Radiológia

A mesterséges intelligencia a radiológiai munkafolyamatban

Bágyi Péter — Sun, 07 Jun 2026 18:22:38 +0200

Chendeb El Rai, M.; Beya Far, A.; Darweesh, M.; Dhou, S.; Aburaed, N.; El Rai, S.; ElKhazendar, M.; Ellahham, S.
Artificial Intelligence Across the Radiology Workflow:
A Nine-Stage Narrative Review.
Diagnostics 2026, 16, 1485.
https://doi.org/10.3390/diagnostics16101485

A radiológiai szolgáltatások működése egyre összetettebbé válik a képalkotási feladatok számának növekedése, valamint az egymással összekapcsolt klinikai és adminisztratív folyamatok közötti koordinációs igények bővülése miatt. Ez az összetettség a munkafolyamat különböző szakaszaiban tapasztalható eltérésekben is megnyilvánul, melyeket a széttagolt információáramlás, a heterogén rendszerintegráció és a több forrásból származó adatoktól való függőség okoz. A mesterséges intelligencia (AI) ezért potenciális eszközként jelent meg az automatizálás, a prioritások meghatározása és a működési hatékonyság támogatására a radiológiai munkafolyamatok egészében. Ez az irodalmi áttekintés a radiológiai munkafolyamat kilenc szakaszában megjelenő, publikált AI-alkalmazásokat vizsgálja. Összefoglalja, hogyan vizsgálják az AI-módszereket a radiológiai gyakorlatban mind az adminisztratív koordináció, mind a diagnosztikai folyamatok támogatására.

Az AI-megközelítések célja a repetitív adminisztratív feladatok csökkentése, az erőforrás-kihasználás javítása, valamint a radiológusok támogatása a növekvő képalkotási munkaterhelés kezelésében. A kutatási tevékenység azonban továbbra is egyenetlen, erősen koncentrálva a későbbi szakaszok feladataira, mint például a képelemzés és a jelentéskészítés, míg a korábbi és adminisztratív szakaszok viszonylag kevéssé kutatottak maradnak. A meglévő kutatások egységes, munkafolyamat-orientált keretbe rendezésével ez a tanulmány kiemeli a fókuszterületeket és azonosítja a kevésbé kutatott szakaszok hiányosságait.

Az eredmények arra utalnak, hogy míg számos AI-alkalmazás közeledik a korai klinikai bevezetéshez, a szélesebb körű, munkafolyamat-szintű hatást továbbra is korlátozzák a rendszerintegrációval, az interoperabilitással, az irányítással és a valós világban történő megvalósítással kapcsolatos kihívások. A további előrelépés attól függ, hogy sikerül-e olyan integrált és klinikailag validált megoldásokat kifejleszteni, amelyek túllépnek az elszigetelt feladatokon, és támogatják a radiológiai munkafolyamatok összehangolt optimalizálását.

Bevezetés

A radiológiai szolgáltatások iránti igény folyamatosan növekszik, a vizsgálatok egyre összetettebbé válnak, és a diagnosztikai pontosság iránti elvárások is folyamatosan emelkednek. A radiológiai munkafolyamatokat a feladatok közötti rendszeres váltások, a széttagolt információáramlás és az ismétlődő kontextusváltások jellemzik, amelyek nagy forgalmú klinikai környezetben hatással lehetnek a hatékonyságra és a kognitív terhelésre. A radiológiai munkafolyamat egymástól függő értékláncként működik, amelyben a korai szakaszokban felmerülő hatékonysági hiányosságok továbbterjedhetnek a folyamat későbbi szakaszaiba, fokozva az egymással összekapcsolt folyamatok közötti működési súrlódásokat. A munkafolyamatok széttagoltságának kezelése ezért egyre nagyobb érdeklődést váltott ki a folyamatok integrációjára, a feladatok koordinációjára és az információk folytonosságára összpontosító, rendszer szintű megközelítések iránt. Ebben az összefüggésben a mesterséges intelligenciát (AI) olyan eszközként vizsgálták, amely támogatja a radiológiai folyamat során a diagnosztikai, adminisztratív és koordinációs folyamatokat. Számos régióban a munkaerő-kapacitás és a képalkotási igény nem áll összhangban egymással, különösen a pandémiával járó zavarok után, bár a bizonyítékok arra utalnak, hogy a gyakori AI-használat paradox módon növelheti a radiológusok kiégésének kockázatát, különösen nagy munkaterhelés mellett. Bár az AI-t gyakran társítják a képi eltérések felismerésével, a publikált alkalmazások túlmutatnak a diagnosztikai értelmezésen, és magukban foglalják a radiológiai munkafolyamat több szakaszában történő működési koordinációt és munkafolyamat-optimalizálást is. A közzétett tanulmányok eloszlása a munkafolyamat szakaszai között azonban egyenetlen. A szakirodalom jelentős része a későbbi diagnosztikai tevékenységekre, különösen a képelemzésre, az értelmezésre és a leletkészítésre koncentrál.

Ezzel szemben számos operatív szakasz viszonylag kevésbé képviselteti magát a közzétett kutatásokban, ideértve az előzetes jóváhagyási és adminisztratív folyamatokat, az ütemezést és a betegút kezelését, valamint a vizsgálatot vagy az utómunkálatokat. A vizsgálat megrendelésehez hasonló, a folyamat elején zajló klinikai döntéshozatali folyamatok, valamint a betegek bevonásával és utánkövetésével kapcsolatos, a folyamat végén zajló tevékenységek szintén kevesebb tanulmányban kerülnek tárgyalásra.

Ez az eloszlás tükrözi, hogy az AI-kutatás történelmileg a képértelmezési feladatokra helyezte a hangsúlyt, míg az adminisztratív koordináció és a munkafolyamat-kezelési folyamatok viszonylag kevesebb figyelmet kaptak a radiológiai szakirodalomban. A legújabb AI-alkalmazások elsősorban a gépi tanulásra (ML) és a mélytanulásra (DL) támaszkodnak, számítógépes látás (CV) módszereket alkalmazva, mint például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek), a generatív ellentétes hálózatok (GAN-ok) és a grafikonalapú megközelítések a besorolási, felismerési és szegmentálási feladatokhoz. A természetes nyelvfeldolgozás (NLP), beleértve a transzformátor-alapú modelleket, mint például a Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), a Generative Pre-trained Transformer (GPT) és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), kibővítette a strukturálatlan klinikai szövegek és adminisztratív adatok automatizált feldolgozását.

A teljesítményjelentések általában olyan mutatókat tartalmaznak, mint a görbe alatti terület (AUC), a pontosság, az F1-pontszám és a feldolgozási idő (TAT). Ezen előrelépések ellenére a meglévő áttekintések gyakran konkrét algoritmikus megközelítésekre, képalkotó módszerekre vagy a radiológiai munkafolyamat kiválasztott szakaszaira összpontosítanak, ahelyett, hogy a teljes adminisztratív és klinikai folyamatot vizsgálnák. A jelen áttekintésben használt kilencszakaszos munkafolyamat-modell a korábban publikált radiológiai munkafolyamat-taxonómiák összehasonlító szintéziséből származik. Az 1. táblázat szemlélteti, hogy a reprezentatív keretrendszerekben leírt szakaszhatárok hogyan felelnek meg a jelen tanulmányban alkalmazott szakaszoknak. Ahol a korábbi keretrendszerek több operatív folyamatot egyetlen szakaszba csoportosítottak, a jelen modell azokat szétválasztja, ha a szakirodalom az AI-alkalmazások vagy az operatív döntési pontok különálló kategóriáit mutatja be. A meglévő taxonómiák általában magukban foglalják a megrendelést, a protokollálást, az adatgyűjtést, az értelmezést és a leletezést; azonban a finanszírozási jelentés (kódolás), az előzetes jóváhagyás és a betegek utánkövetése a korábbi felbontásokban nem következetesen jelenik meg. Ez a narratív áttekintés összefoglalja a mesterséges intelligencia publikált alkalmazásait a radiológiai munkafolyamat kilencszakaszos ábrázolásán keresztül, amely a korábban publikált munkafolyamat-taxonómiák konvergens szintéziséből származik. A keretrendszert a szakirodalom áttekintésének szervezeti struktúrájaként használjuk, nem pedig a radiológiai munkafolyamat javasolt elméleti modelljeként. Bár a korábbi munkafolyamat-leírások konkrét algoritmikus területekre, képalkotó módszerekre vagy a radiológiai munkafolyamat kiválasztott szegmenseire összpontosítottak, a jelen áttekintés olyan szakaszokat is magában foglal, mint az előzetes jóváhagyás és a számlázás (2. szakasz) valamint a betegek bevonása (9. szakasz), hogy lefedje a szakirodalomban bemutatott teljes adminisztratív és klinikai útvonalat. A jelen áttekintésben figyelembe vett kilenc szakasz a következő:

Klinikai vizsgálat megrendelése és a vizsgálat kiválasztása
Előzetes jóváhagyási folyamat és finanszírozási jelentés (kódolás/számlázás)
Ütemezés és a betegút kezelése
Vizsgálati protokoll, betegpozicionálás és dózisoptimalizálás
Felvétel (képanyag) és utómunkálatok
Radiológus kijelölése és a munkalista prioritásainak meghatározása
Képelemzés és értelmezés
Leletkészítés és kommunikáció
Utánkövetés és betegbevonás

1. táblázat: A javasolt kilencszakaszos radiológiai munkafolyamat és a meglévő munkafolyamat-keretrendszerek közötti összehasonlítás. ✓ = a szakasz kifejezetten szerepel; ∼ = részben szerepel egy másik szakaszban; - = nem szerepel. A † jelöléssel ellátott szakaszok az összes korábbi keretrendszerben hiányoznak vagy csak marginális szerepet játszanak, és a javasolt modell legfőbb hatókör kiterjesztéseit jelentik.
Chendeb El Rai, M.; Beya Far, A.; Darweesh, M.; Dhou, S.; Aburaed, N.; El Rai, S.; ElKhazendar, M.; Ellahham, S. Artificial Intelligence Across the Radiology Workflow: A Nine-Stage Narrative Review. Diagnostics 2026, 16, 1485.

A kilencszakaszos ábrázolás egy strukturált keretet nyújt, amelyen keresztül a radiológiai gyakorlatban jelentett mesterséges intelligencia (AI) alkalmazások áttekinthetők. Azáltal, hogy ezeket az alkalmazásokat egy összekapcsolt működési keretbe helyezi, a tanulmány azt vizsgálja, hogy a publikált kutatások hogyan foglalkoznak a radiológiai gyakorlat különböző elemeivel, ideértve a vizsgálatkérésnél nyújtott döntéstámogatást, a képalkotás optimalizálását, a leletezéshezhez nyújtott segítséget, a strukturált leletezést, a kommunikációt és a nyomonkövetés koordinálását. Ez a szemlélet lehetővé teszi az AI-alkalmazások munkafolyamat-szakaszok közötti eloszlásának összehasonlítását, és rávilágít azokra a területekre, ahol a kutatási tevékenység még mindig korlátozott. A leíró összefoglaláson túlmenően ez a felülvizsgálat rávilágít az bizonyítékok eloszlásának strukturális egyensúlytalanságára és a szakaszok közötti függőségekre, amelyek korlátozzák a mesterséges intelligencia valós világbeli bevezetését.

A mesterséges intelligencia integrálása a radiológiai munkafolyamatba

A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásait a radiológiai munkafolyamat több szakaszában az automatizálás és a működési hatékonyság javítása érdekében fejlesztették ki. Ezek a rendszerek nem csupán diagnosztikai eszközként működnek, hanem egyre inkább támogatják a munkafolyamat koordinálását és a döntéshozatalt a kezdeti klinikai értékeléstől a leletkészítésen át az utánkövetésig. Például az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokra (EHR) alkalmazott NLP segíthet a megfelelő képalkotási módszer kiválasztásában és az irányelvek betartásában, míg a prediktív analitika a ütemezés, a betegút, a módszerek kihasználtsága, az adatgyűjtés optimalizálása és a felvételkészítés során a valós idejű protokollalkotás optimalizálására szolgál. A későbbi értelmezési szakaszokban a mélytanulási algoritmusok kiváló teljesítményt nyújtottak olyan komplex állapotok felismerésében és diagnosztikai támogatásában, mint a pulmonalis csomók, a mellrák és a koponyaűri vérzés. A mesterséges intelligencia hozzájárulhat az operatív menedzsmenthez is azáltal, hogy lehetővé teszi a munkalista dinamikus prioritásainak meghatározását, így a sürgős vizsgálatok időben a radiológus elé kerülhetnek. A képértelmezést követően az AI-módszerek támogatják a posztanalitikai folyamatokat, beleértve az automatizált leletszerkezet-kialakítást, az információk kinyerését, valamint a leletek közlését a beutaló klinikusokkal és a betegekkel. A következő alfejezetek a radiológiai munkafolyamat egyes szakaszaiban jelentett AI-alkalmazásokat vizsgálják, kiemelve a klinikai bevezetés jelenlegi területeit és a további validációt igénylő szempontokat.

1. Klinikai vizsgálatok elrendelése és kiválasztása

A diagnosztikai képalkotási munkafolyamatok a vizsgálatok elrendelésével kezdődnek, ahol a klinikai indikációk, az irányelvek betartása és az adminisztratív követelmények találkoznak. A hiányos beutalók és a széttagolt dokumentáció miatt a radiológusoknak gyakran több strukturálatlan feljegyzésből kell rekonstruálniuk a klinikai kontextust, ami a nagy munkaterhelés mellett megnöveli a döntéshozatal bonyolultságát. Ezen korlátok miatt a megrendelési szakasz az AI-alapú klinikai döntéstámogatás (CDS) korai fókuszpontjává vált, különösen mivel a megfelelőségi kritériumok és a biztosítási engedélyezési követelmények folyamatosan változnak. Ebben a szakaszban az AI-rendszerek CDS-eszközként működnek, NLP-t és ML-t használva kivonják a szabad szöveges EHR-ekből az indikációkat, és összehangolják azokat a modalitás megfelelőségi kritériumokkal. A legtöbb tanulmány a dokumentációs struktúra és az irányelvekkel való összhang javulásáról számol be, nem pedig a teljesen automatizált döntéshozatalról. A nagyszabású értékelések mérhető működési előnyökről számolnak be. Egy 266 029 ambuláns képalkotási rendelést elemző, több központban végzett bevezetés során az AI-támogatott elemzés után a strukturált rendelésbeviteli arány 34,6%-ról 67,3%-ra, a megfelelőségi pontszám pedig 30%-ról 52%-ra emelkedett, bár a rendelések közel fele továbbra is pontszám nélkül maradt. Hasonlóképpen, az American College of Radiology NLP-alapú CDS-eszközének validálása azt mutatta, hogy a helyes irányelv az egyszerű lekérdezések 98%-ában, a komplex lekérdezések 85%-ában és a valós indikációk 86%-ában a három legelső találat között jelent meg, ami a strukturált indikációk megbízható visszakeresését tükrözi (2. ábra). Az irányelvekkel való egyezésen túl a prediktív megközelítések nagyobb személyre szabást hozhatnak a vizsgálatok kiválasztásába. Az ASSIST keretrendszer, amely a PROMISE vizsgálat 9572 betegéből származik, becsülte az anatómiai és a funkcionális vizsgálatok egyéni előnyeit; a modell ajánlásainak való megfelelés alacsonyabb súlyos kardiovaszkuláris események arányával járt együtt (interakciós p-értékek: 0,0024 és 0,0321). Ez a 3. ábrán látható módon a szabályalapú irányelv-megfelelésről a kockázati rétegezésen alapuló képalkotó vizsgálatok kiválasztására való átállást illusztrálja. A bevezetésre vonatkozó prospektív elemzések továbbá az interoperabilitási és irányítási akadályokat azonosítják a megvalósítás folyamatos kihívásaként. A vizsgált szakirodalomban a tanulmánytervek retrospektív működési elemzéseket, NLP-alapú visszakeresési értékeléseket, külsőleg validált prediktív modelleket és prospektív bevezetési tanulmányokat tartalmaznak. A rutin radiológiai munkafolyamatokba teljes mértékben integrált, AI-támogatott rendelési rendszerek prospektív, több helyszínen végzett értékeléséről azonban még nem számoltak be. A legfontosabb korlátok között szerepel a dokumentáció minőségétől való függés, a teljesítmény csökkenése homályos indikációk esetén, a pontszámok hiányos lefedettsége, a poszt hoc modellfejlesztés, valamint az interoperabilitási és szervezeti akadályok, amelyek befolyásolják a valós környezetben történő bevezetést. A 2. táblázat összefoglalja a reprezentatív eredményeket és korlátokat. Összességében a bizonyítékok arra utalnak, hogy az AI bevezetése ebben a szakaszban még korai klinikai készenléti szinten van, és nem érte el a teljes működési érettséget, ami a TRL 4–5 szintnek felel meg.

2. ábra: Áttekintés egy olyan NLP-algoritmusról, amely a klinikai indikációkat a megfelelőségi kritériumokra vonatkozó irányelvekhez rendeli. CC BY 4.0.
Chendeb El Rai, M.; Beya Far, A.; Darweesh, M.; Dhou, S.; Aburaed, N.; El Rai, S.; ElKhazendar, M.; Ellahham, S. Artificial Intelligence Across the Radiology Workflow: A Nine-Stage Narrative Review. Diagnostics 2026, 16, 1485.

3. ábra. Az ASSIST rendszer személyre szabja a képalkotó vizsgálatok kiválasztását a koszorúér-betegségben szenvedő betegek számára. Az Oxford University Press engedélyével közölve.
Chendeb El Rai, M.; Beya Far, A.; Darweesh, M.; Dhou, S.; Aburaed, N.; El Rai, S.; ElKhazendar, M.; Ellahham, S. Artificial Intelligence Across the Radiology Workflow: A Nine-Stage Narrative Review. Diagnostics 2026, 16, 1485.

2. táblázat: Klinikai vizsgálatok elrendelésére és kiválasztására szolgáló mesterséges intelligencia módszerek (1. szakasz):

Hivatkozás	Vizsgálati módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[21]	Általános radiológia	A strukturálatlan beutalókból történő mesterséges intelligencia-alapú adatkinyerés a vizsgálatok kiválasztásának támogatására	Narratív áttekintés; nincs prospektív klinikai értékelés	A teljesítmény a dokumentáció minőségétől függ; hiányos beutalók esetén romlik
[40]	Több modalitás	Irányelvekkel összhangban lévő CDS a nem megfelelő képalkotás csökkentése érdekében	Egyetlen intézmény; nincs kontrollált összehasonlító csoport	Az orvosok elfogadási gátjai; a munkafolyamatba való integráció nem bizonyított
[32]	Több modalitás	NLP-alapú összehasonlítás a szabad szöveges indikációk és a megfelelőségi kritériumok között (top-3 pontosság: 98%, 85%, 86%)	Retrospektív visszakeresési értékelés; a bevezetés eredményét nem mérték	A visszakeresési teljesítmény jelentősen romlik homályos vagy kétértelmű lekérdezések esetén
[41]	Többféle modalitás	A többközpontú bevezetés (266 029 rendelés) javította a strukturált indikációkat (34,6%→67,3%) és a pontozást (30%→52%)	Pre–post tervezés; nincs párhuzamos kontrollcsoport	A megrendelések 48%-a pontszám nélkül maradt; a lefedettségi hiány nem oldódott meg
[42]	Kardiológiai képalkotás	ML-személyre szabás (9572 beteg); alacsonyabb eseményszám az összehangolás esetén (p = 0,0024, 0,0321)	Utólagos modellfejlesztés; nem prospektív randomizálás	A PROMISE vizsgálati kohorszán kívül nem validálták; általánosíthatóság nem megerősítve
[43]	Radiológia	Az interoperabilitás és a kormányzás akadályait azonosító prospektív tanulmány	Egyetlen intézmény; kvalitatív tervezés	Az interoperabilitás és a szervezeti akadályok korlátozzák a skálázható bevezetést

2. Előzetes jóváhagyási folyamat és finanszírozási jelentés (kódolás/számlázás)

Csekély számú publikált kutatási tanulmány foglalkozik a radiológiában az előzetes jóváhagyás és a számlázás során alkalmazott mesterséges intelligencia módszerekkel. A tanulmányok szűkössége az egészségügyi finanszírozási rendszerek strukturális jellemzőit tükrözi, ideértve a keretrendszerek országok közötti eltéréseit, valamint az automatizált kódolási döntéseket övező szabályozási és felelősségi korlátokat. Az előzetes jóváhagyási és kódolási szakasz jelentős adminisztratív bonyolultságot jelent a radiológiai munkafolyamatokban. A kézi kódolás pontossága a kódoló tapasztalatától és az eset összetettségétől függően 50% és 98% között mozog, és a becslések szerint az ebben a szakaszban jelentkező hatékonysági hiányosságok az egészségügyi kiadások pazarlásának 15–25%-át teszik ki, miközben a leletek és a koordináció terén késleltetéseket okoznak a folyamat későbbi szakaszaiban. Az AI-alkalmazások ebben a szakaszban főként az automatizált kódolásra és az adminisztratív adatok kinyerésére összpontosítanak. Az NLP- és ML-megközelítések technikai megvalósíthatóságukat bizonyítják, de továbbra is korlátozza őket a dokumentumok redundanciája, a folyamatosan változó kódolási rendszerek, valamint az implicit számlázási logika formalizálásának nehézsége. A nagy nyelvi modellek javított kódolási hatékonyságot mutattak az általános modellekhez képest. Egy 200 koponya-gerinc CT- és MRI-jelentésre alkalmazott NLP-rendszer 0,88-as érzékenységet, 0,80-as specifitást és 0,83-as F2-értéket ért el az első 5 ICD-10 (Betegségek Nemzetközi Osztályozása, tizedik kiadás) kód esetében, a neuroradiológusok közötti értékelői egyezés pedig a Krippendorff 𝛼=0,39-0,63 között mozgott. A képalkotó szolgáltatásokra vonatkozó térítési rendszereket nem az AI-val kiegészített munkafolyamatokra tervezték, ami bizonytalanságot okoz a kódolási és fizetési folyamatokban. Rendszerszinten a nagyméretű igénylési adatok azt jelzik, hogy a radiológusok által az AI-támogatott szolgáltatásokért kiszámlázott/kódolt összegek az elmúlt években jelentősen nőttek, bár a visszatérítési folyamatok strukturálisan továbbra sem illeszkednek az AI-támogatott munkafolyamat-modellekhez. Az operatív bizonyítékok továbbra is korlátozottak. Egy késedelmes utánkövetési ajánlásokat nyomon követő NLP-folyamat bevétel-visszanyerést mutatott ki egy radiológiai osztályon belül. Az algoritmusok által vezérelt elutasítások aránytalanul érinthetik a kiszolgáltatott népességcsoportokat, ami kiemeli a kormányzási és méltányossági aggályokat. A vizsgált anyagban a bizonyítékok főként retrospektív kódolási értékelésekből, egyetlen intézményben végzett bevezetésekből és szakpolitikai elemzésekből származnak. Az integrált, AI-támogatott kódolás prospektív, több fizető fél által végzett validációjáról még nem számoltak be. A korlátozások között szerepel a leggyakrabban használt kódokon túlmutató teljesítménycsökkenés, az egyetlen intézményben végzett megvalósíthatósági vizsgálat több fizető fél általi validáció nélkül, valamint az algoritmusok által vezérelt elutasítási rendszerekkel kapcsolatos irányítási aggályok. A 3. táblázat összefoglalja a reprezentatív eredményeket és korlátokat. A legtöbb jelentett eredmény korlátozott kódolási hatókörű, egyetlen intézményben végzett megvalósíthatósági tanulmányokból származik, és továbbra is hiányzik az intézményközi vagy több fizető fél által végzett validáció. Összességében az AI-alkalmazások ebben a szakaszban még a megvalósíthatósági szinten vannak, és nem közelítenek az operatív bevezetéshez, ami a TRL 2–3 szintnek felel meg.

