Limitless Medical Imaging Podcast, Folge 2: Die Bedeutung der Radiologieinformatik mit Dr. Mike Kramer

– Hallo zusammen. Und willkommen zu dieser neuen Episode unseres Podcasts. Heute werde ich mit Dr. Mike Kramer sprechen, der ein klinisch ausgebildeter Führungskraft im Gesundheitswesen mit einem Hintergrund in IT, Qualität und klinischem Wandel ist. Dr. Kramer hat Informatikteams für OhioHealth, SpectrumHealth und TrinityHealth, drei große Gesundheitsorganisationen in den USA, sowie mehrere andere große integrierte Versorgungssysteme innerhalb der USA geleitet. Er ist Geschäftsführer bei Health Value Leadership, wo er klinische Informatik und Gesundheits-IT-Strategie, Workflow und Change Management Beratung für große Gesundheitssysteme und IT-Organisationen bereitstellt. In diesem ersten Teil unserer Gespräche mit Dr. Kramer werden wir über die Bedeutung von Radiologie Informatik sprechen.

Hallo, Dr. Kramer, und willkommen beim Limitless Medical Imaging Podcast. Wir freuen uns, Sie hier zu haben. – Danke, Andra. Danke, dass Sie mich in Ihrem Podcast haben. Ich freue mich, hier zu sein.

– Ich werde mit einer sehr allgemeinen Frage beginnen, aber wir würden gerne wissen, was einige der großen Themen im Gesundheitswesen sind, die Sie gerade interessieren?

– Nun, es waren geschäftige drei Jahre, und es gab viel Veränderung in der Technologie, die eingesetzt wurde, um COVID zu bewältigen. Aber wir sind jetzt aus dem Schlimmsten herausgekommen, und wir haben einige ziemlich große Themen anzugehen in den Gesundheitssystemen in den USA. Erstens verändern sich die wirtschaftlichen Bedingungen im Gesundheitswesen ziemlich stark. Inflation, Herausforderungen im Arbeitskräftebereich, Burnout bei Klinikern, all diese Dinge sind top of mind, während ich networke. Und nachdem ich Zeit mit Führungskräften aus den USA verbracht habe, denke ich, dass wir auch einige neue Technologien und aufkommende Bedrohungen für Verbraucher haben. Wissen Sie, gestern habe ich mich über Amazon für meine Rezepte angemeldet und das ist eine erhebliche Veränderung – solche verbrauchergetriebenen Gesundheitssysteme werden den Markt verändern.

Also, wissen Sie, das setzt eine Menge Druck auf die Führungskräfte der Gesundheitssysteme und zwingt uns, über all das, was wir tun, nachzudenken. Wir wollen anfangen, Automatisierung zu nutzen. Wir wollen Cloudnutzen. Wir wollen KI verwenden. All diese Dinge sind wiederum eine Reaktion auf Bedrohungen im Gesundheitsökosystem, aber auch diese Bedrohungen sind ein Druck, Dinge auf eine Weise zu tun, die möglicherweise effizienter ist.

Und das ist irgendwie aufregend. Es liegt daran, dass sich das Fenster öffnet, um diese Technologien endlich in das Gesundheitsökosystem einzuführen, anstatt einfach nur mehr Menschen darauf anzusetzen.

– Okay. Könnten Sie uns ein wenig mehr über die Anpassung im Gesundheitswesen erzählen?

– So haben traditionelle Akteure wie große Gesundheitssysteme wirklich ein Modell bereitgestellt, in dem man einen Termin vereinbaren musste, und man möglicherweise überwiesen werden musste, um einen Arzt zu sehen. Der Verbraucherismus bietet Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen außerhalb des Kontexts großer Gesundheitssysteme. Und wenn Sie ein Führungskraft eines Gesundheitssystems sind, ist das ziemlich herausfordernd. Es ebnet das Spielfeld. Es handelt sich nicht mehr um eine Beziehung und Transaktion zwischen Versicherer, Gesundheitsdienstleister und Zahler. Ich erwähnte kurz, dass ich auf Amazon ging und mich anmeldete, um meine Rezepte über sie zu beziehen. Sie nutzen Economien des Maßstabs. Sie haben große Vertriebsnetze, um ein Rezept, das mich zuvor 20 Dollar gekostet hat, auf 5 zu senken. Verbraucherismus hat einen riesigen Einfluss auf die Kosten und den Wert der Versorgung.

