaft)

Deep Learning vs. Traditionelle Ansätze: Die Präferenzen der Radiologen bei der Bildrekonstruktion in der Computertomographie

Andreas Heinrich (Jena)

weitere Autoren

Marie Bertl (Jena) / Friedrich-Georg Hahne (Jena)

Zielsetzung

In der Computertomographie (CT) repräsentiert die Deep Learning (DL)-basierte Bildrekonstruktion den aktuellen Stand der Technik. Zunehmend stellt sich die Frage, wann DL die iterative Rekonstruktion (IR) in der klinischen Praxis ablösen wird. Das Ziel dieser Studie war die Evaluierung von acht verschiedenen Rekonstruktionsmethoden durch 28 Radiologen, um deren bevorzugte Rekonstruktionsmethode zu ermitteln.

Material und Methoden

Die Studie umfasst 50 Staging-Befunde von kontrastmittelverstärkten CT-Untersuchungen (Schichtdicke 0,625 mm). Anhand derselben Rohdaten wurden acht Bildrekonstruktionsmethoden angewendet: DL-basierte Methoden DLIR (Stärkegrad Niedrig, Mittel, Hoch) und Pixelshine (Stärkegrad Ultrasoft, Soft), die IR-basierte Methode ASIR-V (Mischungsfaktoren 50%, 100%) und die klassische gefilterte Rückprojektion (FBP). Die Rekonstruktionen wurden randomisiert und blind von 28 Radiologen (Berufserfahrung zwischen 0 und 23 Jahren) auf einer Skala von 1 (beste) bis 8 (schlechteste) bewertet.

Ergebnisse

Die DL-basierten Methoden wurden favorisiert, wobei die Ergebnisse keine statistische Abhängigkeit von der Berufserfahrung aufwiesen. DLIR schnitt mit einem Rank von 2,27 ± 0,72 (Hoch), 2,82 ± 0,44 (Mittel) und 3,50 ± 0,38 (Niedrig) am Besten ab. Es folgte Pixelshine mit 4,80 ± 0,52 (Ultrasoft) und 4,81 ± 0,38 (Soft). Die IR-Methode ASIR-V wurde mit 4,83 ± 0,40 (50%) und 6,08 ± 1,30 (100%) bewertet, die klassische FBP mit 6,89 ± 0,82. Es gab eine Kontrastmittelphasenabhängige Bevorzugung für portal-venöse Aufnahmen mit DLIR-Hoch (1,71 ± 0,46) und für arterielle Aufnahmen mit DLIR-Niedrig (2,42 ± 0,90).

Schlussfolgerungen

Die Präferenzen in der Bildrekonstruktion sind unabhängig von der Berufserfahrung. DLIR bietet, im Vergleich zu den anderen Methoden, eine überlegenere Bildqualität bei kontrastmittelverstärkten CT-Staging-Untersuchungen. Die Überlegenheit wird insbesondere bei der Kombination von DLIR-Hoch für portal-venöse Aufnahmen und DLIR-Niedrig für arterielle Aufnahmen deutlich.
20:35 - 21:00

Diskussion

Diskussion

Häufige Fragen

Erst anmelden, dann teilnehmen!

Sie interessieren sich für ein RÖKO DIGITAL 2025-Webinar? Dann melden Sie sich bitte bis spätestens 1 Stunden vor Beginn der Veranstaltung einmalig für den RÖKO DIGITAL 2025 des 106. Deutschen Röntgenkongress – Kongress für medizinische Radiologie und bildgeführte Therapie an, damit wir Sie rechtzeitig für alle Angebote freischalten können.

Wenn Ihr Arbeitgeber eine Gruppenanmeldung vorgenommen hat, müssen Sie sich mit einem Anmelde-Code, den Sie vom Arbeitgeber erhalten, für die Teilnahme einmalig registrieren. Mit Eingabe des Codes ist die Anmeldung für Sie kostenfrei.

Alle Informationen zur Anmeldung und Gruppenanmeldung für den RÖKO DIGITAL 2025 erhalten Sie unter Anmeldung.