3. táblázat: Mesterséges intelligencia módszerek az előzetes jóváhagyási és számlázási folyamatokhoz (2. szakasz):

Hivatkozás	Módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A vizsgálat korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[46]	craniospinalis CT/MRI	NLP ICD-10 kódolás; érzékenység 0,88, specifitás 0,80, F2 0,83 a leggyakoribb kódok esetében	Egyetlen intézmény; csak 200 jelentés értékelése	A pontosság az 5 leggyakoribb kódra korlátozódik; mérsékelt értékelők közötti egyezés ( 𝛼 = 0,39–0,63)
[55]	MRI-jelentések	Finomhangolt LLM-ek (GermanBERT, flanT5) az ICD-10 kódoláshoz	Kizárólag német nyelvű adatkészlet; nincs külső validálás	A teljesítmény jelentősen csökken a leggyakoribb kódokon túl
[52]	Radiológiai osztály	NLP-folyamat a késedelmes utánkövetési ajánlások azonosítására bevétel-visszaszerzéssel	Egyetlen intézmény; kizárólag közvetett számlázási eredmények	A bevétel-visszaszerzés nem kapcsolódik a kódolási pontossághoz; hibaarányról nem számoltak be
[53,54]	Előzetes engedélyezés	Magas a visszautasított engedélyezési döntések megsemmisítési aránya; bizonyítékok a méltánytalan elutasítási mintákra	Kizárólag szakpolitikai elemzés; nincs prospektív vagy intervenciós értékelés	Az algoritmikus elutasítások aránytalanul érinthetik a kiszolgáltatott népességcsoportokat; a méltányossági kockázatok nem csökkentettek

3. Ütemezés és a betegút kezelése

A radiológiai időpontfoglalás egy kulcsfontosságú működési korlátot jelent, amelyben az erőforrások elosztása, a vizsgálati módszerek rendelkezésre állása és a betegek kiszámíthatatlan megjelenése befolyásolja a teljesítményt és a későbbi jelentések elkészítésének határidejét. A meg nem jelenés és a késői lemondások pénzügyi veszteségeket okoznak, és késleltetéseket eredményeznek a munkafolyamat láncában. Ezek a kihívások különösen fontosak a nagy áteresztőképességű osztályokon, ahol a modalitások és a műszakok között felhalmozódik az üresjárati idő, ami ösztönzi az érdeklődést az AI-alapú prediktív eszközök iránt a betegáramlás és az erőforrás-kihasználás javítása érdekében. A gépi tanuláson alapuló meg nem jelenés-előrejelzés a jelenleg leginkább kutatott AI-alkalmazás. Az elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EMR) változói, beleértve a rendelési időközöket, a biztosítás típusát és a korábbi meg nem jelenések történetét, bizonyítottan rendelkeznek prediktív értékkel, a logisztikai regresszió 54652 radiológiai rendelésen 0,77-es AUC-értéket ért el. A 4,5 millió ambuláns képalkotó vizsgálaton edzett Gradient Boosted Trees retrospektív 0,93-as és prospektív 0,73-as AUC-értéket ért el. Egy mesterséges intelligencia alapú prediktív elemző rendszer csökkentette a járóbeteg-rendelések elmulasztásainak számát az MRI-vizsgálatok ütemezésével kapcsolatos célzott beteg-megkeresések révén. Az értékelés egyetlen intézményre korlátozódott, retrospektív pre-post tervezéssel. A megjelenés előrejelzésén túl a radiológiai információs rendszerek (RIS) adataira alkalmazott gépi tanulási modelleket használtak a betegek várakozási idejének és a vizsgálati időpontok késedelmének előrejelzésére CT, MRI, ultrahang és röntgenvizsgálatok esetében. Ezekben a tanulmányokban a vizsgálati módszert, a napszakot és az előző betegek okozta késedelmet azonosították kulcsfontosságú prediktív jellemzőként. Leírtak egy radiológiai műveletekbe ágyazott, folyamatos tanulású AI keretrendszert, amely alkalmazkodik a változó munkafolyamat-mintákhoz, mint például a szkenner kihasználtsága, a betegáramlás és a technikusok közötti eltérések. Az operatív bevezetést korlátozzák a saját tulajdonú adatsilók, amelyek korlátozzák a régi RIS-platformok közötti interoperabilitást, valamint az automatizálási torzítás, amikor a predikciókat megfelelő emberi felügyelet nélkül alkalmazzák. A korábban stabil ütemezési minták alapján betanított modellek a munkafolyamat megszakadásának időszakában alulteljesíthetnek, ami rávilágít a folyamatos újratanítás és az emberi beavatkozást lehetővé tevő mechanizmusok szükségességére. A szakirodalomban a tanulmánytervek között szerepelnek retrospektív prediktív modellek, korlátozott prospektív validáció, egyetlen intézményben történő bevezetések és koncepcionális operatív keretrendszerek. Az integrált, AI-támogatott ütemezési rendszerek prospektív, több helyszínen végzett értékeléséről nem számoltak be. A legfontosabb korlátozások közé tartozik az egyetlen intézményre korlátozódó hatókör, a rövid validációs időszakok, a RIS-adatok minőségétől és a platform korlátaitól való függés, valamint a predikciós pontosságot mérhető munkafolyamat-javulásokhoz kapcsoló prospektív eredménytanulmányok hiánya. A 4. táblázat összefoglalja a reprezentatív eredményeket és korlátokat. Összességében a radiológiai ütemezéshez használt AI-alkalmazások közelednek a klinikai alkalmazhatósághoz olyan előrejelzési feladatok esetében, mint a meg nem jelenés előrejelzése, de a TRL 4–5 szintnek megfelelően még nem elégségesen validáltak a teljesen integrált autonóm rendszerekhez.

4. táblázat: Mesterséges intelligencia módszerek az időpontfoglaláshoz és a betegáramlás kezeléséhez (3. szakasz):

Hivatkozás	Módszer/Környezet	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[59]	Többmodalitású radiológia (MGH)	Logisztikai regresszióval előre jelezte a 54 652 EMR-időpont elmulasztását (AUC 0,77)	Retrospektív; egyetlen intézmény; nincs beavatkozási eredmény	Korlátozott prediktorhalmaz; az automatizációs torzítás kockázatának értékelése hiányzik
[58]	Multimodális ambuláns képalkotás	Gradient Boosted Trees 4,5 millió időpont esetében; retrospektív AUC 0,93; prospektív AUC 0,73	Egyetlen ambuláns helyszín; csak 6 hetes prospektív validáció	A prospektív AUC lényegesen alacsonyabb, mint a retrospektív; a modell teljesítménye romlik a munkafolyamat megszakadása esetén
[60]	Ambuláns MRI	A prediktív analitika célzott tájékoztatás révén csökkentette az MRI-vizsgálatokra való meg nem jelenéseket	Egyetlen intézmény; kizárólag retrospektív pre–post tervezés	A tájékoztatás hatása nem elkülöníthető a párhuzamos zavaró tényezőktől
[61]	CT, MRI, ultrahang, röntgen (MGH)	Az Elastic Net ML előre jelezte a várakozási időket és a vizsgálati időpontok késedelmét a különböző modalitásokban	Egyetlen intézmény; kizárólag retrospektív RIS-adatok	Függ a RIS-adatok teljességétől; nem validálták a különböző platformtípusokon
[62]	Radiológiai osztály (MGH/Harvard)	Folyamatos tanulású AI keretrendszer, amely alkalmazkodik a szkenner használatához, a betegforgalomhoz és a technikusok közötti eltérésekhez	Koncepcionális keretrendszer; korlátozott prospektív validációról számoltak be	Az újraképzési követelmények és a hosszan tartó munkafolyamat-zavarok alatti viselkedés nem jellemzett

4. Vizsgálati protokoll, betegpozicionálás és dózisoptimalizálás

A vizsgálati protokoll, a beteg elhelyezése és a felvétel indítása meghatározza a felvételi paramétereket, az anatómiai beállítást és az időzítést, ami közvetlenül befolyásolja a képminőséget, a sugárterhelést és az ismételt vizsgálatok arányát. Az ebben a szakaszban bekövetkező hibák továbbterjednek a folyamat későbbi szakaszaiba, különösen a CT-vizsgálatoknál, ahol a beteg testalkata és a szkennerek közötti eltérések hozzájárulnak a vertikális központosítási hibákhoz és a protokolltól való eltérésekhez. A COVID-19-járvány tovább hangsúlyozta a biztonság fontosságát a technikus és a beteg közötti érintkezés minimalizálása szempontjából a pozicionálás során. Az AI-alkalmazások támogatják a protokoll kiválasztását, a pozicionálást, a tájékozódási pontok felismerését és a dózis optimalizálását. A sürgősségi agykoponya MRI-protokollok esetében egy mélytanulási modell 84%-os protokoll-pontosságot és 91%-os kontrasztanyag-pontosságot ért el, ami összehasonlítható a nem szubszpecializált radiológusok teljesítményével. Mivel a pozicionálási hibák továbbra is a ismételt képalkotás és a dózishatékonyság hiányának fő forrásai, a pozicionáláshoz mesterséges intelligenciát javasoltak a központosítás konzisztenciájának javítása és az érintésintenzív beállítások csökkentése érdekében, amint azt a 4. ábra szemlélteti. Egy 220 COVID-19-es betegen értékelt, AI-alapú CT-pozicionáló rendszer 28%-kal csökkentette a pozicionálási időt, 92%-ról 99%-ra javította a központosítás pontosságát, 16%-kal csökkentette a sugárterhelést, és 9%-kal csökkentette a perifériás tüdőképi zajt. A DL-megközelítések a pozicionálási feladatok során a tájékozódási pontok felismerésében is megvalósíthatónak bizonyultak. A mammográfiában a CNN-alapú rendszerek egy intézményben végzett értékelések során 96,5%-os pozicionálási pontosságot értek el a cranio-caudalis (CC) felvételeknél és 93,3%-ot a medio-lateralis oblique (MLO) felvételeknél, míg további DL-módszerek 91,4%-os és 95,11%-os valódi pozitív arányt jelentettek a pozicionálás értékelése során. A mellszövet sűrűségének becslésében használt AI szintén bizonyította, hogy javíthatja az értelmezés konzisztenciáját. Az AI-módszereket a dózis és a kontraszt optimalizálására is alkalmazzák azáltal, hogy a beteg jellemzőit beépítik a felvételi paraméterek kiválasztásába. Ez különösen releváns a gyermekgyógyászati képalkotásban a magasabb sugárérzékenység miatt. A jelentett implementációk között szerepel egy CNN, amely alacsony dózisú gadolíniumból teljes dózis-egyenértékű agyi MRI-t generál, egy feltételes GAN, amely csökkenti a kettős dózisú perfúziót, egy DLIR, amely alacsonyabb dózis mellett javítja a gyermekgyógyászati CT-t, valamint egy kombinált DL-rekonstrukció, amely 50%-os kontraszt- és 60%-os sugárzási dóziscsökkentést ér el a gyermekgyógyászati koszorúér-CT-angiográfiában (CCTA). Az operatív kockázatok között szerepel az automatizálási torzítás atipikus esetekben, a riasztásfáradtság, amely munkafolyamat-konfigurációt és emberi beavatkozást igényel valamint a gyártók és protokollok közötti teljesítménybeli eltérések, amelyek korlátozzák az átvihetőséget. A vizsgált korpuszban a tanulmányok között szerepelnek egyközpontos bevezetések, retrospektív, modalitás-specifikus értékelések és megvalósíthatósági tanulmányok pozicionálási feladatokban. A heterogén szkennerek és populációk közötti külső validáció továbbra is korlátozott. A jelentett korlátok között szerepel a külső replikáció hiánya, a protokollfüggő teljesítmény a gyermekgyógyászati dóziscsökkentés terén, az érzékenység a kontraszt-szintézis felvételi paramétereire, valamint a mesterséges intelligencia által végzett pozicionálás és a megismételt vizsgálatok számának csökkenése közötti kapcsolatot vizsgáló, több helyszínen végzett prospektív értékelések hiánya. A generatív rekonstrukciós és zajszűrési modellekre jellemző további klinikai kockázat a diagnosztikailag releváns részletek potenciális elnyomásával kapcsolatos. A zajt csökkentő simítási műveletek egyidejűleg gyengíthetik a finom anatómiai struktúrákat vagy az alacsony kontrasztú elváltozásokat, míg a szintézisalapú megközelítések kockázatot jelentenek a valós patológiát elrejtő, hihető, de anatómiailag pontatlan szöveti ábrázolások generálására. Ezeket a kockázatokat a vizsgált szakirodalomban nem egységesen kezelik, és jelenleg fontos hiányosságot jelentenek az AI-alapú képfeldolgozás klinikai validációjában. Az 5. táblázat összefoglalja a legfontosabb eredményeket és korlátokat. A bizonyítékok heterogén érettségi szintet jeleznek: a dózisoptimalizálás közel áll a korai klinikai bevezetéshez (TRL 5–6), míg az automatizált pozicionálás és a protokollválasztás továbbra is a megvalósíthatósági szinten (TRL 3–4) tart.

4. ábra: Mesterséges intelligencián alapuló automatikus CT-fektetés. (a) Az automatikus fektetéshez tartozó szkenner-felület. (b) 3D-kamerás mélységérzékelés az asztal magasságának beállításához. (c) Nyolc anatómiai referenciapont. CC BY 4.0.
Chendeb El Rai, M.; Beya Far, A.; Darweesh, M.; Dhou, S.; Aburaed, N.; El Rai, S.; ElKhazendar, M.; Ellahham, S. Artificial Intelligence Across the Radiology Workflow: A Nine-Stage Narrative Review. Diagnostics 2026, 16, 1485.

5. táblázat: Mesterséges intelligencia (AI) módszerek a vizsgálati protokollok kidolgozásához, a beteg elhelyezéséhez és a dózisoptimalizáláshoz (4. szakasz):

Hivatkozás	Képalkotási módszer	Mesterséges intelligencia módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[83]	Gyermekgyógyászati CT	Mélytanulásos rekonstrukcióhoz használt CNN	Akár 85%-os sugárterhelés-csökkentés a képminőség romlása nélkül	Egyetlen központ; korlátozott külső validálás	A különböző gyártók készülékeire való általánosíthatóság nem bizonyított
[81]	Gyermekgyógyászati koponya-CT	DLIR	Jobb képminőség és léziófelismerés alacsony dózisú CT-vel	Egyetlen központ; protokollfüggő értékelés	A teljesítmény a felvételi protokolltól függ; dózisszintek közötti validálás hiányzik
[79]	Koponya MRI	Encoder-decoder CNN	Teljes dózisnak megfelelő MRI alacsony dózisú gadolínium-bevitellel	Retrospektív; egyetlen felvételi protokoll tesztelése	Érzékeny a felvételi paraméterekre; a szintézis-artefaktumok elfedhetik a patológiát
[80]	Koponya MRI	Feltételes GAN	Egyadagos kontrasztanyag a kétszeres adagú perfúziós képalkotás helyett	Korlátozott validációs kohorsz; nincs több helyszínen végzett replikáció	A szintézis-artefaktok eltakarhatják az alacsony kontrasztú elváltozásokat
[82]	Gyermek CCTA	DLIR	50%-os kontrasztanyag- és 60%-os sugárterhelés-csökkentés	Kis kohorsz; korlátozott felvételi protokoll	Nem validált heterogén testalkatú betegek esetében

5. Felvétel (képanyag) és utómunkálatok

A képalkotás során a rutin klinikai korlátok között egyensúlyt kell teremteni a sugárterhelés, a vizsgálati idő és a diagnosztikai képminőség között. Az alacsony dózisú protokollok és a páciens mozgása gyakran zajt és műtermékeket okoz, amelyek rontják a kép értelmezhetőségét és növelik az ismételt vizsgálatok számát. Ezek a kihívások különösen szembetűnőek a CT-, MRI- és ultrahangvizsgálatoknál, ahol a mozgásérzékenység és a hardveres korlátok tovább ronthatják a képminőséget. Az AI-alkalmazások ebben a szakaszban főként az utómunkálatokra, a zajszűrésre, az artefaktumok csökkentésére és a képrekonstrukcióra összpontosítanak. A mélytanulási módszereket széles körben alkalmazzák a zajszűrésre és a felbontás javítására a különböző képalkotási módszerekben. A koponya MRI-ben a mélytanuláson alapuló zajszűréses rekonstrukció (dDLR) jobb zajszűrést és a képminőség megőrzését mutatta a Denoising Convolutional Neural Network (DnCNN) és az SCNN (Shallow Convolutional Neural Network) módszerekhez képest az értékelés során alkalmazott felvételi feltételek mellett. A Content-Noise Complementary Learning (CNCL) keretrendszer generatív ellentétes hálózat segítségével együttesen modellezi a kép tartalmát és a zajt, és az értékelés során jobb vizuális minőségi mutatókat és általánosíthatóságot jelentett az értékelés tárgyát képező adatkészletek esetében. Az ultrahangos képalkotásban a valós idejű zajszűrő rendszerekben alkalmazott DL-t értékelték a klinikai munkafolyamatokkal való kompatibilitás szempontjából. További megközelítések közé tartozik a légzéssel korrelált CBCT keretinterpolációja a csíkos artefaktumok csökkentése érdekében, valamint a CCTA-ban alkalmazott artefaktum-korrekciós módszerek, amelyek javították a koszorúér-betegség értékelésének értelmezhetőségi mutatóit az értékelt kohorszokban. Rekonstrukciós megközelítésekről is beszámoltak. A neuroradiológiában alkalmazott DL-rekonstrukció bizonyos protokollok mellett akár 85%-os felvételi időcsökkenést eredményezett. A kettős energiájú CT alacsony energiájú virtuális monoenergetikus képalkotásában alkalmazott DLIR javította a képminőséget, miközben megőrizte a diagnosztikai teljesítményt a végbélrák stádiumának meghatározásában. Ezek az alkalmazások kiterjednek az artefaktumkorrekcióra, a zajszűrésre, a kontrasztcsökkentésre és a rekonstrukcióra, javítva a betegbiztonságot és a képminőséget. Az operatív szempontok között szerepel a képminőségi mutatók és a klinikailag validált eredmények közötti eltérés. A jel-zaj arány vagy az élesség javulása nem feltétlenül javítja a léziók észlelhetőségét vagy a diagnosztikai bizonyosságot, és ezt a különbséget nem kezelik következetesen. A rekonstrukciós modellek érzékenyek a protokollváltozásokra és a szkennerek közötti különbségekre, ami korlátozza az átvihetőséget, ha egyetlen gyártó adatai alapján képezik őket. Az ultrahangban és a CBCT-ben végzett valós idejű zajszűrés számítási késleltetést okoz, amelyet egyensúlyba kell hozni a munkafolyamat-integrációval. A vizsgált korpuszban a tanulmánytervek túlnyomórészt retrospektívek és egyközpontúak, modalitás-specifikus validációval és integrált áttekintésekkel. A heterogén hardverekkel végzett prospektív, többközpontú értékelés továbbra is korlátozott. A jelentett korlátok között szerepel a protokollfüggőség, a számítási költség az ultrahangban a korlátozott platformközi validáció, az akvizíciós paraméterek iránti érzékenység, valamint a képminőséget a diagnosztikai előnyökhöz kapcsoló, eredmény szintű validáció hiánya. A 6. táblázat összefoglalja az előnyöket és a korlátokat. A bizonyítékok arra utalnak, hogy ezek a módszerek közelednek a korai klinikai bevezetéshez, bár az eredmények szintjén történő validálás továbbra is korlátozott, ami a TRL 5–6 szintnek felel meg.