Amazon, Walgreens, Village Medical, One Medical, das sind alles Beispiele für nicht-traditionelle, verbrauchergetriebene Gesundheitsorganisationen. Das ist also ein Bereich, der für Gesundheitssysteme von Interesse ist. Der zweite Bereich ist der Zugang zu Informationen. Verbraucher können ihre eigenen Informationen besitzen und mit dem 21st Century Cures Act mussten Informationen über elektronische Gesundheitsakten im Jahr 2021 verfügbar sein.

Ein begrenzter Datensatz zu diesem Zeitpunkt, und ab dem 6. Oktober 2022 sind nun alle elektronischen Gesundheitsinformationen für Patienten zugänglich, sei es durch eine Vielzahl von Mitteln über FHIR-Schnittstellen, durch Patientenportale, die im Wesentlichen Zugang zu Informationen auf eine Weise geben, wie Verbraucher ihn zuvor niemals hatten.

Also, was tun Sie damit? Nun, Sie besitzen es. Sie haben die Möglichkeit, es zu anderen Pflegekräften zu bringen. Sie haben die Möglichkeit, von einem Gesundheitssystem zu einem anderen zu wechseln. Sie können es für fortgeschrittene Zwecke wie Bevölkerungsgesundheit, Krankheitsmanagement, Forschung nutzen. Das sind also ziemlich spannende Verbrauchertrends, die wir sehen.

Und ich denke, eines der Dinge, über die wir heute sprechen wollten, war die radiologische Informatik. Und was passiert, wenn Sie Bilder freigeben, die Informationen enthalten, die ich möglicherweise nutzen oder mit anderen teilen könnte, die möglicherweise nicht anfangs in meine Pflege einbezogen waren? Diese Gelegenheit existiert jetzt aufgrund des 21st Century Cures Act.

Wissen Sie, wenn Sie über Interoperabilitätnachdenken, wer Zugang zu Ihren Informationen haben muss? Historisch gesehen war das äußerst herausfordernd. Wissen Sie, wir sind nicht die Bank, wo Sie an jeden Geldautomaten gehen könnten. Informationen und Transaktionen im Gesundheitswesen sind sehr komplex. Es gibt eine große Vielfalt an Vokabeln, aber wirklich, in den letzten 10 Jahren der sinnvollen Nutzung wurde das für Textdaten gelöst.

Und es ist jetzt sehr einfach, ein Dokument mithilfe der HL7-Standards zu übertragen, wobei Sie sagen können, dies ist eine Entlassungszusammenfassung, dies ist eine Aufnahmebeurteilung, dies sind meine Probleme, das sind meine Medikamente. All das sind Textdaten und die Herausforderung jetzt ist Bilddaten und wie Sie Interoperabilität von Bilddaten haben.

Und natürlich werden die Bilddaten immer komplexer, mit größeren Dateigrößen, unterschiedlichen Disziplinen, Neuroradiologie, Kardiologie, kardialer Radiologie, viele weitere Dateien und Arten von Modalitäten, die jetzt in der Radiologie immer größer werden. Also nochmals, die Interoperabilität war groß für Text. Jetzt müssen wir uns mit einigen der komplexeren Dateien und Bildtypen befassen, damit Interoperabilität.

– Und wie hängt das mit der radiologischen Informatik zusammen oder wie stellt der CMIO sicher, dass er eine Strategie für die radiologische Informatik erstellen kann, die diese Herausforderungen anspricht?

