RSNA: KI-Revolution in der Befundung
Dedalus HealthCare präsentiert Adaptive Imaging auf dem RSNA 2025
Vom 30. November bis 4. Dezember 2025 trifft sich die internationale Radiologie-Community in Chicago zur Jahrestagung der nordamerikanischen Röntgengesellschaft (RSNA). Unter dem Leitmotiv „Adaptive Imaging“ zeigt Dedalus HealthCare dort, wie Künstliche Intelligenz (KI) den radiologischen Alltag grundlegend verändern kann.
Medizinische Fachkräfte stehen unter dem ständigen Druck, Arbeitsabläufe optimieren und die Diagnosequalität verbessern zu müssen. Genau hier setzt Adaptive Imaging an: Der neue Ansatz integriert KI-Technologien nahtlos in die Lösungen der DeepUnity-Familie und macht Bildgebungsprozesse prägnanter und patientenzentrierter. „Unser Ziel ist es, Radiologen durch mehr Präzision und Effizienz spürbar zu entlasten“, betont Marcus Muth, Head of Portfolio Management DIIT bei Dedalus HealthCare. Im Mittelpunkt des Messeauftritts stehen Large-Language-Modelle (LLM).
Sprache wird zum Befund
Das Tool verwandelt freigesprochene Worte der radiologischen Bildanalyse in strukturierte Befunde. „Statt einen klassischen Brief zu diktieren, sprechen die Radiologen frei, was sie sehen. Das Large-Language-Modell (LLM) extrahiert daraus die Fakten, kategorisiert einzelne Aspekte und bringt sie in eine Befundstruktur“, erläutert Muth. Das Ergebnis: eine schnellere und standardisierte Dokumentation.
Inkonsistenzen erkennen
Darüber hinaus zeigt Dedalus eine zweite Anwendung, bei der das LLM Befunde inhaltlich und formal auf Inkonsistenzen überprüft. Das Modell erkennt etwa, wenn in der Befundbeschreibung von einem rechten Handgelenk die Rede ist, in der Beurteilung jedoch das linke erwähnt wird. Selbst klassische Spracherkennungsfehler wie „ein“ statt „kein“ werden zuverlässig identifiziert. „Solche Inkonsistenzen werden im Befund markiert und der Radiologe kann sie prüfen und gegebenenfalls korrigieren. Eine derartige Prüfung kostet im klinischen Alltag viel Zeit“, so Muth.
Viele Dokumente schnell zusammengefasst
DeepUnity Synopsis von Dedalus HealthCare löst das Problem der Informationsflut im Klinikalltag: Ein LLM analysiert automatisch Patientendokumente aus allen angeschlossenen Systemen und erstellt innerhalb von 30 Sekunden prägnante Zusammenfassungen. Damit entfällt die bisher oft 30-minütige Sichtung kompletter Patientenhistorien. Ein Standard-Prompting verhindert das Halluzinieren, also das Erfinden von Informationen. Erste Tests an Universitätskliniken in Köln und Freiburg bestätigen den Mehrwert: Ärzte haben sofort alle relevanten Informationen verfügbar. Synopsis verarbeitet unstrukturierte Textdaten und ist nahtlos in den DeepUnity Viewer integriert
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