6. táblázat: Képfelvételhez és utómunkálatokhoz használt mesterséges intelligencia módszerek (5. szakasz):

Hivatkozás	Képalkotási módszer	Mesterséges intelligencia módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A vizsgálat korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[85]	koponya MRI	DnCNN, SCNN, dDLR	A dDLR jobb zajszűrést biztosított a DnCNN-hez és az SCNN-hez képest	Egyetlen központ; egyetlen felvételi protokoll	A protokolltól függő teljesítmény; korlátozott átvihetőség a gyártók között
[86]	CT, MRI, PET	GAN CNCL-lel	A tartalom-zaj közös modellezése javította a képminőséget	Nincs prospektív klinikai validáció	Magas számítási költség; a valós idejű megvalósíthatóság nem bizonyított
[87]	Ultrahang	DL alacsony rangú modellezéssel	A klinikai munkafolyamatokkal kompatibilis valós idejű zajszűrés	Egyetlen eszköztípus értékelése	Az ultrahanggyártók közötti általánosíthatóság nincs validálva
[89]	CBCT	DL képkockainterpoláció	Csökkentett sugárzási dózis mellett csökkentett csíkos artefaktok	Csak kontrollált felvételi beállítások	A klinikai mozgásváltozékonyság melletti teljesítmény nincs értékelve
[88]	CCTA	DL-artefaktumkorrekció	Jobb értelmezhetőség koszorúér-betegségek esetén	Retrospektív; egyetlen központ	Érzékeny a felvételi paraméterekre; nincs prospektív kimeneti validáció
[90]	koponya/gerinc MRI	DL-rekonstrukció	Akár 85%-os felvételi időcsökkentés a diagnosztikai minőség megőrzése mellett	Korlátozott platformok közötti validáció	Érzékeny az alulmintavételi mintázatokra; a teljesítmény gyártófüggő

6. Radiológus kijelölése és a munkalista prioritásainak meghatározása

A radiológusok beosztása és a munkalisták prioritásainak meghatározása határozza meg a vizsgálatok leletezésének sorrendjét, összehangolva a sürgősségi esetek kezelését, az esetek elosztását és a leletezési munkaterhelést, hogy ezáltal kialakítsák a későbbi leletek határidejét és a kritikus leletek közlését. Az AI-alkalmazások ebben a szakaszban elsősorban triázs- és prioritásmeghatározó eszközként működnek: átvizsgálják a beérkező vizsgálatokat a feltételezett sürgősen kezelendő elváltozások felismerése érdekében, és azokat a radiológusok munkalistáján előrehozzák a diagnosztikai késedelmek csökkentése érdekében. A triázshoz használt AI-t alkalmazták a koponya-CT, a mellkasröntgen, a CT pulmonalis angiográfia (CTPA) és a stroke-képalkotás területén, hogy stabilizálják az értékelés sorrendjét a felhalmozódott munkák esetén, és támogassák az időérzékeny eredmények időben történő eskalálását, amint azt az 5. ábra szemlélteti. Az akut neurovaszkuláris képalkotásban a nagyér-elzáródás (LVO) felismerésében alkalmazott AI a vizsgált kohorszban a standard ellátáshoz képest 22 perccel csökkentette a CT-angiográfia és a csapat értesítése közötti időt, valamint 23 perccel csökkentette a beteg befogadása és az artériás punkció közötti időt. Hasonlóképpen, egy valós körülmények között végzett bevezetési tanulmányban az intrakraniális vérzés (ICH) AI-integrációja 512 percről 19 percre csökkentette a felismerésig eltelt idő mediánját. Az ICH, LVO, tüdőembólia és pneumothorax esetében a munkalista-triázsra alkalmazott DL szisztematikus áttekintése 80% feletti összesített érzékenységet és specifitást jelentett, a vizsgált tanulmányokban szereplő állapotok esetében mérhető TAT-csökkenéssel. A CTPA esetében az AI-alapú prioritásrendezés egy intézményi onkológiai kohorszban a véletlenszerű tüdőembólia diagnózisáig eltelt medián idő 7714 percről 87 percre történő csökkenésével járt, a radiológusok által elmulasztott esetek arányának 44,8%-ról 2,6%-ra történő csökkenésével. Egy 11 252 CTPA-vizsgálatot tartalmazó külön értékelés a PE-pozitív eseteknél csökkent TAT-értékeket jelentett, amelyek hatása a helyi munkafolyamat-konfigurációtól függött. Az operatív szempontok között szerepel a hamis pozitív prioritásból eredő riasztásfáradtság, amely csökkentheti a reagálóképességet az eszkalációs jelzésekre. A teljesítmény érzékeny a betegség prevalenciájára, mivel a magas prevalenciájú kohorszokon betanított modellek alacsonyabb prevalenciájú környezetben túlzott számú hamis pozitív eredményt adhatnak, ami a küszöbérték újrakalibrálását teszi szükségessé. A PACS-integráció és a munkafolyamat-konfiguráció szintén befolyásolja a TAT-javulást, és egyes környezetekben tapasztalt előnyök nem általánosíthatók az intézmények között. A vizsgált anyagban a tanulmánytervek között szerepelnek retrospektív elemzések, szimulációs értékelések, prospektív bevezetési tanulmányok és szisztematikus áttekintések. Az integrált AI-alapú munkalista-prioritizálásról nem számoltak be prospektív, több helyszínen végzett randomizált értékelésről. A jelentett korlátok között szerepel a prevalenciaérzékenység, amely befolyásolja a hamis pozitív arányokat, a munkafolyamat-függő előnyök, a prospektív validáció helyett a szimulációra való támaszkodás, valamint a heterogén tanulmánytervek, amelyek korlátozzák az értelmezést. A 7. táblázat összefoglalja a hozzájárulásokat és a korlátokat. A bizonyítékok arra utalnak, hogy ezek a rendszerek közelednek a korai klinikai bevezetéshez az időérzékeny állapotok esetében, bár a hamis pozitív eredmények és a munkafolyamatokkal kapcsolatos változékonyság továbbra is korlátozzák a szélesebb körű alkalmazást, ami a TRL 6–7-nek felel meg.

5. ábra: A mellkasröntgenfelvételek (CXR) értékeléséhez alkalmazott, mesterséges intelligencián alapuló munkalista-prioritizálást bemutató munkafolyamat-szimuláció. A mellkasröntgenfelvételeket vagy időrendben (FIFO – first-in, first-out), vagy a mesterséges intelligencia által előre jelzett sürgősség (PRIO) szerint sorolják a munkalistába, majd egy virtuális radiológus dolgozza fel őket.
CC BY 4.0.
Chendeb El Rai, M.; Beya Far, A.; Darweesh, M.; Dhou, S.; Aburaed, N.; El Rai, S.; ElKhazendar, M.; Ellahham, S. Artificial Intelligence Across the Radiology Workflow: A Nine-Stage Narrative Review. Diagnostics 2026, 16, 1485.

7. táblázat: Radiológusok beosztására és a munkalista prioritásainak meghatározására szolgáló mesterséges intelligencia módszerek (6. szakasz):

Hivatkozás	Képalkotási módszer	Mesterséges intelligencia módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[94]	koponya CT	AI prioritási pontozás	Az ICH-alapú prioritásrendezés 15,75-ről 12,01 percre csökkentette a várakozási időt	Retrospektív; egyközpontos	Prevalenciára érzékeny; túlzott számú hamis pozitív eredmény alacsony prevalenciájú környezetben
[95]	Mellkas röntgen	CNN (ResNet-50)	A kritikus leletek TAT-jának csökkenése FIFO vs. PRIO szimulációban	Csak szimuláció; nincs prospektív bevezetés	A radiológusok viselkedési reakciója az AI-prioritizálásra nincs mérve
[96]	Sürgősségi CT	CNN-felismerés	Akár 96%-os csökkenés a diagnózisig eltelő időben sürgős eseteknél	Egyetlen központ; nincs több helyszínen történő replikáció	A teljesítmény érzékeny a helyi PACS-re és a munkafolyamat konfigurációjára
[93]	Többmodalitású triázs	AI-triázs és értesítés	Időérzékeny vizsgálatok korai eskalálása	Változó PACS-integráció a helyszínek között	Riasztásfáradtság kockázata tartósan magas hamis pozitív arány mellett
[100]	CTPA	DL-alapú AI triázs	IPE diagnózis ideje 7714→87 perc; téves negatív arány 44,8%→2,6%	Egyetlen intézmény; kizárólag onkológiai kohorsz	Nem értékelték az általánosíthatóságot nem onkológiai vagy vegyes prevalenciájú populációkra
[101]	CTPA	CNN-alapú AI triázs	Jelentős TAT-csökkenés 11 252 vizsgálat esetében	Egyetlen központ; a munkafolyamattól függ	A TAT-csökkenés a helyi munkafolyamat konfigurációjától függ; intézmények között nem reprodukálható
[99]	ICH, LVO, PE, pneumothorax	DL szisztematikus áttekintés	Érzékenység/specifitás >80%; TAT-csökkenés az összes állapot esetében	Heterogén vizsgálati tervek; korlátozott prospektív adatok	Az összesített becslések elfedik a helyszínek közötti variabilitást; a prevalencia-érzékenységet nem kezelik következetesen

7. Képelemzés és értelmezés

A képelemzés és -értelmezés a radiológiai munkafolyamat kognitív szempontból legigényesebb szakaszát jelenti, amely vizuális figyelmet, mintázatfelismerést és kvantitatív gondolkodást igényel a különböző képalkotó módszerek – köztük a CT, MRI, PET, ultrahang, röntgen és mammográfia – esetében egyaránt. A mélytanulási módszereket széles körben alkalmazzák rendellenességek felismerésére, szerkezeti lehatárolásra, biomarkerek kvantifikálására és longitudinális elemzésre, és a leghatékonyabbak szűken definiált, nagy volumenű klinikai feladatokban. Ez a szakasz teszi ki a radiológiai mesterséges intelligencia irodalomban megjelent munkák és kutatási tevékenységek legnagyobb részét, ami tükrözi központi szerepét a diagnosztikai döntéshozatalban. A neuroimaging területén az MRI-re és PET-re alkalmazott DL CAD rendszerek 82% és 95% közötti diagnosztikai pontosságot jelentenek az Alzheimer-kór, a Parkinson-kór és a skizofrénia esetében. A multimodális MRI-PET megközelítések lehetővé teszik az Alzheimer-kór korai előrejelzését, de továbbra is korlátozza őket az adatok szabványosítása és általánosíthatósága. A neurovaszkuláris képalkotásban egy szisztematikus áttekintés 0,90-es összesített érzékenységet és specifitást jelentett az aneurizma felismerésében, magas torzítási kockázattal és korlátozott külső validációval. A kardiovaszkuláris képalkotásban az AI támogatja a biometrikus adatok kinyerését és a fenotípus meghatározását az echokardiográfiában és a szív-MRI-ben, csökkentve a megfigyelők közötti variabilitást. A gépi tanulási (ML) és mélytanulási (DL) modellek szakértői szintű teljesítményt érnek el a koszorúér-betegség és a szív-amiloidózis felismerésében, míg a multimodális kockázati modellek akár 0,964-es AUC-értéket is elérnek, de értelmezhetőségi és kalibrációs kihívásokkal szembesülnek. A pulmonális képalkotásban az ensemble mellkasröntgen-modellek akár 0,969-es AUC-értéket érnek el a COPD felismerésében, míg a pulmonális hipertónia osztályozása továbbra is érzékeny a protokollváltozásokra. A generatív CT-szintézist már vizsgálták, de továbbra is korlátozza az overfitting. Az izom-csontrendszeri képalkotásban a mélytanulásos térd-osteoarthritis-besorolás 0,83-as kappa-értéket ért el, a CT-sarkopénia-becslés pedig 0,85-ös AUC-értéket jelentett. A gyermekgyógyászati képalkotásban a tüdőgyulladás felismerésére irányuló megközelítések szinte szakértői szintű teljesítményt mutatnak, míg az alkalmazások továbbra is korlátozottak a korlátozott adatkészletek és a domain shift miatt, a tuberkulózis felismerésének AUC-értéke 0,697, a tüdőgyulladásé pedig legfeljebb 0,8464. Az onkológiában az alacsony dózisú CT-n végzett tüdőrák-szűrés 94,4%-os AUC-t és 94,6%-os érzékenységet ért el. A mammográfiai modellek másodolvasóként csökkentik a hamis pozitív és negatív eredményeket, bár az adatkészletek sokszínűsége továbbra is korlátozott. A kiváló teljesítmény ellenére a klinikai gyakorlatba való átültetés továbbra is korlátozott. A gondosan összeállított adatkészletek pontossága nem feltétlenül általánosítható heterogén környezetekre. Az architektúra összetettsége szintén gyakorlati bevezetési korlátokat jelent. A transzformátor-alapú modellek és az LLM-ek lényegesen nagyobb számítási erőforrásokat igényelnek, mint a konvolúciós architektúrák, és olyan következtetés-késleltetési és hardver-előfeltételekkel járnak, amelyek ütközhetnek a valós idejű klinikai munkafolyamatok követelményeivel, különösen nagy áteresztőképességű vagy erőforrás-korlátozott környezetekben, ahol a feldolgozási idő közvetlenül befolyásolja a leletek elkészítésének idejét. Az adatkészletek torzítása továbbra is fennáll a gyermekgyógyászati képalkotásban és az onkológiában, valamint a teljesítményt befolyásoló nemek közötti egyensúlyhiány is fennáll. Az értelmezhetőség és a kalibrálás továbbra is megoldatlan kihívások. A tanulmányok között megtalálhatók retrospektív, egyetlen intézményre kiterjedő értékelések, többközpontú validációk és feltáró modellezések. A prospektív, több intézményre kiterjedő validáció továbbra is korlátozott. A főbb korlátok között szerepel a torzítás és a korlátozott külső validáció, az adatstandardizálás kihívásai, az értelmezhetőségi hiányosságok, a protokoll érzékenysége, a domain shift, a demográfiai torzítás és az adatkészletek korlátai. Összességében a teljesítménymutatók nagyrészt retrospektív vagy egyetlen intézmény adatkészleteiből származnak, és nem feltétlenül általánosíthatók heterogén környezetekre. A bizonyítékok heterogén érettségi szintet jeleznek: a szűken definiált felismerési feladatok közelednek a korai klinikai bevezetéshez (TRL 6–7), míg a szélesebb körű betegségmodellezés továbbra is a megvalósíthatósági szakaszban van (TRL 3–4).
A 8. táblázat összefoglalja a vizsgált betegségek tekintetében a reprezentatív eredményeket és a legfontosabb korlátokat.

8. táblázat: Mesterséges intelligencia módszerek a képelemzéshez és -értelmezéshez a főbb betegségterületeken (7. szakasz):

Hivatkozás	Képalkotási módszer és betegség	Mesterséges intelligencia módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[110]	MRI (neurodegeneratív)	CNN-alapú mélytanulás	Alzheimer-kór és Parkinson-kór felismerése akár 95%-os pontossággal	Korlátozott adatállomány mérete; egyetlen intézmény által készített annotációk	A címkék minősége a klinikai diagnózistól függ; korlátozott általánosíthatóság a képalkotási protokollok között
[108]	Echokardiográfia (szív)	CNN-alapú DL	Automatizált kamrai mérések, amelyek csökkentik a megfigyelők közötti variabilitást	Függ a felvétel készítésének szakaszában a képminőségtől	A teljesítmény romlik rossz akusztikai ablakok esetén; nem robusztus a felvételkészítés variabilitásával szemben
[114]	Mellkas röntgen (COPD)	Ensemble DL	COPD felismerés akár 0,969-es AUC-vel	Többközpontú validációt igényel	Érzékeny a különböző szkennerek közötti képfelvételi variabilitásra
[117]	Röntgen (osteoarthritis)	Deep CNN (ResNet)	Térd osteoarthritis osztályozás (kappa 0,83)	Egyetlen modalitású retrospektív értékelés	Érzékeny a beteg elhelyezkedésére és a felvételkészítéskori képminőségre
[119]	Gyermek röntgen (TB)	Vision Transformer	Gyermek TB-felismerés (AUC 0,697)	Kis gyermekgyógyászati adathalmaz; zero-shot értékelési terv	Jelentős domain-eltolódás a felnőttkori képzési adatok és a gyermekgyógyászati következtetés között
[34]	Mammográfia (emlőrák)	Ensemble DL	Csökkentett hamis pozitív (1,2%) és hamis negatív (5,7%) arány	Korlátozott adatkészlet-változatoság a többközpontos tervezés ellenére	Korlátozott magyarázhatóság; a teljesítmény érzékeny a protokollváltozékonyságra

8. Leletkészítés és kommunikáció

A mesterséges intelligencia (AI) és a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) beépítése a radiológiai leletezésbe azt a célt szolgálja, hogy javítsa a dokumentáció hatékonyságát és a kommunikáció minőségét egy olyan szakaszban, amikor a leletek még nagyrészt strukturálatlanok, terminológiájuk és formátumuk pedig változó. Az AI-módszerek egyre inkább strukturált klinikai leírásokká alakítják a szabad szöveges és képalapú kimeneteket. Az operatív szempontok három aggályt emelnek ki. Először is, automatizálási torzítás és riasztásfáradtság léphet fel, ha folyékony, de pontatlan LLM-kimeneteket mutatnak be megfelelő ellenőrzés nélkül. Másodszor, a területváltás és a korlátozott külső validálás csökkentheti a teljesítményt a különböző intézményi leletezési stílusok vagy betegségeloszlások között. Harmadszor, a megbízható bevezetéshez gyártó-semleges integrációra, átlátható modell-eredetre és egyértelműbb orvosi-jogi felelősségre van szükség, amelyek kérdései még mindig nem teljes mértékben megoldottak. Negyedszer, a nagy nyelvi modellek hajlamosak a hallucinációra, ami azt jelenti, hogy a generált kimenetek szerkezetükben és nyelvükben klinikailag hihetőek lehetnek, de ténylegesen helytelenek vagy nem támasztják alá az alapul szolgáló képalkotó adatok. A radiológiai leletekben a hallucinált leletek közvetlen hatással vannak a betegbiztonságra, mivel a leletek vagy benyomások téves leírásai észrevétlenül bekerülhetnek a klinikai döntéshozatalba, ha a radiológus ellenőrzése nem teljes körű. A bizonyítékok alátámasztják, hogy ebben a szakaszban az AI elsősorban leletkészítő és kommunikációs segédként működik, nem pedig autonóm ügynökként, ami a TRL 5–6 szintnek felel meg. A 9. táblázat összefoglalja a reprezentatív hozzájárulásokat és a legfontosabb korlátokat.

6. ábra: Szabad szövegű radiológiai jelentések intelligens szóbeágyazásai [131]. AMIA Open Access.