– Absolut. Wissen Sie, ich denke, traditionell war es früher das Ziel der Radiologie und der Technologie rund um die Radiologie, die alten Filme, die Sie an eine Lichtbox hängen würden, in ein PACS-Bildgebung system.

Und wenn Sie das wirklich gut machen, haben Sie es in einem zentralen Radiologiesystem über Gesundheitssysteme hinweg gespeichert. Und Sie konnten über Krankenhäuser hinweg gehen und von überall auf der Welt lesen. Das war großartig. Und dann begannen Sie mit der Archivierung, in das, was wir neutrale Archivierung nennen. Und das war die Wissenschaft. Die Wissenschaft der radiologischen Informatik bezog sich auf die Erfassung, Speicherung, Übertragung und Interpretation von radiologischen Bildern.

Und was wir jetzt feststellen, ist, dass es eine ganz andere Schicht von Komplexität gibt, die obendrauf kommt, und zwar, dass wir beginnen, künstliche Intelligenz zu einsetzen, die Bilder automatisiert betrachtet, Unterstützungswarnungen erstellt, die von KI-Algorithmen abhängen, und einige dieser Algorithmen sind nicht alle so klar, was passiert.

Das sind tiefe neuronale Netze und Lernalgorithmen, und die Komplexität hinter diesen Dingen ist erheblich. Also habe ich festgestellt, dass ich die Rolle der radiologischen Informatik in unseren Gesundheitssystemen wirklich aufwerten und sie uns helfen lassen muss, zu verstehen, was möglich ist. Ich gebe Ihnen ein Beispiel.

Es gibt einige große Hersteller, die Schlaganfälle früher im Prozess der Filmerfassung erkennen, sofort nachdem der Film (Entschuldigung, ich sage Film, aber die Datei wird vom CT-Scan erfasst) innerhalb von Minuten und dann benachrichtigen sie das Schlaganfallteam. Algorithmen werden jeden Tag in jeder Kategorie potenzieller Diagnosen auf den Markt gebracht und werden in allen großen Gesundheitssystemen eingesetzt.
Wir brauchen die radiologische Informatik, um uns zu helfen, diese Komplexität zu verstehen, sie zu pflegen, sicherzustellen, dass wir die richtigen Lösungen kaufen und damit vorankommen.

– Vielen Dank für dieses Beispiel. Könnten Sie uns weitere Beispiele für Anwendungsfälle der radiologischen Informatik geben? – Ja. Also, wissen Sie, fortgeschrittene Radiologie und radiologische Informatik, wissen Sie, welche Probleme wir zu lösen versuchen? Die Bilddateien werden immer größer. Also könnten Sie ein Gigabyte für ein digitales Mammogramm haben. Das war vor zwei bis drei Jahren nicht der Fall. Also wächst die Dateigröße erheblich. Wie verwalten Sie diese Dateien, und wie stellen Sie fest, was in der heißen Speicherung vorhanden sein muss, die sofort zugänglich ist und für Vergleiche zur Verfügung steht, im Gegensatz zur tiefen Speicherung, die möglicherweise auf einem statischen Medium ist?

Das ist also ein Anwendungsfall – Archivierung und kosteneffektive Archivierung. Also, jetzt, wo Sie all diese Bilder haben, und sagen wir, Sie haben sie in einer Cloud-basierten Architektur verschoben. Organisiere ich sie und speichere ich sie und erstelle Metadaten, die es mir ermöglichen, sie auf intelligente Weise abzurufen? Das ist radiologische Informatik – die Semantik und die Metadaten rund um DICOM und nicht-DICOM-Bilder.

