Das LMU-Universitätsklinikum München wählt das Münchner Start-up deepc als KI-Plattformpartner zur Unterstützung in der radiologischen Diagnostik. 'deepcOS' soll medizinische Arbeitsabläufe vereinfachen und eine bessere Behandlungsqualität für Patienten ermöglichen.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist in der Medizin auf dem Vormarsch und soll Ärzten beispielsweise bei der Diagnose unterstützen.
Auch das Klinikum der LMU München arbeitet an KI-Lösungen für die klinische Praxis und Forschung, um klinische Arbeitsabläufe und die Patientenversorgung kontinuierlich zu verbessern. Das Klinikum ist mit seinen beiden Standorten eine der größten Universitätskliniken in Europa und behandelt jährlich über 500.000 Patienten. Die Radiologie des LMU-Klinikums hat dabei die Personalisierung und Optimierung der diagnosegeleiteten Therapie im Fokus. Zentrale Säule ist hier der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der täglichen Praxis.
KI-Plattform deepcOS soll Patientenbehandlung optimieren
Nun arbeitet die radiologische Abteilung des Münchner LMU Klinikums eng mit dem Münchner MedTech-Unternehmen deepc zusammen, um KI in der klinischen Praxis systematisch und in größerem Umfang einzusetzen. Über die innovative KI-Plattform deepcOS erhalten Radiologen erleichtert Zugriff auf zahlreiche weltweit führende und regulatorisch zugelassene KI-Lösungen. Medizinische Arbeitsabläufe sollen so effizienter gestaltet und die Qualität der Patientenbehandlung weiter gesteigert werden.
Auch der notwendige Datenschutz hat höchste Priorität: Die Pseudonymisierung der Diagnosedaten des Patienten erfolgt vor Ort (on-premise), die Verarbeitung der Daten auf sicheren Cloud-Servern und die Re-Identifizierung wiederum on-premise.
Man habe bereits klinische Erfahrungen mit KI in der Befundung für die Orthopädie und in wissenschaftlichen Kooperationen in den Bereichen Hirn-MRT und Thorax-CT gesammelt, so Prof. Jens Ricke, Direktor der Klinik für Radiologie am Klinikum der LMU München. Außerdem wolle man eigene KI-Prototypen entwickeln. Mit der KI-Plattform von deepc positioniere man sich nun breiter in der klinischen Routine. Ricke verspricht sich davon eine noch genauere und schnellere Diagnostik und eine Arbeitserleichterung für sein Team.
Auch Boj-Friedrich Hoppe, Radiologe und Chefarzt der Digitalen Agenda Gruppe am Universitätsklinikum der LMU, ist überzeugt, dass der Einsatz von deepcOS die richtige Lösung sei. "Statt einzelne KI-Lösungen ressourcenintensiv und einmalig zu integrieren, haben wir über ein einziges Gate und mit einheitlichen technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen unkomplizierten Zugriff auf viele KI-Lösungen." Ein besonderer Vorteil in der Partnerschaft mit deepc sei zudem, dass das Start-up selbständig auswählt, welche KI-Lösungen die Bilddaten verarbeiten sollen.
Mitgründer und CEO von deepc, Dr. Franz Pfister, zeigt sich stolz, dass eine renommierte Einrichtung wie das Universitätsklinikum der LMU auf die Plattform deepcOS setzt, die Radiologen im klinischen Alltag unterstützen könne.
Prof. Clemens Cyran, stellvertretender Lehrstuhlinhaber der Klinik für Radiologie, denkt sogar noch weiter. Er möchte erreichen, dass seine Kollegen in Echtzeit auf kritische Notfallbefunde - durch die KI erkannt - hingewiesen werden. Dies soll eine zeitnahe Patientenversorgung unterstützen. Außerdem wolle man sich auf die tiefe Integration verschiedener Lösungen in die bestehenden klinischen Arbeitsabläufe konzentrieren. Dazu gehören auch die automatische Übernahme von Ergebnissen in Befundtexte oder die Integration mit dem Picture Archiving and Communication System (PACS) und Radiologie Informationssystemen (RIS) im Rahmen der Worklist-Priorisierung.