9. táblázat: Jelentéskészítéshez és kommunikációhoz használt mesterséges intelligencia módszerek (8. szakasz):

Hivatkozás	Képalkotási módszer	Mesterséges intelligencia módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[133]	Mellkas-CT	Intelligens szóbeágyazások	A tüdőembólia-jelentések egységesítése; a megfigyelők közötti egyezés javítása	Szűk betegségkör; egyetlen jelentéskészleten értékelték	A tüdőembólia esetén túl nem általánosítható; csupán terminológiai egységesítés
[136]	Mellkas röntgen	Memória-vezérelt transzformátor	Automatizált jelentéskészítés; BLEU-4 akár 0,220	Csak egyetlen referencia-adatkészleten értékelték	A BLEU-pontszám nem tükrözi a klinikai pontosságot; korlátozott területek közötti általánosíthatóság
[145]	CT/MRI (onkológia)	Mély NLP-kivonás	Onkológiai leletkivonási pontosság akár 94%	Retrospektív; egyetlen intézményben értékelve	Feladatspecifikus; nem átvihető más betegségterületekre vagy jelentési stílusokra
[16]	Több modalitás	GPT-4 LLM	Javított leletkészítési hatékonyság és olvashatóság	Előzetes értékelés; kicsi értékelési halmaz	A diagnosztikai vélemények alacsonyabb színvonalúak, mint a radiológusoké; ellenőrzés nélküli hallucinációs kockázat
[154]	Több modalitás	Agentikus többügynökös AI	Automatizált koordináció a jelentési munkafolyamat szakaszai között	Csak koncepcionális és korai stádiumú leírás	A felügyelet megoldatlan; az emberi felügyeleti követelmények és a hiba módok nincsenek meghatározva

9. Utánkövetés és betegbevonás

A képek értelmezésén túl a radiológiai leleteket a betegek gyakran nehezen értik meg a szakszókincs, az egységtelen formázás, valamint az eredmények gyakorlati tanácsokká történő korlátozott átültetése miatt. Ezek az akadályok hozzájárulnak az egészségügyi ismeretek hiányosságaihoz és a közös döntéshozatal nehézségeihez. A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazások célja, hogy ezeket a kihívásokat kezeljék azáltal, hogy a szakszavakat érthetőbb nyelvre fordítják, és támogatják a későbbi kommunikációt. A jelenlegi rendszerek inkább a kommunikáció kiegészítőjeként működnek, mintsem hogy helyettesítsék az orvos és a beteg közötti interakciót; felhasználási eseteik közé tartozik a jelentések egyszerűsítése, a talált elváltozások összefoglalása és a magyarázó támogatás orvosi felügyelet mellett. A 10. táblázat összefoglalja a reprezentatív eredményeket és a legfontosabb korlátokat. Összességében a bizonyítékok arra utalnak, hogy a nyomonkövetési kommunikációra és a betegek bevonására szolgáló AI-alkalmazások még mindig a megvalósíthatósági szakaszban vannak, és a legtöbb tanulmány a TRL 2–3-nak megfelelően korai értékelésekre korlátozódik, ahelyett, hogy prospektív, több intézményt érintő validációra irányulna.

10. táblázat: A jelentések átalakítására és a betegekkel való kommunikációra szolgáló mesterséges intelligencia módszerek (9. szakasz):

Hivatkozás	Képalkotási módszer	Mesterséges intelligencia módszer	A munkafolyamatban betöltött szerep	A tanulmány korlátai (módszertani)	Algoritmikus/klinikai korlátok (technikai)
[158]	Onkológiai képalkotás	GPT-4 szövegegyszerűsítés	Jobb betegmegértés és rövidebb konzultációs idő multicentrikus értékelés során	Nincs longitudinális követés; kizárólag orvos által közvetített környezet	Kockázata a klinikailag releváns részletek kihagyásának orvosi felülvizsgálat nélkül
[160]	Többmódszerűség	Avatár-alapú magyarázat (ReXplain)	A betegek bevonását javító multimédiás magyarázatok	Pilot tanulmány; nincs kontrollált eredmény-validálás	A betegek megértése nem mérhető objektíven; a használhatóságot nem értékelték különböző írástudási szinteken
[161]	Mellkas röntgen	Iteratív LLM összefoglalás (ImpressionGPT)	Automatizált leletösszefoglalók, amelyek támogatják a követési munkafolyamatokat	Egyetlen modalitás; nincs prospektív validálás	Az összefoglalás minősége nem került összehasonlításra a radiológusok által írt leletekkel[
[162]	Mellkas röntgen	Nyílt, adatvédelmet biztosító LLM	A GPT-4o-hoz hasonló egyszerűsítési teljesítmény, javított adatvédelemmel	Nincs prospektív, több helyszínen végzett értékelés	Az egyszerűsítés pontosságát nem validálták a betegek megértési eredményeihez viszonyítva
[163]	Onkológia	LLM kommunikációs kockázatelemzés	Felismeri a félreértelmezéseket és az orvosi-jogi kockázatokat	Csak megfigyeléses elemzés; nincs intervenciós tervezés	A kockázat jellemzése nem kapcsolódik mérhető betegbiztonsági vagy kimeneti mutatókhoz

Kihívások és jövőbeli irányok

Bár a mesterséges intelligencia (AI) rendszereit a radiológiai munkafolyamat számos szakaszában vizsgálták már, a rutin klinikai gyakorlatba való beépítésük olyan technikai, működési és irányítási kihívásokat vet fel, amelyek túlmutatnak az algoritmusok teljesítményén. A jelenlegi alkalmazások közül sok a különálló feladatokra összpontosít, mint például a felismerés, a prioritások meghatározása vagy a jelentéskészítés támogatása. A munkafolyamat érdemi javításához azonban a radiológiai folyamat több szakaszának összehangolására van szükség, ami az intézményi infrastruktúrától, az interoperabilitástól és a bevezetés körülményeitől függ. Az AI-alkalmazások és a radiológiai alaprendszerek – beleértve az EMR-t, a RIS-t és a PACS-t – közötti interoperabilitás az egészségügyi intézmények között továbbra is változó. Ezeket a rendszereket eredetileg nem moduláris AI-integrációra vagy külső algoritmusokkal való kétirányú interakcióra tervezték. Az adattárakat gyakran saját szabványok és heterogén API-k szabályozzák, ami elszigetelt telepítésekhez és a munkafolyamat szakaszai közötti AI-kimenetek korlátozott újrafelhasználásához vezethet. Az ontológiák, a metaadatstruktúrák és a prioritás-logika közötti különbségek tovább növelik az integráció komplexitását, és befolyásolhatják az AI által generált kimenetek értelmezését. Ezen felül a gyártói ökoszisztémák korlátozhatják a strukturált adatokhoz vagy képalkotási kimenetekhez való hozzáférést, ami korlátozza a platformok közötti interoperabilitást. Bár az interoperabilitási szabványok, mint a DICOM, a HL7 és a FHIR, technikai keretrendszert biztosítanak az integrációhoz, a megvalósításban tapasztalható eltérések továbbra is befolyásolják a reprodukálhatóságot a különböző környezetekben. Kiegészítő szabványosítási réteget biztosít az Integrating the Healthcare Enterprise (IHE) AI Results (AIR) profil, amely meghatározza, hogyan strukturálják és használják fel az AI által generált kimeneteket a PACS- és RIS-környezetekben, lehetővé téve több AI-algoritmus gyártótól független integrációját a meglévő klinikai infrastruktúrába. Ahogy a több gyártótól származó AI-alkalmazások bevezetése a radiológiai osztályok működési normájává válik, az AIR-profil az algoritmikus heterogenitás és a klinikai munkafolyamat folytonosságának összehangolására szolgáló alapvető szabványként jelenik meg, különösen a jelen áttekintésben vizsgált értelmezési és jelentéstételi szakaszokban. A legtöbb publikált AI-alkalmazás szűken meghatározott célokat szolgál, és a kontrollált értékelésből a rutin klinikai gyakorlatba való átültetés továbbra is korlátozott, a felmérések szerint az AI teljesítményét a bevezetett radiológusok többsége inkonzisztensnek tartja. A gyakorlatban azonban a radiológusok gyakran egyszerre több mesterséges intelligencia rendszerrel is dolgoznak, és a különálló eszközök kimeneti adatainak összevonása további bonyodalmakat okozhat a munkafolyamatban. A szakirodalomban ritkán tárgyalják a mesterséges intelligencia közbenső kimeneti adatainak a későbbi feladatok során történő újrafelhasználását. Ráadásul a verziókezelés, a teljesítményfigyelés és a biztonsági ellenőrzés infrastruktúrája jelentősen eltér a különböző gyártók és intézmények között, ami növeli a több gyártót magában foglaló környezetek irányításának bonyolultságát, és a szabályozói jóváhagyáson túlmutató, független, bevezetés utáni ellenőrzési keretrendszerek továbbra is alulfejlettek a radiológiai AI-alkalmazások esetében. Az LLM-ek terén történt legújabb fejlemények további szempontokat vetnek fel a klinikai bevezetés tekintetében. Ezek a rendszerek érzékenyek lehetnek a prompt megfogalmazására, a domain-eltérésre, valamint a folyékony, de potenciálisan pontatlan kimenetek generálására. A modellkimenetek magyarázhatóságának és nyomon követhetőségének biztosítása továbbra is aktív kutatási terület a klinikai kontextusban. A jelentett kockázatcsökkentő stratégiák között szerepel a feladat-specifikus finomhangolás, a korlátozott bevezetési hatókör, valamint a strukturált emberi felügyelet az LLM-ek klinikai rendszerekbe történő integrálásakor. Egy kapcsolódó, de elkülönülő biztonsági aggály vonatkozik a képfelvételhez és utómunkálatokhoz használt generatív modellekre, ahol a zajszűrés és a szintézisalapú rekonstrukciós algoritmusok elhalványíthatják a finom anatómiai struktúrákat, vagy hihető, de pontatlan szöveti ábrázolásokat eredményezhetnek, ami elhomályosíthatja a klinikailag releváns patológiát. Azok a prospektív validációs keretrendszerek, amelyek a valódi anatómiai részletek hűségét értékelik, ahelyett, hogy kizárólag az összesített képminőségi mutatókat vennék figyelembe, továbbra is megoldatlan követelménynek számítanak ezeknél a rendszereknél. A radiológiában az AI bevezetésének kritikus, de kevéssé tárgyalt akadálya az a disztribúciós infrastruktúra, amely a rendszerek működéséhez szükséges nagy képalkotási adathalmazok kiszolgálásához szükséges. Amikor a következtetés a DICOM-sorozatok külső felhőalapú végpontokra történő átvitelétől függ, a hálózati késleltetés elsődleges korlátot jelent, különösen a 6. szakaszban a munkalista-triázs esetében, ahol a klinikai értéket percekben mérik. Ezt egy háromszintű hibrid architektúra oldja meg: helyszíni számítás a késleltetésérzékeny feladatokhoz; hálózati telepítés a modalitás-munkaállomásokon az akvizíciós fázisú következtetéshez; valamint felhőplatformok a képzéshez és a kötegelt munkaterhelésekhez. Az időkritikus esetek, beleértve a koponyaűri vérzést, a nagy erek elzáródását és a tüdőembólia triázsát, természetes jelöltek a helyszíni vagy hálózati következtetéshez. Ennek az infrastruktúrának a fenntartásához konténeralapú telepítésre, modellverziózásra és következtetés-optimalizálásra van szükség, beleértve a kvantálást és a tudásdesztillációt.
A kiberbiztonság és az ellenséges támadásokkal szembeni ellenálló képesség szintén fontos rendszer szintű szempontok. Kimutatták, hogy a mélytanulási modellek sebezhetőek az olyan ellenséges zavaró hatásokkal szemben, amelyek téves besorolást okozhatnak. Ezen felül a felhőszolgáltatások és az API-n keresztül történő adatcsere kiszélesítheti a védett egészségügyi adatok technikai támadási felületét. Mivel az AI-eszközöket beépítik az ütemezés, a prioritás-megállapítás és a protokollkészítés folyamataiba, a rendszerzavarok átterjedhetnek az egymással összekapcsolt munkafolyamat-elemekre. A képalkotó kiberbiztonsági szabványokat és a bevezetés utáni megfigyelési stratégiákat a szakirodalomban még mindig változó módon írják le, és az olyan szabályozási keretek, mint az EU AI-törvény, új kötelezettségeket vezetnek be az átláthatóság, az emberi felügyelet és a forgalomba hozatal utáni felügyelet terén, amelyek közvetlenül alakítják a radiológiai AI bevezetését. A jövőbeli kutatásoknak ezért prioritásként kell kezelniük az AI-rendszerek prospektív validálását különböző betegpopulációkban és intézményi környezetben. Az értékeléseknek nemcsak a diagnosztikai teljesítményt kell vizsgálniuk, hanem az AI hatását a munkafolyamat hatékonyságára, az olvasók közötti egyezésre, a betegek kimenetelére és az egészségügyi rendszer teljesítményére a radiológiai folyamat teljes egészében. Az algoritmikus teljesítménymutatókon túl a klinikai bevezethetőség jobb értékelése érdekében be kell vonni az operatív referenciaértékeket is, beleértve a következtetés késleltetését, az integrációs költségeket és az interfész használhatóságát.
A reprodukálhatóság javítása érdekében elengedhetetlenek lesznek a harmonizált képalkotási protokollokat, magas színvonalú annotációkat és eredményekkel megerősített referencia-szabványokat alkalmazó, többközpontú együttműködések. A nagyszabású benchmarking-kezdeményezések és a szabványosított leletezési keretrendszerek tovább támogathatják a tanulmányok közötti átláthatóságot és összehasonlíthatóságot. A mesterséges intelligencia rendszereinek integrálása a PACS-be, a RIS-be és a tágabb klinikai infrastruktúrákba, valamint a klinikai használhatóságra tervezett ember-AI interakciós modellek kritikus fontosságúak lesznek a radiológiai munkafolyamat adminisztratív és klinikai szakaszaiban egyaránt a valós körülmények közötti megvalósításhoz.
Végül a klinikai bizalom kiépítéséhez elengedhetetlen lesz a magyarázhatóság, a folyamatos teljesítményfigyelés és a szabályozási előírások betartásának biztosítása. Az AI bevezetésének középpontjában továbbra is az etikai szempontoknak kell állniuk, ideértve az adatvédelmet, a méltányos hozzáférést, az automatizálási torzítások enyhítését és a betegpopulációk közötti méltányos reprezentációt. Az empirikus bizonyítékok, miszerint a mélytanulási modellek képesek kódolni és terjeszteni a faji identitást a különböző modalitások orvosi képeiből – gyakran akkor is, amikor a klinikai szakértők nem tudják ezt megtenni –, valamint hogy a képzési adatkészletek nemek közötti egyensúlytalansága következetesen rontja a klasszifikátor teljesítményét az alulreprezentált csoportok esetében, aláhúzzák, hogy a képalkotó orvosi mesterséges intelligencia torzítása olyan rendszerszintű kihívást jelent, amely proaktív felismerést és enyhítést igényel a modellfejlesztés teljes folyamatában. Bár a mesterséges intelligencia fontos lehetőségeket kínál a radiológiai munkafolyamat hatékonyságának javítására és a diagnosztikai támogatásra, gondos integrációra lesz szükség, amikor ezek a rendszerek a kutatási környezetből átkerülnek a rutin klinikai gyakorlatba. Ezen kihívások kezelésén túl a jövőbeli kutatásoknak azt is vizsgálniuk kell, hogy az AI-rendszerek hogyan koordinálhatók a radiológiai munkafolyamat több szakaszában, ahelyett, hogy elszigetelt eszközökként értékelnénk őket. Az interoperabilitást, a megosztott adatábrázolásokat és a szabványosított munkafolyamat-mutatókat lehetővé tevő keretrendszerek segíthetnek a feladat szintű algoritmikus teljesítmény mérhető javulássá alakításában a radiológiai műveletekben. Az ilyen rendszer szintű integrációs stratégiák kidolgozása elengedhetetlen lesz az AI-alapú munkafolyamat-optimalizálás teljes potenciáljának kiaknázásához a radiológiai folyamat egészében.

Következtetések

Ez a narratív áttekintés a klinikai és adminisztratív folyamatokat egyaránt magában foglaló, kilencszakaszos radiológiai munkafolyamat-keretrendszerben vizsgálta a már publikált mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásokat. Az adatok egyértelmű érettségi gradienst mutatnak: a munkalista prioritásainak meghatározását, a képelemzést és a jelentéskészítést leginkább prospektív és multicentrikus tanulmányok támasztják alá, míg az előzetes jóváhagyás, a számlázás/kódolás és a betegek bevonása még a megvalósíthatóság korai szakaszában tart.

Ez közvetlen hatással van a beszerzésre és a kutatási prioritások meghatározására: az intézmények ésszerűen alkalmazhatnak eszközöket a 6–8. szakaszokban, ahol az adatok szilárdabbak, míg óvatosságot tanúsíthatnak a 2. és 9. szakaszokban, ahol a működési validáció még korlátozott.

A szakaszok érettségi szintjén túl a felülvizsgálat kiemeli a feladat szintű algoritmikus teljesítmény és a rendszer szintű munkafolyamatra gyakorolt hatás közötti strukturális szakadékot. A legtöbb publikált AI-alkalmazás szűken meghatározott célokat céloz meg, és azokat elszigetelten értékelik, anélkül, hogy figyelembe vennék, hogyan hatnak kimeneteik a szomszédos munkafolyamat-szakaszokra. Amint azt a vizsgált bizonyítékok is alátámasztják, a korábbi szakaszokban bekövetkező hibák vagy eltérések továbbterjednek a későbbi szakaszokba, befolyásolva a későbbi AI-rendszerek működési feltételeit. Ez a kölcsönös függőség arra utal, hogy az AI legfőbb lehetősége a radiológiában nem az egyes feladatok további optimalizálásában rejlik, hanem az AI-eszközök összehangolásában a teljes képalkotási folyamat során.
E potenciál kiaknázásához három változásra van szükség a kutatási gyakorlatban.

Először is, az értékelési kereteknek túl kell lépniük az egylépcsős teljesítménymutatókon, és a teljes munkafolyamat eredményeire kell összpontosítaniuk, beleértve a feldolgozási időt, a pontosságot, a leletek teljességét és a betegekkel való kommunikáció minőségét.
Másodszor, ki kell dolgozni az interoperabilitási infrastruktúrát, beleértve a szabványosított adatábrázolásokat, a gyártófüggetlen API-kat, valamint a FHIR, HL7 és DICOM SR következetes implementációját, hogy megbízható, szakaszok közötti adatcsere legyen lehetséges.
Harmadszor, a többszintű AI-bevezetés irányítási kereteit, beleértve az átláthatóságot, az emberi felügyeletet és a forgalomba hozatal utáni felügyeleti mechanizmusokat, meg kell teremteni, mielőtt az önálló és integrált rendszereket felelősségteljesen be lehetne vezetni a rutin radiológiai gyakorlatba.

--------------------------------

A röntgenvizsgálatok hatékonyabbá tétele: multidiszciplináris konszenzusos ajánlások

Bágyi Péter — Thu, 28 May 2026 12:25:13 +0200

Optimizing Radiography Utilization:
Multidisciplinary Expert Consensus Recommendations
Endorsed by the Society of Academic Bone Radiologists, Society of Skeletal Radiology, American Society of Emergency Radiology, Orthopaedic Trauma Association, American Academy of Emergency Medicine, and American Rhinologic Society
Eddy D. Zandee van Rilland et al
Radiology 2026; 319(2):e25230
https://doi.org/10.1148/radiol.252309

A röntgenvizsgálat számos betegség esetében kiváló első vonalbeli képalkotó eljárás, ugyanakkor bizonyos, alacsony diagnosztikai értékű anatómiai területek esetében nem áll rendelkezésre elegendő bizonyítékon alapuló klinikai iránymutatás a röntgenvizsgálatok indikációjára vonatkozóan. E probléma megoldása érdekében egy háromfordulós, módosított Delphi-konszenzusos vizsgálatot hajtottak végre egy multidiszciplináris, több intézményt felölelő szakértői testület bevonásával, hogy meghatározzák a röntgenvizsgálat megfelelő alkalmazását 12, gyakran alacsony diagnosztikai értékű anatómiai területen. A szakértői panel 34 szubszpecializált oktatóból állt (16 radiológus, 9 sürgősségi orvos, 4 ortopéd sebész és 5 fül-orr-gégész sebész) 21 egyetemi központból. 12 anatómiai területet értékelték: borda, lapocka, keresztcsont, farokcsont, szegycsont, sternoclavicularis ízület, orrcsont, állkapocs, arccsontok, orrmelléküregek, nyaki lágyrészek és koponya. Három adatbázisban strukturált irodalomáttekintést végeztek, hogy felmérjék a röntgenvizsgálat alkalmazását és diagnosztikai jellemzőit az egyes anatómiai területeken. A csapatok konszenzusos nyilatkozatokat és azokat alátámasztó szövegeket fogalmaztak meg a saját területükre vonatkozóan, majd ezeket a nyilatkozatokat benyújtották a testületnek, amely többszöri, névtelen szavazási fordulón keresztül bírálta el őket. Az összes 58 benyújtott nyilatkozat a 3. forduló végére konszenzust ért el, és hat jelentős amerikai orvosi társaság is jóváhagyta azokat. Ez a tanulmány egy multidiszciplináris és intézményközi megfontolási folyamaton keresztül szakértői konszenzusos ajánlásokat fogalmazott meg a röntgenvizsgálat megfelelő alkalmazására vonatkozóan 12 anatómiai területen.

Az ajánlások összefoglalása

Borda

A bordaröntgenfelvételek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumákra és a daganatokra összpontosítanak.