Wenn Sie jetzt darüber nachdenken, habe ich einen wirklich gut organisierten Cloud-basierten Speicher. Kann ich mehr damit machen? Kann ich über große Gesundheitssysteme hinweg integrieren? Kann ich kollaborative Netzwerke einbringen, in denen möglicherweise ein Spezialist für einen bestimmten Krankheitstyp nicht in meiner Organisation existiert? Die pädiatrische Radiologie ist klassisch. Wissen Sie, viele Notaufnahmen sehen Kinder. Aber sie haben keine pädiatrischen Radiologen im Bereitschaftsdienst. Und so, gibt es eine Möglichkeit, diese Radiologen, die möglicherweise in einer anderen Organisation tätig sind, einzubringen? Und wir haben das lange gemacht, aber eine Cloud-basierte Architektur ermöglicht es, das dynamischer zu gestalten und auf ein breiteres Netzwerk zuzugreifen.

So wird die Zusammenarbeit und das Teilen von Bildern zu einem großen Anwendungsfall, insbesondere für subspezifische radiologische Bildgebung. Während wir immer mehr an KI denken, wie bekomme ich Bilder in einen Bereich, in dem ich die Bilder lernen und analysieren und neues Wissen und Entdeckungen schaffen kann? Das ist ein Anwendungsfall.

Und die Herausforderung dabei ist, wie anonymisiere ich diese Bilder und nutze sie auf eine Weise, die ich dann Algorithmen erstellen kann, die dann in das Gesundheitssystem zurückgebracht werden können? Einige dieser Dinge sind ohne die radiologische Informatik, ohne fortgeschrittene Analytik wie cloudbasierte Bildverwaltung, Metadatenverwaltung und Archivierung nicht machbar.

– Und ohne Interoperabilitätsstandards.

– Und ohne Interoperabilität. Wenn ich ein Forscher bin oder im Marketing neuer pharmazeutischer Produkte tätig bin, kann ich diese Bilder nutzen, die jetzt in der Cloud sind, ein weiterer Anwendungsfall, richtig, für die Entwicklung und langfristige Ergebniseinschätzung der pharmazeutischen Entwicklung in der Industrie?

Und wieder, wissen Sie, ich muss in der Lage sein, die Daten, die Vertraulichkeit, sicher zu verwalten. Aber dann diese Bilder wieder zu identifizieren und möglicherweise am Bett des Patienten zu nutzen, um zu zeigen, was die möglichen Ergebnisse für diese Patienten sind.

– Wow, das ist faszinierend. Wie denken Sie, trägt die radiologische Informatik als Disziplin zur Gesamteffizienz der radiologischen Abteilungen bei?

– Sicher. Wissen Sie, die radiologischen Abteilungen sind mit einer Vielzahl von Dateien, Dateigrößen, Modalitäten und der radiologischen Informatik und neuen Technologien in der radiologischen Informatik überfordert, um uns bei der Verwaltung dieser Komplexität zu helfen. Denken Sie an ein Tumorboard, jemand wird über personalisierte Medizin nachdenken. Sie könnten Genomik in der EHR betrachten, aber gleichzeitig schauen Sie sich einen CT-Scan an, und Sie könnten auch eine nuklearmedizinische Studie betrachten und dann verstehen, wie die Herzfunktion des Patienten ist. All diese Modalitäten zusammen in eine Lösung zu bringen, damit ein interdisziplinäres Team den Behandlungsplan entwickeln kann.

Das sind sehr komplexe Dinge, und unsere radiologische Informatik und unsere Technologen würden darüber nachdenken, was die Abläufe für ein Tumorboard. Wie bringe ich Bilder aus mehreren verschiedenen Plattformen, aus mehreren verschiedenen Gesundheitssystemen zusammen, damit wir daraus effizient Schlussfolgerungen ziehen können?

Ich kann daran denken, an einem Tumorboard teilzunehmen, als ich in der Ausbildung war, und wie wir die anderen Koffer mit Informationen durchforsten mussten. Der Patient brachte uns Informationen. Wir hatten CD-ROMs. Wir hatten Glück, wenn wir eine vollständige Sicht auf das Bild hatten, und ich denke, zunehmend sind Tools erforderlich, die agnostisch gegenüber einem Gesundheitssystem, einem PACS-System, einer Disziplin, sei es Radiologie oder Kardiologie, sind und sich auch mit der elektronischen Krankenakte integrieren, um einen vollständigen Überblick über den Patienten zu erhalten..