Teilnahme an RÖKO DIGITAL 2025-Webinaren

Bitte beachten Sie, dass Sie sich für jedes Webinar separat einloggen müssen!
Bei jeder Veranstaltung finden Sie rechts einen Button "Teilnehmen".

Jetzt teilnehmen!
Ab 10 Minuten vor Beginn des Webinars können Sie sich direkt ins Webinar einloggen. Voraussetzungen: Sie haben die Teilnahme am Kongress gebucht und Ihre Login-Daten zur Hand. DRG- und DGMTR-Mitglieder verwenden Ihre Zugangsdaten für den Mitgliederbereich. Nichtmitglieder nutzen bitte die Login-Daten, welche für die Anmeldung / Registrierung eingesetzt wurden.

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Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG

Zugriff auf die Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, ist ausschließlich den DRG-/DGMTR-Mitgliedern vorbehalten. Die Verfügbarkeit einer Webinar-Aufzeichnung wird nicht garantiert. Voraussetzung ist die Zustimmung der Referent:innen. Alle Aufzeichnungen werden bis zum 31.12.2026 abrufbar sein.

Möchten Sie als Nicht-Mitglied auch im Anschluss die Webinar-Aufzeichnungen ansehen, so ist der Abschluss einer DRG-/DGMTR-Mitgliedschaft erforderlich. Nutzen Sie zugleich alle weiteren Vorteile und werden Sie jetzt Mitglied in der DRG!

Sobald dieses Webinar in "conrad" verfügbar ist, erhalten Sie, anstelle des "Teilnehmen"-Buttons einen "Webinar in conrad"-Button, um direkt zum Webinar im conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, zu gelangen.

Fortbildungspunkte (CME) / Teilnahmebescheinigung

Alle wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen werden bei der Landesärztekammer (LÄK) Berlin zertifiziert. Die Landesärztekammer vergibt 1 CME-Punkt pro Lehreinheit (45 Minuten), somit rechnen wir mit der Vergabe von 2 CME-Punkten pro 90 Minuten-Session.

Wenige Tage nach einem Live-Webinar erhalten Sie den Nachweis über Ihre Teilnahme per E-Mail. Darin werden auch die CME-Punkte ausgewiesen.

Bitte beachten Sie: Um Ihre Teilnahmedaten automatisch an die LÄK übermitteln zu können, benötigen wir Ihre Einheitliche Fortbildungsnummer (EFN). Diese können Sie bei Ihrem Mitgliedsantrag oder der Veranstaltungsanmeldung (Online-Anmeldeformular) angeben oder uns vor Teilnahme an den Webinaren per E-Mail an kongress@drg.de mitteilen.
Die automatische Übermittlung erfolgt ab dem Zeitpunkt des Vorliegens der EFN. Für zurückliegende Teilnahmebescheinigungen müssen Sie diese selbstständig bei der LÄK einreichen. Liegt uns Ihre EFN nicht vor, müssen Sie Ihre Teilnahmebescheinigung bei der zuständigen LÄK, bei der Ihr Fortbildungspunktekonto geführt wird, selbstständig einreichen.

CME-Punkte werden nur für Live-Webinare, jedoch nicht für das Ansehen der Aufzeichnungen auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, vergeben.

Wann werden meine Fortbildungspunkte an die Landesärztekammer weitergeleitet?

Damit die Fortbildungspunkte innerhalb von fünf Arbeitstagen nach dem Webinar an den EIV* weitergeleitet werden können, ist es Voraussetzung, dass uns Ihre EFN bereits vorliegt oder dass Sie uns diese bei der Anmeldung zum RÖKO DIGITAL 2025 übermitteln.

Mitglieder der Deutschen Röntgengesellschaft können diese selbstständig im DRG-Mitgliederbereich eintragen.

Weitere Fragen finden Sie in unserer RÖKO DIGITAL 2025-FAQ.
Werden Sie auch dort nicht fündig, rufen Sie uns gern via  030 - 916 070 - 66 an oder schreiben Sie eine E-Mail an kongress@drg.de.

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