Sérülések
Számos tanulmány kimutatta, hogy a kezelési döntéseket szinte soha nem befolyásolja a röntgenfelvételeken látható bordatörések jelenléte. Az erős erőátvitelből eredő nagy energiájú sérülések esetén (pl. nagy sebességű gépjármű-ütközés, magasból való lezuhanás, súlyos tompa ütés) a bordatöréseket gyakran a mellkas és a has életveszélyes sérüléseinek vizsgálata során észlelik. A CT lehetővé teszi az életveszélyes belső sérülések és a bordatörések egyidejű diagnosztizálását, beleértve a szomszédos bordatöréseket is. A szükséges sebészeti beavatkozások egyre inkább a háromdimenziós CT-képek átalakítására támaszkodnak, amelyek megfelelőek és felváltják a röntgenfelvételek használatát.
Alacsonyabb energiájú, tompa mellkasi traumák vagy köhögés okozta mellkasi fájdalom esetén a kilégzési frontális mellkasröntgenfelvétel jobban kimutatja a pneumothorax jelenlétét, mint a bordaröntgenfelvételek. Általában a bordatörések jelenléte nem változtatja meg a kezelést olyan alacsony energiájú traumák esetén, amelyek kis vagy ismétlődő erőátvitelből származnak (pl. földszinti esés, kisebb tompa ütés, ismétlődő terhelés vagy túlterhelés).

Daganat
Általában a CT-vizsgálatot javasolják elsődleges képalkotó eljárásként a bordadaganat gyanúja esetén. A bordák röntgenfelvételei kiegészítő vizsgálatként szolgálhatnak rendellenes radionuklid-felvétel esetén. Konkrétan, csontáttétek gyanúja és rendellenes radioaktív nyomjelző felvétel esetén több szomszédos bordánál a röntgenfelvételek gyakran megerősíthetik a gyógyuló törések jelenlétét. Ha azonban áttétek gyanúja merül fel, a CT a preferált képalkotó módszer. Ezenkívül bordaröntgenfelvételeket készítenek a csontváz vizsgálat részeként olyan betegeknél, akiknél jelentőségét tekintve meghatározhatatlan monoklonális gammopátia áll fenn, amennyiben teljes testű CT vagy MRI nem áll rendelkezésre.

Lapocka

A lapocka röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumákra és a daganatokra összpontosítanak.

Sérülés
Tompa sérülések esetén retrospektív vizsgálatok igazolták, hogy a lapockatörések felismerése és jellemzése tekintetében a CT-vizsgálat hatékonyabb a röntgenfelvételeknél. A kifejezetten a lapockára készített röntgenfelvételek hasznosságát sürgősségi helyzetben nem igazolták. A törések osztályozása, beleértve a glenoid, a lapockacsont, az acromion és a coracoid érintettségének azonosítását, inkább a rutin vállröntgenfelvételeken vagy CT-vizsgálatokon alapul, mint a speciális lapockaröntgenfelvételeken.
A járóbeteg-ellátásban kezelt, alacsony energiájú traumát szenvedett és lapocka körüli fájdalommal küzdő betegek esetében a váll röntgenfelvételei átfogóbb értékelést nyújtanak, mint a lapocka röntgenfelvételei. Ismert lapockatörések utánkövetéséhez általában standard vállfelvételeket (pl. elülső-hátsó belső rotáció, külső rotáció, oldalsó „Y” felvétel) használnak; azonban a speciális lapockaröntgenfelvételek nem bizonyultak alacsonyabb színvonalúnak, és a traumatológus preferenciája és a helyi gyakorlat alapján választhatók. A röntgenfelvételeknek szerepük lehet a posztoperatív ellátásban, például a lapocka rögzítőeszközeinek és a szövődmények értékelésében, bár kevés olyan tanulmány létezik, amely a röntgenfelvételt a keresztmetszeti képalkotó vizsgálatokkal hasonlítja össze.

Neoplazma
A röntgenfelvételt általában alapvizsgálatként végzik el a lapocka neoplazma gyanúja esetén, a jelentett pontosság akár 63% is lehet. A CT és az MRI azonban általában pontosabb információt nyújt, ezért ezeket ajánlják a neoplazmák jellemzésére.

Keresztcsont és farokcsont

A keresztcsont és a farokcsont röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumára, a daganatos elváltozásokra és a fertőzésekre összpontosítanak.

Trauma
A keresztcsonttörések esetében a keresztcsont-specifikus röntgenfelvételeket a medencei röntgenfelvételekkel összehasonlító adatok szűkösek. Sok sebésznél a medence be- és kimeneti felvételeit mára hatékonyan felváltotta a traumás CT. Általános konszenzus van arról, hogy a CT rutinszerűen alkalmas a keresztcsonttörések pontos diagnosztizálására és osztályozására traumás esetekben. Míg az MRI bizonyos akut keresztcsonttöréseket jobban megjeleníthet, a CT továbbra is az előnyben részesített kezdeti keresztmetszeti képalkotó vizsgálat akut tompa traumák esetén, és rendkívül pontos az akut csontos medencei sérülések kimutatásában.
Alacsony energiájú traumák vagy ismétlődő mikrotraumák esetén a keresztcsonttörések gyakran nem diszlokáltak, és röntgenfelvétellel nem diagnosztizálhatók pontosan. A keresztcsonttörések röntgenfelvételes diagnosztikai érzékenysége alacsony (pl. 10–40%). A keresztcsonti törések gyakori képalkotó módszereinek összehasonlításakor a röntgenvizsgálat diagnosztikai érzékenysége (29%) jóval alacsonyabb, mint a CT-é (94%) és az MRI-é (100%). A CT-t általában akkor végzik el, ha a keresztmetszeti képalkotási eredmények gyors rendelkezésre állása prioritást élvez, ha a betegnél ellenjavallat áll fenn az MRI-re, vagy ha háromdimenziós rekonstrukciókat használó műtéti előkészítésre van szükség. Az MRI-t ajánlják a stressztörések kimutatására szolgáló legpontosabb és legérzékenyebb képalkotó vizsgálatként.
A sürgősségi osztályon farokcsont-sérülés vagy akut farokcsontfájdalom miatt vizsgált betegek esetében a keresztcsont és a farokcsont röntgenfelvételeinek értéke korlátozott. Javasolt, hogy ezeket a röntgenfelvételeket szüntessék meg a sürgősségi osztályok gyakorlatában, és a kezelési döntéseket ehelyett klinikai paraméterek alapján hozzák meg. Ha a konzervatív kezelés nem jár sikerrel, szükség lehet további képalkotó vizsgálatokra, például röntgenfelvételre vagy keresztmetszeti képalkotásra.
Tartós coccydynia esetén általában a röntgenfelvétel a választott kezdeti képalkotó vizsgálat, bár a szakirodalomban ellentmondásos nézetek találhatók a képalkotás szerepéről. A farokcsont statikus röntgenfelvételei nem mindig adnak egyértelmű eredményt; ezért egyes szakértők „dinamikus” röntgenfelvételeket javasolnak (azaz oldalirányú álló és ülő felvételeket). Bizonyos betegek esetében a szakértők fontolóra vehetik a CT vagy MRI vizsgálatot, különösen atipikus tünetek esetén vagy a műtét előtti vizsgálat során.

Daganatok és fertőzések
A keresztcsont és a farokcsont daganatai és fertőzései esetén az MRI-t javasolják a legérzékenyebb képalkotó vizsgálatként. Az MRI különösen hasznos ezeknek az állapotoknak a helyi kiterjedésének meghatározásában, főként a csontvelőben és a szomszédos lágyrészekben. Ezenkívül a CT kiegészítheti az MRI-t a daganat vagy fertőzés pontos diagnózisának felállításában. A CT különösen hasznos lehet a kortikális integritás, a tumor mátrix (pl. chondroid mátrix), a csonthártya-reakció, a rendellenes gázok és bizonyos idegen testek értékelésében.
A keresztcsonti és farokcsonti osteomyelitis gyakran társul a csontot érintő mély (IV. stádiumú) fekélyekkel. Medencei nyomásfekélyben szenvedő betegek esetében a röntgenfelvételek érzékenysége 18–68%, specifitása pedig 43–100%. Az osteomyelitis kimutatásához általában a keresztmetszeti képalkotást részesítik előnyben. Az MRI-t általában érzékenynek (92–94%), de nem specifikusnak (specifitás: 9–22%) tartják. A CT érzékenysége alacsony (11–67%), de specifitása valamivel magasabb (56–90%). Mind az MRI, mind a CT segíthet a folyadékgyülemek (pl. tályogok) vagy a csatornák jelenlétének azonosításában. Ezenkívül az MRI a műtéti debridement előtt is hasznos lehet a duralis ectasia vagy a spina bifida occulta értékeléséhez.

Sternum

A szegycsont röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumára, a rögzítőeszközökre, a fertőzésekre és a daganatokra összpontosítanak.

Trauma
A szegycsont röntgenfelvételeinek vizualizációja korlátozott a szegycsont vékony kérgének, alacsony ásványianyag-tartalmának, valamint a bordák, a gerinc és a mediastinum átfedése miatt. Azok a rendellenességek, amelyek nem érintik a szegycsont teljes szélességét, nem feltétlenül láthatók. Korábbi tanulmányok alacsony érzékenységet (33%–70%) jelentettek a szegycsont röntgenfelvételeinek rendellenességek, köztük törések kimutatásában. A legtöbb szegycsonttörést csak CT-vizsgálattal lehet kimutatni, és általában klinikailag jelentéktelennek tekintik, alacsony mortalitással. Az ACR tompa mellkasi trauma és nem traumás mellkasfali fájdalom vonatkozásában megállapított megfelelőségi kritériumai nem tartalmaznak ajánlásokat a szegycsont röntgenfelvételeire vonatkozóan. A mellkas CT-vizsgálata indokolt lehet súlyos, tompa mellkasi traumák esetén, különösen ha fennáll a mögöttes aorta vagy más nagy erek érkárosodásának gyanúja. Továbbá a CT-t alkalmazó, módosított AO/OTA (Arbeitsgemeinschaft für Osteosynthesefragen/Orthopaedic Trauma Association) szegycsonttörés-osztályozás alátámasztja a CT hasznosságát a szegycsonttörések felismerésében és jellemzésében.
Az ultrahangvizsgálatnak is lehet szerepe a szegycsont-trauma esetén, mivel magas érzékenységgel (91%) képes felismerni a szegycsonttöréseket.

Műtéti implantátumok
A szegycsont implantátumokat – ideértve a szternotómiai drótokat és rögzítő eszközöket is – általában mellkasröntgennel vagy CT-vel vizsgálják. Összességében nem áll rendelkezésre elegendő bizonyíték a szegycsont-röntgenfelvételek hasznosságára a szegycsont implantátumok rendellenességeinek felismerése tekintetében.

Fertőzés
A CT hasznos a szegycsont sebfertőzések, beleértve az osteomyelitiszt és a szegycsont-implantátumok fertőzéseit, értékelésében, a jelentett érzékenysége 91–93%, a specifitása pedig 85–97%. Hasonlóképpen, az MRI a röntgenfelvételnél hatékonyabb a szegycsont osteomyelitisz kimutatásában.

Neoplazma
A röntgenfelvételek a mellkasfal tumorának értékelésére szolgáló kezdeti vizsgálatként készíthetők, és hasznosak lehetnek a tumor mátrixának azonosításában. Hatékonyságuk azonban korlátozott a lapos csontok tumorainak értékelésében, különösen akkor, ha a lézió kicsi, vagy fennáll a mellkasi terjedés gyanúja. Ezért a szegycsont-léziók értékelésére a CT vagy az MRI a választandó vizsgálati módszer.

Sternoclavicularis (SC) -ízület

Az SC-ízületi röntgenfelvételek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumára, az ízületi betegségekre és a fertőzésekre összpontosítanak.

Trauma
A röntgenfelvételek nem feltétlenül mutatják ki az SC-ízületi ficamokat, ezért az SC-ízületi sérülések értékeléséhez és a kapcsolódó szövődmények azonosításához CT-vizsgálat ajánlott.

Arthropathia
Az SC-ízületi artropátia röntgenológiai leletei, mint például az osteophyták, az eróziók, a subchondralis sclerosis és az ízületi rés szűkülése, ritkán azonosíthatók, mivel a röntgenvizsgálat érzékenysége az SC-ízületet érintő ízületi gyulladásos állapotok kimutatásában gyenge. Ehelyett általában CT- vagy MRI-vizsgálatra van szükség a pontosabb képalkotó értékeléshez.

Fertőzés
A SC-ízület területén előforduló csontvelőgyulladásos esetek mindössze 20%-ában figyelhető meg rendellenes röntgenológiai eltérés a tünetek megjelenésétől számított 2. héten. Ez alátámasztja, hogy a röntgenvizsgálat korlátozottan alkalmas a SC-ízület állapotának felmérésére. Fertőzés esetén a csont-ízületi és ízület körüli struktúrák vizsgálatához, valamint a fertőzés jelenlétének és kiterjedésének megállapításához a CT- vagy MRI-vizsgálat a preferált módszer.

Orrcsont

Az orrcsont röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumákra és az idegen testekre összpontosítanak.

Trauma
Számos tanulmány kimutatta, hogy az akut orrtrauma esetén a röntgenfelvételek nem ajánlottak alacsony hasznosságuk és magas hamis pozitív arányuk miatt; ennek ellenére gyakran túlzottan alkalmazzák őket erre a javallatra. Az orrcsonttörések megfelelően diagnosztizálhatók a nyomásérzékenység, duzzanat, deformitás és septumhematoma klinikai értékelésével.
A CT és az ultrahang diagnosztikai teljesítménymutatói magasabbak, mint a röntgenfelvételeké az orrcsonttörések kimutatásában. Azonban általában még ezek az alternatív képalkotó módszerek sem szükségesek. A kontrasztanyag nélküli CT megfelelő lehet az arctrauma kezdeti értékeléséhez, ha az orrcsonttöréseken kívül más törésekre is gyanú merül fel, például a felső állcsont frontális nyúlványát, az arc középső részét vagy a szemüreget érintő törésekre.

Idegentest
A legtöbb orrban található idegentest röntgenfelvételen nem látható, ezért röntgenfelvételek készítése nem ajánlott rutinszerűen olyan betegeknél, akiknél orrban található idegentest gyanúja merül fel. A legtöbb esetet hatékonyan lehet kezelni közvetlen vizualizációval vagy endoszkópos vizsgálattal. Azonban olyan populációkban, ahol a kórelőzmény és a fizikális vizsgálat megbízhatatlan lehet, a diagnózis segítésére röntgenfelvételek készítése javasolt. Ezekben a csoportokban a képalkotás különösen értékes olyan röntgensugár-áteresztő tárgyak azonosításában, mint a gombelemek vagy a mágnesek, amelyeket a károsodás kockázata miatt sürgősen el kell távolítani.

Mandibula

Az alsóállkapocscsont röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumákra, a fertőzésekre és a daganatokra összpontosítanak. Fontos megjegyezni, hogy ez a fejezet kifejezetten az alsóállkapocs felvételeire összpontosít, és nem terjed ki a panorámaröntgen-vizsgálatokra, amelyeket általában a fogazattal kapcsolatos rendellenességek értékelésére tartanak fenn.

Trauma
Az állkapocs traumájának képalkotó vizsgálatához röntgenfelvételek nem ajánlottak. Az első vonalbeli képalkotó vizsgálatnak kontrasztanyag nélküli CT-nek kell lennie. A CT segíthet az állkapocs törés helyének és kiterjedésének jellemzésében, valamint a lehetséges műtéti tervezésben. Zúzódások esetén a CT segíthet a repozícióban és az iatrogén törések megelőzésében. Az ultrahang is szóba jöhet; azonban diagnosztikai teljesítménye a CT-hez képest korlátozott, és a kezelő szakértelmétől és tapasztalatától függ.

Fertőzés
Az állkapocs röntgenfelvételei nem ajánlottak a fertőzés értékeléséhez. Kevés szakirodalom értékeli a röntgenfelvételek diagnosztikai teljesítményét ebben az indikációban. A kontrasztanyaggal végzett CT a javasolt elsődleges vizsgálat a fertőzés kiterjedésének meghatározásához, beleértve a lehetséges tályogképződést és az osteomyelitiszt. Azokban az esetekben, amikor az állkapocs és a szomszédos lágyrészek fertőzésére gyanakodnak, kontrasztanyaggal és anélkül végzett MRI ajánlott.

Neoplazma
Mandibuláris neoplazma gyanúja esetén az állkapocs röntgenfelvétele nem ajánlott. Hiányoznak a röntgenfelvételek diagnosztikai teljesítményét ezen indikációra vonatkozóan alátámasztó bizonyítékok. A kontrasztanyaggal végzett CT a javasolt kezdeti képalkotó vizsgálat, mivel ez képes értékelni a daganatok jelenlétét és agresszivitását. A lágyrészeket is érintő vagy a szomszédos lágyrészekre átterjedt daganatok esetében az MRI jobb értékelést nyújt, azonban ez általában nem része a kezdeti kivizsgálásnak. Az MRI és a CT együttesen 100%-os érzékenységgel és 72%-os specifitással rendelkezik a szájüregi rákok mandibuláris érintettségének diagnosztizálásában.

Arccsontok

Az arccsontok röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumákra, a rögzítőeszközökre, az idegen testekre és a daganatokra összpontosítanak.

Trauma
A röntgenfelvételek általában nem alkalmasak elsődleges vizsgálati módszerként olyan betegeknél, akiknél sérülés gyanúja merül fel. Arc-trauma esetén kontrasztanyag nélküli CT-vizsgálat ajánlott elsődleges vizsgálati módszerként. Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a CT pontosabb a röntgenfelvételeknél a zygomaticomaxilláris komplexum, a zygomatikus ív, a szemüregi aljzat és a felső állcsont falainak töréseinek kimutatásában, akár 100%-os pontossággal.

Fémimplantátumok
A röntgenfelvételek segíthetnek a fémimplantátumokkal kapcsolatos komplikációk azonosításában, ideértve a fémimplantátumok meglazulását, törését vagy helytelen elhelyezkedését az arc régiójában. A röntgenfelvétel általában megfelelő elsődleges képalkotó vizsgálatként olyan betegeknél, akiknél maxillofaciális implantátummal kapcsolatos komplikáció gyanúja merül fel. Ha azonban nincs klinikai aggodalom a posztoperatív komplikációk miatt, a maxillofaciális törések sebészi kezelését követő röntgenfelvétel nem ajánlott rutinszerűen. Röntgenfelvételt végeznek a műtéti tervezéshez is, beleértve a nemi identitás megerősítő műtéteket, a sebész szakorvos belátása szerint.

Idegen test
A röntgenvizsgálat általában az első képalkotó vizsgálat, amelyet a feltételezett röntgensugár-áteresztő idegentestek értékelésére végeznek. Azonban a különböző, nem röntgensugár-áteresztő idegentestek röntgenfelvételen nem jól láthatók, ezért gyakran szükség van más vizsgálati módszerekre, például CT-re vagy ultrahangra. Bonyolultabb esetekben, beleértve a maxillofaciális traumát vagy a feltételezett érsérülést, általában CT-re vagy CT-angiográfiára van szükség. Ezenkívül a penetráló maxillofaciális traumával jelentkező betegeknél közvetlenül CT-t végeznek, így nincs szükség röntgenvizsgálatra.

Neoplazma
Maxillofaciális neoplazma gyanúja esetén a maxillofaciális régió komplex anatómiája miatt a kontrasztanyaggal végzett CT-t részesítik előnyben. A kontrasztanyaggal vagy anélkül végzett MRI további információkat nyújthat, különösen a lágyrészek érintettségének mértékéről.

Sinus

A sinusröntgenfelvételek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a sinusitisre és a daganatos elváltozásokra összpontosítanak.

Sinusitis
A röntgenfelvétel nem megfelelő kezdeti képalkotó módszer az akut vagy krónikus sinusitis értékeléséhez. Számos nemzeti és nemzetközi társaság tett közzé konszenzusos irányelveket, amelyek nem javasolják a röntgenfelvétel használatát a szövődménymentes akut rhinosinusitis diagnosztizálására.

Daganat
A röntgenvizsgálat általában nem megfelelő elsődleges képalkotó módszer a sinus-daganat gyanúja esetén, amelynek vizsgálatához általában kontrasztanyaggal vagy anélkül végzett MRI, illetve kontrasztanyaggal végzett CT a megfelelő. Egy szakértői Delphi-tanulmány hasonlóan konszenzusra jutott a sinus-daganatok képalkotó vizsgálatát illetően, és arra a következtetésre jutott, hogy a paranasalis sinus-daganatok vizsgálatához a CT ajánlott.

Nyak lágyrészei

A nyak lágyrészeinek röntgenfelvételeinek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások az idegen testekre, a fertőzésekre, a traumákra, a daganatokra és a nyelési nehézségekre összpontosítanak.