Andra, Sie haben mich gefragt, was radiologische Informatik ist und welche Funktion sie in der Zukunft haben könnte. Und Sie denken an, wissen Sie, das alte PACS-System und daran, dass es schnell und reibungslos funktioniert.

Aber zunehmend müssen wir diese anderen Anwendungsfälle ansprechen: Was ist die kostengünstigste Archivierungslösung? Wie bringe ich Bilder über Netzwerke von Anbietern ein? Was mache ich in einem Joint Venture? Wie verwalte ich Überweisung informationen? Ich bin jetzt Teil eines klinisch integrierten Netzwerks oder ich bin eine Private-Equity-Firma, die mehrere Krankenhäuser unterstützt, neue jeden Tag. Und so wird ein radiologischer Informatiker über all diese Geschäftsfälle nachdenken müssen.

Und dann, wenn Sie Teil einer akademischen Organisation oder einer Forschungsorganisation sind, müssen Sie über Tumorboards, Forschung und Anonymisierung dieser Daten nachdenken. Und wenn ich im Bereich arbeite, in dem ich versuche, Verbraucheranfragen zu verwalten, wie gebe ich die Informationen an die Patienten zu erhalten.?
Das ist ein riesiges Arbeitsfeld, und als CMIO kann ich das nicht alleine tun. Ich muss Experten bitten, Technologien zusammenzubringen, die noch nie zuvor zusammengebracht wurden.

– Wie beeinflusst die Implementierung der radiologischen Informatik die Rolle von Radiologen und anderen Gesundheitsfachkräften?

– Also hat die Disziplin der Radiologen innerhalb einer Organisation als Fachgebiet darin bestanden, durch viele Studien zu navigieren und auf die Fragen zu reagieren, die ihnen gestellt wurden, und dann als Berater für die behandelnden Ärzte zu agieren. Vieles davon ist rohe Kraft, um so viele Bilder wie möglich zu durchforsten. An welchem Punkt denken sie über ihren Workflow nach? An welchem Punkt denken sie über neue Technologien nach? An welchem Punkt denken sie über einige dieser Anwendungsfälle nach, über die wir gesprochen haben? Und sie werden Experten wie radiologische Informatiker benötigen, um ihnen zu helfen, Technologie anzuwenden.

Also kam eine Private-Equity-Firma vor etwa ein Jahr und einem halben Jahr zu mir und sagte: „Wir schauen uns KI-Lösungen an. Können Sie uns dabei helfen, das umzusetzen?“ Und es gab viele verschiedene KI-Lösungen. Keine von ihnen lief auf der gleichen Plattform. Alle benötigten separate Datenströme in die KI-Cloud, und es wird Radiologieinformatik-Fachkräfte erfordern, die das im Namen der Radiologie-Berufe verwalten.

– In welcher Weise unterstützt die radiologische Informatik den Übergang zur wertbasierten Versorgung? – Absolut, wissen Sie, ich denke, zunehmend waren Bildgebungsmodalitäten mit einem Gesundheitssystem verbunden und sollten ein Problem ansprechen und im wertbasierten Gesundheitswesen werden wir effizient und effektiv teure radiologische Modalitäten nutzen müssen. Organisationen wie die Centers for Medicaid Services betrachten die Gesamtkosten der Versorgung. Also wird meine Beziehung zu einem Radiologen sein: Was ist die erste beste Studie? Können Sie auf bereits durchgeführte Studien zugreifen? Können Sie darauf mehr Intelligenz legen, die mir helfen könnte, das Leben des Patienten zu verwalten?

