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2025-01-24 08:26:00
大学病院フライブルクとデダロスヘルスケアの3年間の協力の目的は、AIアプリケーションを放射線プロセスにさらに深く統合し、研究のためにデータを改善できるようにすることです。
今日でも、医学の放射線科はデジタル化の程度が最も高く、人工知能（AI）に強く関連しています。ただし、AI評価を日常的なドレインに簡単に統合し、AIによる既存のデータレコードのより良い評価のために、調査結果を明確に構成する必要があります。特に、AIの自動テイクオーバーは既存の所見をもたらし、放射線系イメージシステムでのそれらのインタラクティブな表現は、主要な革新として評価されます。これにより、増加した放射線検査データをより効果的に習得し、医師と患者にとってその付加価値：内部を増やすことができます。この目標を達成するために、2025年1月22日に大学病院のフライブルクとデダロスヘルスケアの診断および介入放射線科の診療所は、最初に3年間作成されてきた緊密な協力を開始しました。
構造化された発見：データ駆動型医学の基礎
構造化された発見により、放射線データを標準化され、臨床的および科学的な目的でより適切に使用できます。 Dedalusは、この機能を開発し、その機能は、データ駆動型の薬をサポートし、放射線発見の質を高めるために評価および開発されます。
「構造化された発見は、調査データの量に対処するだけでなく、より良い診断と研究のために特別に使用するための中心的な要素です」とDr.教授は説明します。エルマー・コッター、フライブルク大学病院の診断および介入放射線科の診療所の上級医師の管理者。
より効率的なワークフローのためのAI統合
プロジェクトのもう1つの焦点は、AIの放射線学的ルーチンドレインへの統合です。さまざまなAIシステムがすでにフライブルク大学病院の放射線科で使用されています。ただし、これらは多くの場合、手動で処理する必要がある結果を提供します。協力は、PACS-Viewerとして知られる画像データシステムにAIの結果を直接表示し、それらをインタラクティブに使用できるようにすることを目的としています。
将来的には、これらの結果は自動的に請求書に転送されるべきであり、作業プロセスを最適化し、調査結果がより正確になります。さらに、AIの結果に基づいたケースの優先順位付けが使用されており、重要な調査結果をより速く処理しています。
具体的な結果は初年度です
最初の年には、放射線学と患者ケアのルーチンの最初の改善が見えるようになります。加速された所見に加えて、学際的なコミュニケーションで臨床的な付加価値を達成するために、構造化による読みやすさを特に改善する必要があります。長期的には、このプロジェクトは、AIおよび構造化された調査結果を使用するための新しい基準を確立することを目的としています。
「大学病院のフライブルクとの協力は、放射線科をより効率的に、データ駆動型、患者中心にするための重要なステップです」と、マネージングディレクターのデダロスヘルスケアGmbHであるマイケル・ストルターは要約しています。
出典：University Hospital Freiburg
#プロジェクトは日常の放射線学的生活にAIをもっと統合することになっていますehealthcom