Idegentest
Az Európai Gasztrointesztinális Endoszkópos Társaság klinikai irányelvei a röntgenfelvétel használatát javasolják a lenyelt, röntgensugár-áteresztő idegen testek értékelésére. Számos más idegen test, például a lenyelt halcsontok azonban gyakran nem jól láthatóak a röntgenfelvételen. A korábbi klinikai irányelvek a CT-t javasolták elsődleges képalkotó vizsgálatként a halcsont-elakadás diagnosztizálására. A CT érzékenysége 90% és 100% között, specifitása pedig 93,7% és 100% között mozog.

Fertőzés
Fujiwara és munkatársai metaanalízise szerint a nyaki röntgenvizsgálat érzékeny (81%) és specifikus (85,7%) módszer a felnőtt betegeknél előforduló epiglottitis diagnosztizálásában. A megfelelő légúti kezelés megkezdését követően azonban a nasopharyngoszkópia vagy a laryngoszkópia segítségével történő közvetlen vizualizáció továbbra is a felnőttkori epiglottitis diagnosztizálásának előnyben részesített módszere. Korábbi tanulmányok beszámoltak a CT magas pozitív prediktív értékéről a garat- és garat mögötti fertőzések értékelésében. Ezért, ha a nasopharyngoscopia vagy a laryngoscopia nem jöhet szóba, vagy késleltetheti az ellátást, képalkotó vizsgálat végezhető – lehetőség szerint előnyben részesítve a CT-t, ha az rendelkezésre áll.

Trauma
A röntgenfelvétel ritkán lehet megfelelő a nyak áthatoló sérüléseinek képalkotó vizsgálatához, különösen fémidegen testek szűrésére. Azonban a CT vagy a CT-angiográfia általában előnyösebb a kezdeti képalkotáshoz, és mindig megfelelőbb, ha érrendszeri sérülés gyanúja merül fel.

Neoplazma
A röntgenfelvétel nem megfelelő a nyaki daganatok vagy a nyirokcsomó-megnagyobbodás kezdeti képalkotó vizsgálatához, amelyekhez a kontrasztanyaggal végzett CT vagy a kontrasztanyaggal vagy anélkül végzett MRI alkalmasabb.

Dysphagia
A röntgenfelvétel nem megfelelő az oropharyngealis dysphagia kezdeti képalkotó vizsgálatához, amelyhez a módosított bárium-nyeléses fluoroszkópia vagy az esophagram alkalmasabb.

Koponya

A koponya röntgenfelvételek alkalmazására vonatkozó konszenzusos ajánlások elsősorban a traumákra, a beültetett eszközökre és a daganatokra összpontosítanak.

Trauma
Tudomásunk szerint nincs olyan releváns szakirodalom, amely alátámasztaná a koponya röntgenfelvételek alkalmazását felnőtt betegeknél fejsérülés esetén, ideértve az akut fejsérüléseket, a rövid távú utánkövetést, valamint a szubakut és krónikus eseteket is. Minden esetben a CT vagy az MRI a megfelelőbb vizsgálati módszer.

Implantátumok
A koponya röntgenvizsgálatot a „shunt-sorozat” részeként a klinikai gyakorlatban általában kezdeti szűrővizsgálatként végzik el, hogy felmérjék a ventrikuloperitoneális shunt katéter mentén előforduló esetleges töréseket, csavarodásokat vagy elszakadásokat. Bár tudatában vagyunk annak, hogy korábbi tanulmányok a shunt-sorozat röntgenvizsgálatának alacsony érzékenységéről (4%–18,7%) számoltak be a ventrikuloperitoneális shunt diszfunkciójának kimutatásában a koponya CT-hez (érzékenység: 54%–87,5%) és a nukleáris orvosi vizsgálatokhoz (érzékenység: 47%) képest, a teljes shunt-sorozat megfelelőségének értékelése túllépte a koponya röntgenfelvételek elemzésének kereteit. Egyébként nincs elegendő bizonyíték a koponya röntgenfelvételek hasznosságára más sebészeti eszközök és orvostechnikai eszközök értékelése során.

Neoplazma
A CT a röntgenfelvételeknél megfelelőbb kezdeti vizsgálati módszer a neoplazmák értékelésére, különösen olyan komplex anatómiai területeken, mint a koponya. Az International Myeloma Working Group teljes test CT-t vagy MRI-t javasol a multiplex myeloma és a kapcsolódó plazmasejt-rendellenességekben szenvedő betegek esetében. Ha azonban teljes test CT vagy MRI nem áll rendelkezésre, a csontvázvizsgálat részeként elvégzett koponya röntgenfelvétel megfelelő lehet.

- - -

A mesterséges intelligencia lehetőségei a komputertomográfiában alkalmazott sugárterhelés csökkentésében

Bágyi Péter — Mon, 18 May 2026 13:25:49 +0200

Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography
A scoping review
M. Bani-Ahmad, A. England, L. McLaughlin, Y.H. Hadi, M. McEntee
Radiography, ISSN: 1078-8174, Vol: 31, Issue: 4, Page: 102968
https://doi.org/10.1016/j.radi.2025.102968

A számítógépes tomográfia (CT) magas időbeli és térbeli felbontásának köszönhetően gyakran alkalmazott és rendkívül hatékony képalkotó eljárás a kóros elváltozások felismerésében és különböző klinikai beavatkozások vezérlésében. A CT-nek azonban van egy velejáró hátránya: az ionizáló sugárzás alkalmazása pontmutációkhoz, kromoszómális transzlokációkhoz és génfúziókhoz vezethet, amelyek sugárzás okozta rosszindulatú daganatokat eredményezhetnek. A képrekonstrukciós algoritmusok, a beteg pozicionálása és a vizsgálati tartomány meghatározása azok közé az alapvető CT-vizsgálati paraméterek közé tartoznak, amelyek módosíthatók vagy optimalizálhatók a sugárterhelés csökkentése érdekében. A beteg kézi pozicionálása a középpont eltolódását okozhatja, ami növeli a sugárdózist és rontja a képminőséget. Ugyanezen összefüggésben megfigyelték, hogy a vizsgálati tartomány kézi beállítása a vizsgálati tartomány kiterjesztését okozhatja a célszerveken túlra, annak érdekében, hogy a kapcsolódó anatómiai struktúrákat is ábrázolják. Ez a gyakorlat felesleges és indokolatlan sugárterheléshez vezet, ami potenciálisan befolyásolhatja a páciensnek ténylegesen leadott dózist. A képrekonstrukciós módszerek, mint például a szűrt visszavetítés (FBP) és az iteratív rekonstrukció (IR) algoritmusok széles körben alkalmazhatók a CT-képalkotásban, azonban hasznosságuk az alacsony dózisú CT (LDCT) esetében megkérdőjelezhetőbb. A mesterséges intelligencia (AI) területén elért legújabb fejlődés számos kihívásra megoldást nyújtott, megnyitva az utat a további kutatások és a szélesebb körű klinikai alkalmazások előtt.

A mesterséges intelligencia (AI) integrálása az orvosi képalkotásba jelentős figyelmet kapott, mivel javíthatja a diagnosztikai pontosságot és a betegbiztonságot. A számtalan innováció közül az AI-alapú megoldások a CT-képek optimalizálásának kulcsfontosságú eszközeivé váltak. Ezek a fejlesztések magukban foglalják az AI-al integrált, kifinomult 3D-kamerák segítségével történő automatizált pozicionálást, a mélytanulási (DL) modellek vagy az AI-alapú anatómiai tájékozódási pontok felismerése révén történő automatizált vizsgálati tartomány-kijelölést, valamint a DL-algoritmusok alkalmazását a képrekonstrukcióhoz. Ezek a technológiák célja a kézi hibák csökkentése és a sugárterhelés minimalizálása, ezáltal javítva az eljárás optimalizálását és védve a betegeket a túlzott vagy indokolatlan sugárterheléstől.
Ezen áttekintés célja a jelenleg rendelkezésre álló mesterséges intelligencia technológiák értékelése és összefoglalása a sugárterhelés optimalizálása érdekében a beteg pozicionálásában, a vizsgálati tartomány kijelölésében és a CT-képek rekonstrukciójában.

Módszerek

Ezt a felmérő jellegű áttekintést a PRISMA-ScR módszertani keretrendszernek megfelelően végeztük el. A módszertan átláthatóságának és hitelességének növelése érdekében mellékeltük a kitöltött PRISMA-ScR ellenőrzőlistát (lásd az 1. kiegészítő táblázatot).+

Keresési stratégia

Az irodalomkutatásokat a Scopus, az Ovid, az EBSCOhost és a PubMed adatbázisokban végeztük el, hogy a releváns publikációk átfogó lefedettségét biztosítsuk. Az adatbázis-keresések során használt kulcsszavak között szerepeltek a mesterséges intelligencia, a számítógépes tomográfia, a dózisoptimalizálás, a dóziscsökkentés, a rekonstrukciós algoritmus, a beteg elhelyezése és a vizsgálati tartomány. Ezeket a kifejezéseket a célbeavatkozás („mesterséges intelligencia”) és a célkimenet („dózisoptimalizálás”) alapján választottuk ki. A Boole-operátorokat (AND, OR és NOT) használtuk az eredmények további szűrésére, hogy azok megfeleljenek a beválasztási kritériumoknak (az adatbázis-keresések teljes jegyzékét lásd a 2. kiegészítő táblázatban).

A tanulmányba való felvétel kritériumai

A tartalomelemzést a felülvizsgálat fő témája alapján végeztük, amely az AI szerepét vizsgálta a CT-sugárzás dózisoptimalizálásában három CT-területen: a vizsgálati tartomány meghatározása, a páciens vertikális elhelyezése és a képrekonstrukció. A cikkek felvételére vonatkozó kritériumok a következők voltak:

PICO-k szerepeltetése (1. táblázat);
lektorált cikkek;
teljes szövegű cikkek;
2018 januárja és 2024 decembere között angol nyelven megjelent cikkek.

Kizártuk az áttekintő cikkeket, konferencia-absztraktokat, kutatási javaslatokat, előzetesen publikált tanulmányokat, nem angol nyelvű cikkeket, valamint azokat a cikkeket, amelyek kizárólag a sugárzási dózis befolyásolása nélküli képminőség javítására összpontosítottak, pl. fémes vagy mozgásból származó artefaktumok csökkentésére.

1. táblázat. A felülvizsgálatban használt PICO-keretrendszer összefoglalása:

P	CT-vizsgálaton áteső felnőtt vagy gyermek betegek
I	AI-alapú technikák alkalmazása a beteg pozicionálásához, a vizsgálati tartomány tervezéséhez és a képrekonstrukcióhoz a CT-képalkotásban
C	Hagyományos megközelítések, beleértve a kézi központosítást/pozicionálást, a kézi vizsgálati tartomány kijelölését és a hagyományos rekonstrukciós technikákat (szűrt háttérvetítés és iteratív rekonstrukció)
O	Sugárterhelés (abszolút vagy relatív)

A tanulmányok kiválasztása és az adatok kinyerése

A keresési eredményeket a Covidence szoftver (Covidence, Melbourne, Ausztrália) segítségével töltöttük fel és szűrtük meg az ismétlődésektől. Az összes tanulmány címét és absztraktját két kutató (M.B.A. és Y.H.) függetlenül és vakon vizsgálta át. Azokat a cikkeket kizártuk, amelyek címe egyértelműen jelezte, hogy a CT-felvételek határainak kijelölését, a beteg elhelyezését vagy a képrekonstrukciót nem végezték el vagy nem segítették AI-módszerek. Az azonosított cikkek teljes szövegét áttekintettük, hogy strukturált űrlap segítségével kivonjuk az adatokat. Ez olyan információkat tartalmazott, mint az AI-alkalmazások, a sugárterhelés csökkentése, az anatómiai részek és a használt AI-módszerrel kapcsolatos bármely releváns részlet. Összegyűjtötték a felvett tanulmányokban szereplő, az AI-módszereket a hagyományos módszerekkel összehasonlító átlagos sugárterhelési adatokat. A dóziscsökkentést az átlagos dózisok összehasonlításával számították ki, és az átlagos csökkenést százalékban adták meg. Ezenkívül értékelték a dóziscsökkentés statisztikai szignifikanciáját, és adott esetben p-értékekkel jelentették.

Eredmények

Összesen 90, 2018 és 2024 között publikált tanulmányt vettünk figyelembe (1. ábra). A tanulmányok különböző kohorttervezéssel rendelkeztek, és számos kontrasztanyaggal és kontrasztanyag nélkül végzett CT-vizsgálatot fedtek le, beleértve a fej, a nyak, a mellkas, a has, a mellkas/has és a medence vizsgálatát; a CT-angiográfiát (CTA); a CT-urográfiát (CTU) és a CT-enterográfiát (CTE). A sugárterhelési adatokat különböző CT-gyártóktól gyűjtötték össze, többek között a Canon Medical System, a Siemens Healthineers, a General Electric Healthcare és a Philips Healthcare vállalatoktól.

1. ábra: A PRISMA folyamatábra.
Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography. A scoping review. Radiography, Vol: 31, Issue: 4, Page: 102968. https://doi.org/10.1016/j.radi.2025.102968

A beteg pozícionálása

A beteg pozicionálása tekintetében (2. táblázat - a cikkben) kilenc tanulmány foglalkozott az automatizált pozicionálás pontosságával a manuális pozicionáláshoz (MP) viszonyítva, valamint ezeknek a sugárterhelésre gyakorolt hatásával. Az elsősorban 3D-kamerákat alkalmazó automatizált pozicionáló rendszerek jelentősen javították a pozicionálás pontosságát a CT-vizsgálatok során, ami hozzájárul a sugárterhelés csökkentéséhez. Tanulmányok kimutatták, hogy az automatizált pozicionálás 44 %-kal csökkenti a középponttól való eltérést a manuálishoz képest, és az izoközponttól 5 mm-en belül elhelyezett betegek arányát a manuálisnál mért 16,1 %-ról 39,0 %-ra növeli az automatizált pozicionálás esetén. Ez a pontosság, amelyet az anatómiai tájékozódási pontok felismerésével és az ideális asztalmagasság kiszámításával érnek el, a klinikai helyzettől és a vizsgált testrésztől függően 6 % és 26 % közötti jelentős sugárterhelés-csökkenést eredményez.

A vizsgálati tartomány kijelölése

Hét tanulmányban hasonlították össze az automatizált vizsgálati tartomány kijelölését és a mesterséges intelligencia (AI) által generált átlagos vizsgálati hosszt a manuális módszerekkel, azzal a céllal, hogy értékeljék a felesleges sugárterheléshez vezető túlzott vizsgálati arányt (3. táblázat - a cikkben). A vizsgálatba bevont tanulmányok különböző AI-modelleket alkalmaztak – többek között mélytanulást és gépi tanulást – a vizsgálati tartományok automatizálására. Az AI-módszerekkel generált vizsgálati tartományok pontosabban fedték le a vizsgálandó anatómiai területeket, mint a manuális megközelítéssel meghatározottak, mivel az AI-hálózatok az anatómiai tájékozódási pontok és a szegmentációs megközelítés alapján pontosan meghatározták az ideális vizsgálati tartományokat. Ez a pontosság csökkentette a túlvizsgálati arányt, ami a célterület anatómiájától függően 15–58 mm-es vizsgálati hosszúság-csökkenést és 5–23 %-os sugárterhelés-csökkenést eredményezett. Az AI-módszerrel mért sugárzási dózisok átlaga és szórása (6,16 ± 5,16 mSv) alacsonyabb, mint a manuális módszer esetében (7,46 ± 6,38 mSv).

Képrekonstrukció

A képrekonstrukciót (DLIR) 74 tanulmányban vizsgálták, és általában az FBP-vel és az IR-technikákkal hasonlították össze a sugárterhelés csökkentése, a képzaj, a léziók észlelhetősége, valamint az alacsony és magas kontrasztú diagnosztikai hatékonyság tekintetében. A vizsgált tanulmányokban három DLIR algoritmust használtak, nevezetesen a TrueFidelity (n = 46), az Advanced Intelligence Clear-IQ Engine (AICE) (n = 25) és a Precise Image (n = 3) algoritmusokat. Ezeket az algoritmusokat különböző erősségben (alacsony (L), közepes (M) és magas (H)) alkalmazták. Hét tanulmány gyermek résztvevőkre vonatkozott. A különböző CT-vizsgálatok potenciális dóziscsökkentésének elemzése 57,3 %-os átlagos csökkenést mutatott, a medián érték 51,5 % volt. A szórás 20,7 %-nak bizonyult, ami az adatok mérsékelt szintű variabilitását jelzi. A megfigyelt minimális dóziscsökkentés 11,2 % volt, míg a maximális elérte a 97,0 %-ot. A különböző CT- és CTA-vizsgálatok klinikai feladatai alapján a képrekonstrukciós algoritmusok (DLIR) által elért dóziscsökkentés százalékos arányát a 4. és 5. táblázat foglalja össze (a cikkben).

Megbeszélés

Ez az áttekintés a mesterséges intelligencia (AI) technológiák szerepét vizsgálta a CT-vizsgálatok sugárterhelésének optimalizálása terén három területen: a beteg elhelyezése, a vizsgálati terület kijelölése és a képalkotás. Eredményeink számos fontos előnyt emelnek ki, amelyek alátámasztják a mesterséges intelligencia módszereinek bevezetésének fontosságát a CT-vizsgálatok sugárterhelésének optimalizálása érdekében.

A beteg automatizált pozicionálása

A beteg pontos elhelyezése a CT-n belül kritikus fontosságú, és közvetlen hatással van az automatikus csőáram-modulációs rendszerre, a képminőségre, a zajszintre és a sugárterhelésre. Az automatizált pozicionálási technológia, amely digitális kamerákat és fejlett mélytanulási algoritmusokat használ a testkontúr felismeréséhez, jelentős potenciállal rendelkezik a hatékonyság és a pontosság javításában. A tanulmányok az automatizált pozicionálás és a manuális módszerek pontosságát hasonlították össze különböző CT-vizsgálatokban az asztal beállított magasságának értékelésével a páciens izocentrumának a CT-gantry izocentrumához viszonyított ideális igazodása alapján. Az automatizált pozicionáló rendszerek nagyobb pontosságot mutattak, az összes tanulmány alacsonyabb eltérési hibákat és asztalmagasság-eltéréseket jelentett, ami nagyobb pontosságot és kisebb variabilitást jelez. A sugárterhelés tekintetében négy tanulmány jelentette a dózis jelentős csökkenését az automatizált módszerek alkalmazásával, kiemelve az automatizált pozicionálás hatékonyságát a sugárterhelés minimalizálásában. Más tanulmányok szintén jelezték a sugárdózis potenciális csökkenését az automatizált módszerekkel elért pontosabb pozicionálásnak köszönhetően.

Nelson eredményei azonban eltértek ezektől. Annak ellenére, hogy javult a pozicionálás pontossága, és a szkenner automatikus expozíciós vezérlőrendszere az automatizált pozicionálás segítségével jobban tudta a dózist a beteg abszorpciós tényezőjéhez igazítani, a víz-egyenértékű átmérő függvényében nem azonosítottak szignifikáns változást a dózisban. A tanulmány arra utalt, hogy a radiológusok által elért magas pozícionálási pontosság és a geometriai nagyítási hatások hozzájárulhattak ahhoz, hogy nem volt szignifikáns dóziscsökkenés.

Az automatizált pozicionáló rendszerek hatékonyságát azonban befolyásolhatják működési és helyzetbeli kihívások. Például a rögzítőeszközök, mint a vákuumpárnák és a kiegészítő matracok, akadályozhatják az anatómiai kontúrok pontos felismerését, ami kézi korrekciókat tesz szükségessé. A gyermekgyógyászati képalkotásban a babahordozók használata korlátozta a testkontúrok felismerésének pontosságát, ami aláhúzta a testre szabott algoritmusok szükségességét. Ez összhangban állt Greffier megállapításaival is, amelyek szerint a páciens háta és az asztallap közé helyezett kiegészítő matrac használata szükségessé tette a 3D-kamera által javasolt függőleges központosítás kézi korrekcióját. Ez aláhúzza az automatizált pozicionálás korlátait olyan sürgősségi helyzetekben, ahol ilyen anyagok gyakoriak, és a kezelőknek manuálisan kell beállítaniuk az asztal magasságát az optimális igazítás biztosítása érdekében. E probléma megoldására Salimi és munkatársai egy DL-modellt javasoltak a mellkasi CT 3D-s axiális testkontúrjának előrejelzésére egyetlen 2D-s lokalizátor használatával. A DL-modell olyan pontosságot mutatott, amely egyenértékű volt a meglévő rendszerekkel, miközben azt az előnyt is kínálta, hogy kiküszöbölte a kamera látómezejét elzáró akadályok által okozott hibákat. Ezenkívül a légzési állapotok jelentősen befolyásolják az automatizált pozicionálás pontosságát. Booij és munkatársai megállapították, hogy a belégzési és kilégzési felvételek közötti eltérések az asztal magasságának eltéréseit okozták, hangsúlyozva a tervezési kép és a felvétel állapotának szinkronizálásának szükségességét a hibák elkerülése érdekében. Ezen kihívások ellenére az automatizált pozicionálás előnyei továbbra is jelentősek a szokásos esetekben.