Ein interessantes Beispiel, ich wurde gebeten, ein Unternehmen zu kommentieren, das einen KI-Algorithmus hat, der in der Lage ist, von einem einfachen Film aus zu erkennen, ob dieser Patient Pneumonie hat. Aber der KI-Algorithmus läuft und kann Osteoporose von einem Röntgenbild erkennen, fast so gut wie ein Knochenscan. Nun, wissen Sie, wird der Radiologe das annehmen und sagen: Anstatt nach einer weiteren Studie zu fragen, kann ich diesen KI-Algorithmus nutzen, um den Patienten kostengünstiger und effektiver zu kosteneffizienter Versorgung und Behandlung zu leiten?

– Da wir auf die letzte Minute unserer Episode zusteuern, möchte ich Sie fragen, was Sie für die Zukunft der radiologischen Informatik halten oder wohin Sie denken, dass sie headed? Welche Trends sehen Sie kommen?

– Danke, Andra. Wissen Sie, ich denke, Interoperabilität wird vieles davon antreiben.
Die Möglichkeit, ein konsolidiertes transportables Bildgebungsprotokoll ähnlich wie Ihre Textaufzeichnungen zu haben, kommt, um es in die Cloud zu bewegen und sowohl von den behandelnden als auch den verwaltenden Klinikern zum Verbraucher zu leiten. Und denken Sie, wissen Sie, an ein junges Kind, das mit einem angeborenen Gesundheitsdefekt geboren wird. Beispielsweise die Fallot-Tetralogie, für die viele, viele Operationen in der frühen Lebensphase erforderlich sind, und die Anatomie dieser Studie wird in vielen verschiedenen Modalitäten erfasst. Es wird Röntgenbilder, CT-Scans , nennen Sie es, aus dem ganzen Krankenhaus, das das Kind geboren hat, zum Tertiärkrankenhaus, das diese Operationen vom frühen Leben des Patienten bis ins Erwachsenenalter managen wird., , nennen Sie es, aus dem ganzen Krankenhaus, das das Kind geboren hat, zum Tertiärkrankenhaus, das diese Operationen vom frühen Leben des Patienten bis ins Erwachsenenalter managen wird.Nun, dass das Repository-Informationen im Besitz des Patienten sind und über die Lebensdauer des Patienten verfügbar sind, ist der Weg, den wir gehen. Und ich denke, die Möglichkeit, dann die Daten und die Metadaten zu normalisieren, um sie effizient in dieser Cloud-Architektur zu halten, kommt, und ich freue mich auf den Tag, an dem ich als Elternteil oder ich als Hausarzt mit Zuversicht sagen kann, dass niemand wichtige Informationen verpassen wird und dass wir sie auf eine Weise verwalten, die es uns ermöglicht, keine Studien zu wiederholen, weil wir keinen Zugang dazu haben, und dass wir Dinge über Patienten lernen werden, die wir sonst nicht gelernt hätten.

Well, that repository information being owned by the patient and being available throughout the life of the patient is where we’re going. And I think the opportunity then to apply A.I., to normalize the data and the metadata to keep it efficiently in that cloud architecture is coming and I’m excited to see the day where I, as a parent, or I, as a primary care physician, can confidently say that nobody’s going to miss important information and that we’re going to have it managed in a way that we’re not repeating studies because we can’t get access to them, and that we’re going to learn things about patients that we wouldn’t have otherwise learned.

All das kommt also, und es wird von großen Berechnungen, groß angelegten cloud-basierten Architekturen mit großen Rechenkapazitäten sowie von der Kreativität und dem Wissen der Radiologen, Kliniker und Radiologie-Informaticer abhängen, die diese Architektur verwalten.

– Vielen Dank, Dr. Kramer. Danke, dass Sie an dieser Episode teilgenommen und Ihre Erfahrungen sowie einige großartige Einblicke mit uns geteilt haben. Wir werden in einer zukünftigen Episode mehr über KI, die Implementierung von KI und deren Verbindung zur Radiologieinformatik sprechen, aber danke für Ihre Zeit, Dr. Kramer, und ja, ich freue mich auf unsere nächste Episode.

– Andra, danke, dass Sie mich eingeladen haben. Es war mir eine Freude!