Az automatizált pozicionáló rendszerek bevezetését ezért inkább kiegészítő eszközként kell tekinteni, nem pedig a röntgentechnikus szakértelmének teljes helyettesítőjeként. Noha az automatizált pozicionálás javítja az eredmények konzisztenciáját és a hatékonyságot, a röntgentechnikus felügyelete továbbra is szükséges, különösen atipikus anatómiai viszonyok, zavaró anyagok vagy dinamikus fiziológiai állapotok esetén. Az automatizált pozicionáló technológia jövőbeli változatai fejlettebb algoritmusok és adaptív kalibrációs eljárások révén orvosolhatják ezeket a korlátokat.

A vizsgálati tartomány automatikus meghatározása

A vizsgálati tartomány közvetlenül összefügg a sugárterheléssel; a tartomány 1 cm-es csökkentése általában 6%-os átlagos dóziscsökkenést eredményez. A röntgentechnikusok a rutin klinikai gyakorlatban lokalizáló felvételek segítségével határozzák meg a vizsgálati tartományt. Az ismételt képalkotás elkerülése érdekében a radiológusok általában a célterületnél nagyobb vizsgálati tartományt állítanak be, ami felesleges és indokolatlan sugárterheléshez vezet, ezt a jelenséget gyakran túlvizsgálatnak nevezik. Ezenkívül az alacsony kontrasztú anatómiai struktúrák, az elhízás vagy a testen lévő egyéb eszközök hibákat okozhatnak a radiológus számára a lokalizáló képen a pontos anatómiai struktúrák megkülönböztetésében.
Az AI-alapú vizsgálati tartomány meghatározásának elve olyan algoritmusok használatát foglalja magában, mint az ML és a DL, amelyek automatikusan azonosítják az anatómiai tájékozódási pontokat, és a lokalizáló képek alapján kiszámítják az optimális vizsgálati tartományt. Ezek a képek lehetnek háromdimenziósak (3D), frontálisak (anteroposterior), laterálisak, vagy a frontális és laterális nézetek kombinációi. Ez a technológia csökkenti a kézi beállításoktól való függőséget, ezáltal minimalizálva a túlvizsgálat előfordulását.
A tanulmányok szerint az AI-algoritmusok jelentősen javítják a különböző CT-vizsgálatok szkennelési tartományának a kijelölés pontosságát a manuális módszerekhez képest, ami a sugárterhelés (p < 0,001) és a vizsgálat időtartamának jelentős csökkenéséhez vezet.

Ruan és munkatársai arról számoltak be, hogy a DL-technikák kizárólag egy anteroposterior felmérő felvétel felhasználásával pontosan azonosították a szkennelési tartományt, így kiküszöbölve az oldalirányú lokalizáló felvétel szükségességét, amely 0,09 mGy sugárterhelést jelent. Hasonlóképpen, tanulmányok kimutatták, hogy az AI-algoritmusok elemzik a lokalizátor képeit a célanatómia pontos kijelölése érdekében, még olyan kihívást jelentő esetekben is, mint a pleurális folyadékgyülem, az atelektáziához hasonló mellkasi patológiás rendellenességek jelenléte, a nem megfelelő pozicionálás vagy a túlsúlyos betegek. A túlszkennelés csökkentése mellett az AI algoritmusok pontosan azonosítják a szkennelési tartományt anélkül, hogy bármely anatómiai struktúrát kihagynának vagy alulszkennelnének, amint azt a has- és medencei képalkotás során megfigyelték. Ez biztosítja a átfogó képalkotást, miközben minimalizálja a felesleges sugárterhelést.

Más tanulmányokban azonban ellentétes eredményekről számoltak be. Például Demircioğlu és munkatársai rámutattak, hogy az AI-módszer a teljes esetek 4%-ában a szív anatómiájának hiányos vizsgálatát („túl rövid vizsgálati tartomány”) eredményezte. Bár ezek a hibák többségükben elhanyagolhatóak voltak, és szinte minden esetben a vizsgálat klinikailag hasznosnak bizonyult, aggodalmakat vet fel az, hogy releváns anatómiai struktúrák kimaradhatnak, és szükségessé válhat egy további vizsgálat, ami megduplázhatja a beteg sugárterhelését.

Az AI-alapú vizsgálati tartomány meghatározásakor az anatómiai struktúrák kimaradásához hozzájáruló egyik jelentős tényező a lokalizációs felvétel és a spirál CT-vizsgálat közötti légzési fázisok eltérése.

Ezért az AI-alapú vizsgálati tartományok klinikai gyakorlatba való bevezetése előtt számos kérdést meg kell vizsgálni, ideértve az artefaktumok – például a fém- vagy mozgásartefaktumok – illetve a segédeszközök hatását az AI-modellek teljesítményére.
Figyelembe kell venni továbbá a különböző kórházak közötti eltéréseket az ideális vizsgálati tartományok meghatározásában, a szkennermodellek közötti eltéréseket, a CT-képalkotási protokollokat, a betegek helyes elhelyezkedését, a kóros állapotokat és a betegek jellemzőit is.

Mélytanulásos kép-rekonstrukció

A rekonstrukciós algoritmusok nem csökkentik közvetlenül a sugárterhelést, de kompenzálhatják a csökkentett sugárdózisból eredő képminőség-romlást, vagy állandó sugárdózis mellett javíthatják a képminőséget.
A tanulmányba bevont kutatások kimutatták, hogy a DLIR algoritmusok – amelyek a CT-rekonstrukciós technológia legújabb fejlesztései – még alacsonyabb sugárterhelés mellett is hasonló vagy jobb képminőséget biztosítottak, mint az IR és FBP technológiákat alkalmazó standard dózisok, bizonyítva, hogy a DLIR hatékony stratégia a sugárterhelés csökkentésére, miközben megőrzi a detektálási pontosságot mind a nagy kontrasztú, mind az alacsony kontrasztú feladatoknál különböző anatómiai régiókban.

Koponya CT-vizsgálatokban az AiCE bizonyította a sugárdózis jelentős csökkentésének lehetőségét, a szürke- és fehérállomány közötti szöveti megkülönböztetés javítását, valamint az agyi elváltozások, a sinusitis, a középfülgyulladás és a mastoiditis gyulladásának jobb felismerését és értékelését.

Mellkasi CT-vizsgálatokban a DLIR bizonyította, hogy képes 75–97 %-kal csökkenteni a sugárterhelést, miközben megőrzi a térbeli felbontást, a kép textúráját, a léziók észlelhetőségét és a diagnosztikai pontosságot az intersticiális tüdőbetegségek és a tüdőparenchyma léziók (pl. bronchiektázia, méhsejtszerű elváltozás, emfizéma és pulmonalis csomó) esetében az FBP-hez és az IR-hez képest. Például Zhu és munkatársai rámutattak, hogy a TrueFidelity-H a 6 mm-nél nagyobb szubszolid csomók 97,5 %-át pontosan azonosította, egyetlen hamis pozitív eredmény mellett, és 84,0 %-os sugárterhelés-csökkentést ért el a standard dózisú CT-hez (SDCT) képest, az ASIR-V-50 % alkalmazásával.

A hasi és kismedencei CT-vizsgálatok során a DLIR 30–77 %-kal csökkentette a sugárterhelést, és jelentős javulást mutatott mind a szubjektív, mind a kvantitatív képminőségben olyan állapotok esetében, mint a májléziók, a hasnyálmirigy-daganatok, az urolithiasis, a gyulladásos bélbetegségek és a petefészekciszták. A májban előforduló klinikailag releváns elváltozások viszonylag magasabb gyakorisága miatt számos tanulmány a máj vizsgálatára összpontosított. Ezek a tanulmányok azt mutatták, hogy a DLIR 34–76 %-os dóziscsökkentést tett lehetővé a standard dózisú FBP-hez és IR-hez képest, miközben megőrizte a fokális májelváltozások, valamint a máj- és hepatocelluláris karcinóma elváltozások (>0,5 cm) kimutathatóságát. Ezenkívül a DLIR bevezetése a rutin teljes test CT-vizsgálatokba, amelyeket gyakran alkalmaznak olyan rosszindulatú daganatok monitorozására, mint a limfóma és a heredaganatok, jelentősen csökkentheti a sugárterhelést, és ezáltal a sugárzás okozta rák kockázatát.

CT angiográfiában, beleértve a fej és a nyak vizsgálatait, a koszorúereket, az aortát, a veseartériákat, és a pulmonális artériákat, a DLIR hatékonyan csökkentette a háttérzajt és javította az erek láthatóságát, megkönnyítve a perifériás érrendszeri és kardiovaszkuláris betegségek ábrázolását (pl. intracranialis szűkület, karotikus szűkület, tüdőembólia és aneurizma), miközben csökkentette a sugárterhelést, a kontrasztanyag-adagot és az injektálás sebességét az IR-t és FBP-t alkalmazó SDCT-hez képest.
Li és munkatársai szerint a DLIR-t alkalmazó koszorúér-vizsgálat diagnosztikai pontossága 48 %-os dóziscsökkentés mellett nem volt alacsonyabb, mint a standard dózisú, ASIR-V50 %-os vizsgálaté. A carotis és cerebrovascularis erek esetében azonban a képminőség nem mutatott jelentős javulást a DLIR-H alacsonyabb dózisú beállítások mellett. Lenfant és munkatársai megállapították, hogy az AiCE használatával a fej-nyak CT-angiográfiában a sugárdózis 50%-os csökkentése korlátozottan alkalmazható az aortaívhez közeli artériák esetében. Meng és munkatársai szerint az AiCE alacsonyabb dózisok mellett is tiszta képet adott a veseartériáról és annak végszakaszáról egy- és dualsorce-CT-ben. Lenfant és munkatársai bemutatták, hogy az AiCE képes javítani a képminőséget a CT pulmonalis angiográfiában 17%-kal csökkentett sugárzási dózis mellett, még túlsúlyos betegek esetében is.

A gyermekradiológiában a DLIR technológia a diagnosztikai információk megőrzése mellett 36–90 %-os sugárterhelés-csökkentést tett lehetővé a gyermekeknél végzett CT-vizsgálatok során. Li és munkatársai rámutattak, hogy a TrueFidelity-H technológia az alacsony dózisú gyermekgyógyászati orrmelléküreg CT-vizsgálatok során kiváló képélességet biztosít, és csökkenti a kép torzulását az orrüregben és az orrmelléküregekben. Sun és munkatársai megállapították, hogy a TrueFidelity-H 53 %-kal csökkentette a kontrasztanyag-adagot és 36 %-kal a sugárterhelést az ASIR-V-50 %-hoz képest gyermekeknél, miközben megfelelő kontrasztot biztosított a koszorúér-érrendszerben és 12 %-kal csökkentette az aorta képzaját. A vizsgált tanulmányok viszonylag kis száma (n = 8) miatt elengedhetetlen a DLIR hatékonyságának jövőbeli vizsgálata a gyermekradiológiai dózisoptimalizálás terén.

Az alacsony csőfeszültségű szkennelés és a DLIR kombinálása a CT-képalkotásban a sugár- és a jódkontrasztanyag-dózisok jelentős csökkenését eredményezte, miközben megőrizte vagy javította a képminőséget. Ez a módszer hatékonyan enyhítette az alacsony csőfeszültséggel jellemzően társuló megnövekedett képzajt, amely még magas csőáram-beállítások mellett is a fotonfluxus elégtelenségéből adódik. Következésképpen a DLIR alacsonyabb kV-ot alkalmazó protokolloknál kiválóbb képminőséget és alacsonyabb sugárdózisokat produkál az IR-módszerekhez képest.

A mélytanulást alkalmazó CT-képrekonstrukció a sugárterhelés optimalizálása érdekében jelenleg is aktív kutatási terület. Ugyanakkor az elérhető sugárterhelés-csökkentés mértéke, valamint a DLIR optimális erőssége – a képminőség romlása nélkül – alacsony kontrasztú vizsgálatok esetében a nagy kontrasztú vizsgálatokhoz képest továbbra is további vizsgálatok tárgyát képezi.
Ezzel az összefüggésben a DLIR erősségének növelése számos kihívást jelent a különböző anatómiai régiókban. A DLIR-H elmoshatja a máj apró elváltozásait és a kisméretű köveket a has- és medencei képalkotás során, a halántékcsont CT-vizsgálata során a finom csontszerkezeteket viaszosnak és túlságosan simának ábrázolhatja, és egyes normális csonttrabekulákat tévesen elváltozásként azonosíthat, a mellkasi CT-vizsgálat során pontatlanul becsülheti a meszesedett csomók sűrűségét és az emfizéma méretét, valamint az agyi képalkotás során csökkenhet a térbeli felbontás.
Másrészt különböző klinikai CTA-alkalmazásokban a DLIR-H hatékonynak bizonyult a képzaj, a sugárterhelés és a kontrasztanyag-adag csökkentésében, miközben megőrizte a térbeli felbontást. Ezért a kis elváltozások értékeléséhez, a kép elmosódásának minimalizálásához és a diagnosztikai pontosság megőrzéséhez gondos kiválasztásra van szükség a DLIR erősségei közül, az elsődleges klinikai feladathoz szükséges kontraszt mértéke és a kívánt sugárterhelési szintek alapján.

A sugárterhelés csökkentése szempontjából a CT-ben történő AI-használat előnyei ellenére továbbra is vannak kihívások. Az egészségügyben az AI-tól való túlzott függés alááshatja az egészségügyi rendszerekbe vetett bizalmat, feltételezve, hogy az egészségügyi dolgozók megkérdőjelezhetetlenül elfogadják az automatizált rendszerek tévedhetetlenségét. Ezenkívül az új AI-technológiára vonatkozó irányelvek, útmutatások, alkalmassági kritériumok és ellenőrzési programok hiánya, valamint a nem megfelelő képzés és az elavult oktatási tantervek jelentősen gátolhatják az AI bevezetését a CT-vizsgálatok sugárterhelésének optimalizálásában. Elengedhetetlen, hogy a képalkotó személyzet és a hallgatók számára prioritást élvezzen az AI-képzés, hogy megfelelően felkészüljenek a orvosi képalkotás jövőbeli fejlődésére.

Korlátozások

Ennek a felmérő jellegű áttekintésnek számos korlátja van. A vizsgálat kizárólag a CT-képalkotásban alkalmazott mesterséges intelligencia (AI) eszközökre összpontosított, kizárva a PET-CT-vel, SPECT-CT-vel és CBCT-vel kapcsolatos tanulmányokat. Csak az angol nyelven megjelent tanulmányokat vettük figyelembe, ami nyelvi torzítást okozhat. A CT-ben alkalmazott egyéb, szintén sugárterhelés-csökkentési potenciállal rendelkező AI-alkalmazásokat – mint például az automatizált minőségbiztosítási és karbantartási rendszereket, a fémartefaktum-csökkentő algoritmusokat, valamint a CT-képek generálását – ez a munka nem tárgyalta. Az eredmények meta-analitikus összesítésére nem került sor, ami korlátozhatja a megállapítások általánosíthatóságát és megbízhatóságát. A randomizált prospektív tanulmányok hiánya és a sugárdózisok közvetlen mérésének hiánya a vizsgálati tartományon belül befolyásolhatja a jelentett eredmények pontosságát és megbízhatóságát. Bár átfogó kereséseket végeztek öt fő adatbázisban, hivatkozás- vagy "szürke" irodalom-keresést nem végeztek. Ez oda vezethetett, hogy kihagytak olyan releváns tanulmányokat, amelyek nem szerepelnek ezekben az adatbázisokban, vagy nem kerültek publikálásra. A jövőbeli áttekintéseknek figyelembe kell venniük ezeket a korlátokat, és további keresési stratégiákat kell beépíteniük a rendelkezésre álló irodalom kimerítőbb feltérképezése érdekében.

Következtetés

Az AI nagy potenciállal rendelkezik a CT-képalkotás sugárdózisainak csökkentése terén. Az automatikus betegcentrálásra és a vizsgálati tartomány kijelölésére szolgáló AI-alapú technológiák javítják a pozicionálást és a vizsgálati tartomány pontosságát, ami a sugárdózisok csökkenéséhez és a túlvizsgálat minimálisra csökkentéséhez vezet. Az AI-technikák hatékonyan kezelik a képminőség és a sugárdózis közötti kompromisszumot a CT-ben az LDCT-képalkotásban alkalmazott DLIR-algoritmusok révén.

--------------------------

Teleradiológia

Bágyi Péter — Thu, 14 May 2026 20:52:32 +0200

Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga
Teleradiology: good practice guide
Radiología 65 (2023) 133-148
https://doi.org/10.1016/j.rxeng.2022.11.005

A teleradiológia a radiológiai képanyag egyik helyről a másikra történő elektronikus továbbítása, amelynek fő célja a diagnózis létrehozása vagy konzultációja, és amelynek a szakmai társaságok által elfogadott magatartási kódexeknek kell megfelelnie. A tanulmány tizennégy teleradiológiai bevált gyakorlatra vonatkozó irányelv tartalmát elemzi. Ezek vezérelvei a következők:

a beteg érdeke és javát szolgáló eljárás,
a helyi radiológiai szolgáltatással egyenértékű minőségi és biztonsági szabványok,
valamint a szolgáltatás kiegészítéseként és támogatásaként való alkalmazás.
a jogok garantálása a beteg származási országának elvének alkalmazásával,
a nemzetközi teleradiológiai követelmények és a polgári jogi felelősségbiztosítás meghatározása.
A radiológiai folyamat tekintetében:
1. integráció a helyi szolgáltatási folyamattal,
2. a képek és leletek minőségének garantálása,
3. a korábbi vizsgálatokhoz és leletekhez való hozzáférés,
4. valamint a sugárvédelmi elvek betartása.
Szakmai követelmények tekintetében:
1. a szükséges regisztrációk, engedélyek és képesítések betartása,
2. a radiológus és a technikus képzése és képesítése,
3. a csalárd gyakorlatok megelőzése,
4. a munkaügyi normák tiszteletben tartása és a radiológus díjazása.
Az alvállalkozói tevékenységet indokolni kell, kezelve a commoditizáció kockázatát.
A rendszer műszaki szabványainak betartása.

A 21. század eleje óta a radiológia rendkívüli fejlődésen és terjeszkedésen ment keresztül a digitális radiológia, a radiológiai folyamatok hálózatba szervezése és a teleradiológia köszönhetően. Az elmúlt három évtizedben a teleradiológia általánosan elterjedt, ami jelentős technológiai, szakmai, gazdasági, szervezeti, kulturális, etikai és jogi kihívásokkal járt.
Hagyományosan a teleradiológia fejlődése a diagnosztikai képek leírására és az információs és kommunikációs technológiák (IKT) használatára összpontosult. A radiológus feladata azonban nem csupán leletek készítése vagy a képek szakértői értelmezése. Szerepük inkább az, hogy megoldják a beutaló klinikusok problémáit azáltal, hogy releváns diagnosztikai információkat nyújtanak számukra, segítve őket a klinikai döntések meghozatalában és csökkentve a bizonytalanság mértékét. Ez a technológiai, folyamatbeli és szakmai szempontok kölcsönhatásán keresztül valósul meg, amelyek mind a beteg javát és érdekeit szolgálják. A bevált gyakorlatra vonatkozó irányelveknek iránymutatásokat kell nyújtaniuk ezekre a szempontokra vonatkozóan, meg kell határoznia a tevékenység alapelveit, etikai és jogi normákon alapuló eljárásokat kell létrehozniuk, valamint meg kell határoznia a minőségre és a biztonságra vonatkozó szabványokat és mutatókat (1. ábra).

1. ábra: A bevált gyakorlatokról szóló útmutatók tartalma.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

E cikk célja a radiológiai társaságok és az egészségügyi ellátás irányításáért felelős közjogi szervezetek által kidolgozott teleradiológiai koncepció áttekintése és elemzése, valamint a spanyolországi (a BOE-ben [Hivatalos Állami Közlöny] és a CENDOJ-ban [Az Általános Bírói Tanács Jogi Dokumentációs Központja] közzétett jogszabályok alapján) és az Európai Unióban (az EUR-Lex adatbázisokban elérhető) érvényes szabályozási keret elemzése.

Teleradiológia: általános szempontok

Teleradiológia: egy folyamatosan fejlődő koncepció

Az elmúlt három évtizedben a teleradiológia koncepcióját és fejlődését a technológiai fejlődés, a piaci erők, valamint a radiológiai társaságok és egészségügyi intézmények által kiadott irányelvek alakították.Az 1. táblázat felsorolja azokat a szervezeteket, amelyek jó gyakorlatra vonatkozó útmutatókat tettek közzé.

Formális fogalmi szempont. A teleradiológia egy távorvosi szolgáltatás, amely radiológiai képek elektronikus továbbítását jelenti egyik helyről a másikra, elsődleges célja a leletezés vagy a diagnosztikai konzultáció.
Eszközbeli szempont. A digitális radiológia, a képarchívum- és kommunikációs rendszerek (PACS) és az informatika elterjedésével a „hagyományos” radiológia már nem különböztethető meg a teleradiológiától. A digitális kép és a lelet minőségi és biztonsági követelményei megegyeznek, és a radiológus szempontjából a szabványosított munkafolyamat nagyon hasonló.
A radiológus munkahelyének szempontja. A releváns kérdés nem az, hogy a képeket értelmező radiológus fizikailag jelen van-e azon a helyen, ahol a beteg képei készülnek, hanem inkább az, hogy a radiológiai folyamatot integrált módon, ugyanazon szolgáltató szervezeten belül végzik-e, vagy kiszervezik, mivel a szabályozások, követelmények, kötelezettségek és felelősségi rendszerek a két szolgáltatási modellben eltérőek
- Belső teleradiológia. Ebben a modellben a radiológiai folyamat teljes egészében egyetlen szolgáltató szervezet vagy vállalat irányítása alatt marad (2. ábra). Ez a forgatókönyv biztosítja mind a képalkotási folyamat, mind az eljárások egységesítését, stabilitását és szabványosítását. Ebben az összefüggésben nincs különbség a „hagyományos” radiológia és a teleradiológia között.
  2. ábra: Kórházon belüli teleradiológia.
  Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148
- Külső teleradiológia. Ebben a modellben a radiológiai folyamat integrált irányítása fel van osztva, és a különböző részekért különböző felek felelnek (3. ábra). A folyamat egy részét – ideértve a beutalások kezelését, a vizsgálat indoklását és a képek előállítását – a beteggel közvetlen kapcsolatban álló szolgálat végzi, egy helyi radiológus felügyelete alatt. A diagnosztikai folyamat másik része (a leletkészítés) és az információk továbbítása kiszervezésre (alvállalkozásba adásra) kerül egy harmadik fél részére. Itt fontos egyértelműen körülhatárolni az egyes érintett felek felelősségi körét. Ebben a forgatókönyvben a teleradiológiát az az eszköz határozza meg, amely lehetővé teszi a radiológiai képek elektronikus továbbítását a képeket előállító szervezettől ahhoz a szervezethez, amely felelős azok leletezéséért.
  3. ábra: Kórházon kívüli teleradiológia.
  Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

1. táblázat: A teleradiológia területén alkalmazott bevált gyakorlatokról szóló útmutatók:

		Nemzetközi
2010	Egyesült Államok	Inter-American College of Radiology (AMCR) InterAmerican College of Radiology (AMCR). Documents on teleradiology. Policies, standards, guidelines and recommendations for the implementation of teleradiology services in member countries
2014	Európai Unió	Európai Radiológiai Társaság (ESR) ESR white paper on teleradiology: an update from the teleradiology subgroup Insights Imaging., 5 (2014), pp. 1-8, 10.1007/s13244-013-0307-z
2017	Ausztrália és Új-Zéland	Royal Australian & New Zealand College of Radiologists (RANZCR) Standards for Teleradiology. 2017. https://www.telemedecine-360.com/wp-content/uploads/2019/02/2017-Teleradiology-RANZCR.pdf
		Nemzeti
2007	Szingapúr	College Radiologists Singapore. Teleradiology Guideline. 2007. https://www.ams.edu.sg/view-pdf.aspx?file=media%5C748_fi_783.pdf&ofile=2007_Teleradiology+Guidelines.pdf
2008	Malajzia	MRS, Ministry of Health. Guidelines On Teleradiology In Malaysia. https://collegeofradiology.org/wp-content/uploads/2021/04/Guidelines-on-Teleradiology-in-Malaysia.pdf
2008	Kanada	CAR Standards for Teleradiology. Canadian Association of Radiologists. 2008. https://car.ca/wp-content/uploads/Teleradiology-2008.pdf
2010	Olaszország	Gruppo di Studio per l’Assicurazione di Qualità in Radiologia Diagnostica ed Interventistica (Ed.). Linee guida per l’assicurazione di qualità in teleradiologia. Roma: Istituto Superiore di Sanità; 2010. (Rapporti ISTISAN 10/44). https://sirm.org/wp-content/uploads/2021/04/206-Rapporto-ISTISAN-10-44-teleradiologia.pdf
2013	Egyesült Államok	E. Silva 3rd, J. Breslau, R.M. Barr, L.A. Liebscher, M. Bohl, T. Hoffman, et al. ACR white paper on teleradiology practice: a report from the Task Force on Teleradiology Practice J Am Coll Radiol., 10 (2013), pp. 575-585, 10.1016/j.jacr.2013.03.018
2015	Spanyolország	C. Ayuso, J.L. del Cura, À Gayete, G. Gómez, J. Martel, F. Matute, et al. Junta Directiva de la Sociedad Española de Radiología – SERAM Decálogo de Buenas prácticas en telerradiología. (2015) https://static.seram.es/wp-content/uploads/2021/09/decalogo_buenas_practicas_telerradiologia_final.pdf
2016	Egyesült Államok	A.V. Moore, B. Allen, S.C. Campbell, R.A. Carlson, N.R. Dunnick, T.B. Fletcher, et al. Report of the ACR task force on international teleradiology (2016) https://www.acr.org/Practice-Management-Quality-Informatics/Legal-Practices/Teleradiology
2016	Egyesült Királyság	Royal College of Radiology Standards for the Provision of Teleradiology within the United Kingdom (2nd edition) (2016) https://www.rcr.ac.uk/media/g02ahlp2/rcr-publications_standards-for-the-provision-of-teleradiology-within-the-united-kingdon-second-edition-standards_december-2016.pdf
2018	Franciaország	French National Radiological Council. Teleradiology Charter. 2018.
2021	Dubaj	Dubai Healthcare City Authority. Department: Policy and Regulation- Healthcare Operators & Healthcare Professionals. DHCA Teleradiology Polici. in. https://dhcc.ae/gallery/TeleradiologyPolicy.pdf
2021	Törökország	TSR guidelines for the practice of teleradiology: 2021 update Diagn Interv Radiol., 27 (2021), pp. 504-510 https://dirjournal.org/pdf/beb8919b-f013-4ea1-b1c8-40332e840fe1/articles/dir.2021.20570/Diagn%20Interv%20Radiol-27-504-En.pdf

1. táblázat: A teleradiológia területén alkalmazott bevált gyakorlatokról szóló útmutatók.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

A teleradiológia fejlődésének szakaszai

A teleradiológia története sok szempontból összefonódik a digitális radiológia, a PACS és a képalkotó technológiák történetével.Az alábbiakban három szakaszt vázolunk fel, bemutatva az egyes szakaszok főbb irányvonalait, az adott időszakban készült útmutatók tartalmát, valamint a nyújtott szolgáltatásokat (4. ábra).

1. fázis: 1994–2000. A teleradiológia de facto 1994 óta létezik, amikor az American College of Radiology (Amerikai Radiológiai Kollégium) hivatalosan elismerte az első, a témával kapcsolatos állásfoglalásának közzétételével. Ez az évtized a hatékonyságával és biztonságosságával kapcsolatos kezdeti aggályok és kétségek (átviteli sebesség, képminőség és tömörítés) kezelésének szentelték, amit a sürgős radiológiai vizsgálatok rendes munkanapokon kívüli ellátásának szükségessége motivált. Ebben az évtizedben jelentek meg az első teleradiológiai cégek, amelyek kezdetben éjszakai szolgálatot nyújtottak a kis kórházak éjszakai ügyeleti jelentéseinek ellátására.

2. fázis: 2000–2010. A PACS széles körű elterjedése és az internet sávszélességének növekedése lehetővé tette a megbízhatóság biztosítását és a kínálat növelését. Ebben az időszakban a vita a klinikai menedzsment, az orvosi-jogi kérdések, a minőségértékelés és a szakterület kereskedelmi hasznosításának lehetőségeire összpontosult.

3. fázis: 2010–2022. A teleradiológia exponenciális növekedést tapasztalt, és önálló iparággá vált. 2010-ben két vezető amerikai vállalat egyesült és a teleradiológiai cégek befektetőik igényeinek kielégítése érdekében elkezdték bővíteni szolgáltatásaikat, aktívan keresve a kórházi partnereket (nem csak munkaidőn túl), ami vitát váltott ki a vállalatosodásról, a termékesítésről és annak kockázatáról, hogy ez felváltja a helyi radiológiai szolgáltatásokat.

4. ábra: A teleradiológia fejlődésének szakaszai.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

Az irányadó elvek, szabványok és bevált gyakorlatokra vonatkozó iránymutatások áttekintése és elemzése

A 14 áttekintett dokumentumban 26 tételt azonosítottak, amelyeket az elemzés céljából a következő hat kategóriába soroltak:

irányadó elvek,
jogi kötelezettségek,
folyamatbeli szempontok,
szakmai követelmények,
alvállalkozói tevékenységekkel kapcsolatos szempontok
műszaki követelmények (2. táblázat).

2. táblázat: A bevált gyakorlatokról szóló útmutatók áttekintése és elemzése.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148
ACR: Amerikai Radiológiai Kollégium;
CAR: Kanadai Radiológusok Szövetsége;
IACR: Interamerikai Radiológiai Kollégium;
CRS: Szingapúri Radiológusok Kollégiuma;
DUB: Dubai Egészségügyi Városi Hatóság;
ESR: Európai Radiológiai Társaság;
G4-Rad: Nemzeti Radiológiai és Orvosi Képalkotó Szakmai Tanács;
ISS: Istituto Superiore di Sanità;
KKM: Malajziai Egészségügyi Minisztérium;
RANZCR: Ausztrál és Új-Zélandi Királyi Radiológusok Kollégiuma;
RCR: Brit Királyi Radiológusok Kollégiuma;
SERAM: Spanyol Orvosi Radiológiai Társaság;
TSR: Török Radiológiai Társaság.

Alapelvek

A teleradiológia elsődleges célja a beteg érdekeinek és javának szolgálata kell, hogy legyen.
Ez az elv egyetemes és alapvető, és tükröződik a nemzetközi orvosi etikai nyilatkozatokban és magatartási kódexekben is. Fő célja, hogy a teleradiológiát a betegek és a társadalom javára végezzék, és soha ne gazdasági okokból, kényelemből vagy opportunizmusból. A gyakorlatot a betegellátás javítása érdekében kell bevezetni, nem pedig a költségek csökkentése érdekében. A betegközpontú radiológiában a betegek értékeinek és preferenciáinak tiszteletben tartása elsődleges fontosságú.

A teleradiológia minősége és biztonsága soha nem lehet alacsonyabb szintű, mint a helyi radiológiai szolgáltatásoké
A radiológiai folyamat bármely adott aspektusát tekintve a teleradiológiában alkalmazott szabványoknak mind a minőség, mind az egészségügyi ellátás biztonsága34, 35 tekintetében meg kell egyezniük a helyi radiológiai szolgáltatásokéval.

A helyi szolgáltatások kiemelt szerepe: a teleradiológiát a helyi képalkotó szolgáltatások kiegészítésére és támogatására kell használni
Hét irányelv hangsúlyozza a helyi radiológiai szolgáltatások kiemelt szerepét, különböző módon kifejezve a helyi teleradiológiai szolgáltatások előnyben részesítését a kiszervezett szolgáltatásokkal szemben. A helyi radiológusok optimális klinikai környezetet biztosítanak a betegek és a beutaló orvos számára, mivel nagyobb mértékű interakciót és elérhetőséget tudnak biztosítani. A helyi radiológus a szolgáltatásnyújtás preferált modellje, a teleradiológia pedig a klinikai radiológiát egészíti ki. A radiológusok hozzájárulása az egészségügyi csapat munkájához túlmutat a puszta értelmező leletek elkészítésén. Fontos, hogy a radiológusok fenntartsák a kapcsolatot a betegekkel, és a teleradiológia keretében nyújtott szolgáltatásaiknak kiegészítő jellegűnek kell lenniük – nem pedig helyettesíteniük a helyszíni gyakorlatot. A teleradiológia semmilyen körülmények között nem válhat a radiológus kizárólagos gyakorlatává, mivel ez hosszú távon valószínűleg megfosztaná őket bizonyos szakmai készségektől.

Jogi szempontok
Spanyolországban nincs a teleradiológiára (és a távorvoslásra) vonatkozó általános egészségügyi szabályozás. Ugyanakkor létezik egy sor, erre a témára vonatkozó szabályozás, amelyet a szakembereknek be kell tartaniuk a megfelelő és törvényes szolgáltatás biztosítása érdekében.

Hangsúlyozni kell, hogy a leletért az aláíró radiológus viseli a felelősséget. Ennek értelmében, valamint diagnosztikai hibák, gondatlanság vagy a kellő gondosság elmulasztása esetén ez a személy felel a beteg vagy jogi képviselői által benyújtott bármely kártérítési igényért.

A jogi előírások betartása: a beteg származási országának elve

A beteg származási országában és a fogadó országban végzett képalkotási tevékenységek közötti kapcsolatot nem szabad megszakítani. A teleradiológia területi határokon átnyúló képessége semmilyen módon nem akadályozza a beteg lakóhelye (régiója, országa) jogi előírásainak teljes körű betartását. A szolgáltatást a tevékenység kiindulási pontján kell felügyelni, és az illetékes hatóságoknak biztosítaniuk kell e védelem érvényesülését. Ez azt jelenti, hogy a képeket előállító intézménynek biztosítania kell a helyes gyakorlatot a képalkotási folyamat minden lépésében, beleértve a harmadik felek által végzett leletezést is.

A betegek jogai

A következő két jogtípus alkalmazandó:

Az autonómiához és az önrendelkezéshez kapcsolódó jogok: a tájékoztatáshoz való jog, a tájékozott beleegyezéshez való jog és a beavatkozás megtagadásához való jog.
A magánélet védelméhez kapcsolódó jogok: az egészségügyi dokumentáció titkosságához való jog és a személyes adatok védelméhez való jog.

Adatvédelem és titoktartás

Ez a szempont minden vizsgált irányelvben szerepel. Különös figyelmet érdemel az Európai Radiológiai Társaság által kiadott útmutató, mivel ez határozza meg a titoktartás, a titoktartási kötelezettség és a biztonsági intézkedések terén a radiológusokra vonatkozó kötelezettségeket és alapfogalmakat.
Fontos megjegyezni, hogy a feldolgozott egészségügyi adatok érzékenysége miatt a szolgáltatásban dolgozó szakembereknek szigorú szervezeti és technikai intézkedéseket kell végrehajtaniuk. Az információkat bizalmasan, hozzáférhetően és teljes körűen kell tárolni. A következőket kell kiemelni:

Az adatokhoz csak az arra jogosult személyzet férhet hozzá.
A hozzáférési jogosultságokat és korlátozásokat szigorúan ellenőrizni kell (például azt, hogy egy felhasználó csak hozzáférést kap-e az adatokhoz, vagy szerkesztési jogosultságot is).
Az adatok titkosítását minden esetben biztosítani kell, mind az adatok továbbítása, mind az információk tárolása során.

Hozzájárulás

Meg kell különböztetni az egészségügyi beavatkozáshoz kapcsolódó „tájékozott hozzájárulást” – amelyre az egészségügyi jogszabályok vonatkoznak – és a „személyes (egészségügyi) adatok feldolgozásához való hozzájárulást”, amelyre az adatvédelmi szabályozás alkalmazandó.
Írásbeli hozzájárulást kell kérni a betegektől minden olyan esetben, amikor a vizsgálati felvételeket a vizsgálatot végző egészségügyi intézményen kívülre továbbítják, függetlenül a földrajzi helytől. Az európai irányelvek kimondják, hogy a betegeket teljes körűen tájékoztatni kell a teleradiológia alkalmazásáról. Ezt a jogi előírásoknak megfelelően kell végrehajtani. Az 5. ábra bemutatja a hozzájárulás szövegébe és a mentességekbe ajánlott tartalmat.

5. ábra: A beleegyezési dokumentációban szereplő tartalom.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

Nemzetközi teleradiológia: követelmények

A teleradiológia globalizálódásával a földrajzi határok már nem jelentenek akadályt, és egyes irányelvekben - leginkább az Amerikai Radiológiai Kollégium (ACR) irányelveiben - aggodalmat fejeznek ki a szabályozás hiánya miatt, amelyekben kiemelik, hogy követelményeket és korlátokat kell meghatározni az új nemzetközi kiszervezési modellekre vonatkozóan.
Továbbá fontos tudni, hogy amennyiben a személyes adatok elhagyják az Európai Gazdasági Térséget, az nemzetközi adatátvitelnek minősül, amelyet a vonatkozó szabályozásoknak való megfelelés érdekében szabványosítani kell. Ezeket a követelményeket és feltételeket a 6. ábra szemlélteti.

6. ábra: Nemzetközi adatátvitel.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

Felelősségbiztosítás

Rendelkezésre kell állnia egy olyan biztosítási kötvénynek, amely fedezi a teleradiológiai tevékenységet, és garantálja a fedezetet minden olyan országban, ahol azt végzik.

Szerződés

Külső teleradiológia esetén a következőket kell írásba foglalni:

„Szolgáltatási szerződés”, amely meghatározza az egyes felek - mind a helyi radiológia, mind a leletet készítő teleradiológiai szolgáltatók - orvosi-jogi felelősségét és kötelezettségeit.
„Adatfeldolgozási megállapodás”, amely egyrészt a központ mint adatkezelő, másrészt a teleradiológus mint személyes adatok feldolgozója kötelezettségeit határozza meg.

A közszférában a közbeszerzési eljárásokat a közszféra szerződéseiről szóló törvény szabályozza.

A képalkotási folyamat szempontjai

Beépítés a helyi radiológiai szolgáltatásba

A teleradiológia nem tekinthető a helyi radiológiától és annak eljárásaitól teljesen elkülönülő szolgáltatásnak. A teleradiológusoknak közvetlenül vagy a vizsgálat előtt aláírt protokollokban meghatározott módon részt kell venniük a következő tevékenységekben: a vizsgálat indoklása; a legmegfelelőbb képalkotási folyamat kiválasztása (a rendelkezésre álló klinikai információk alapján); a képalkotási protokoll felügyelete; kontrasztanyagok indikálása; a betegek kockázatkezelése és az egészségügyi biztonság. Ennek célja a minőség és a vizsgálati protokollok közötti eltérések megelőzése.

Képminőség: a közös felelősség elve

A helyi radiológus és a teleradiológus közötti közös felelősség elve érvényesül. A leletet készítő teleradiológus felelős a küldött képek minőségéért, anélkül, hogy ez csorbítaná a helyi szolgálat e tekintetben fennálló irányítási és felügyeleti felelősségét.

A leletek minősége

Ezt a követelményt az összes áttekintett irányelv egyhangúlag elismeri. A teleradiológia előnyei csak akkor valósulnak meg teljes mértékben, ha klinikailag hasznos jelentések készülnek. A leginkább ajánlott minőség-ellenőrzési forma a formális szakértői értékelés. Csak egy irányelv javasolja, hogy a radiológusnak havonta minimális számú jelentést kell készítenie a minőség és a kompetencia fenntartásának biztosítása érdekében. A kommunikációs szabványokat illetően a legtöbb irányelv az American College of Radiology szabványait javasolja. A szerkezet, a stílus és a tartalom tekintetében egy nemrég megjelent publikáció elemezte a szervezett, előre meghatározott és strukturált jelentés követelményeit.

Hozzáférés a korábbi leletekhez és vizsgálatokhoz

A teleradiológusoknak ugyanolyan szintű hozzáféréssel kell rendelkezniük a betegek adataihoz, függetlenül attól, hogy intézményen belül vagy kívül dolgoznak. A korábbi vizsgálatokhoz, leletekhez és klinikai információkhoz való hozzáférés elengedhetetlen a radiológiai lelet minőségének és biztonságának biztosításához. A korábbi képalkotó vizsgálatokhoz és leletekhez való hozzáférés és azok megtekintésének hiánya a műhibák egyik fő oka és a kognitív téves diagnózisok gyakori forrása.

Háttér és kiegészítő klinikai információk

A kötelező klinikai információkon kívül fontos, hogy a teleradiológus bármilyen kiegészítő információt kérhessen. Ehhez nyitott kommunikációs csatornákra van szükség, és az irányító klinikusnak (helyi radiológusnak) elérhetőnek kell lennie. Ez a hozzáférés elengedhetetlen a sürgősségi teleradiológiában.

A kommunikáció biztosítása az irányító klinikussal

A diagnosztikai eredmények időbeni és hatékony közlése az orvosokkal elengedhetetlen. Konkrétan: a kritikus, sürgős vagy jelentős eredmények jelentésének elmaradása vagy késedelme különösen súlyos következményekkel járhat a betegek számára, ezért az ilyen eredmények közlésére vonatkozó protokollokat előre meg kell határozni. A kommunikáció formáját illetően ajánlott, hogy a konzultációk során adott szóbeli visszajelzéseket dokumentálják a beteg egészségügyi dokumentációjában.

Sugárbiztonság: sugárvédelmi szempontok

A sugárbiztonsági és sugárvédelmi jogszabályok továbbra is alkalmazandók a teleradiológiára, mivel az szabályozott tevékenységeket és feladatokat foglal magában (7. ábra). A jogi felelősség a létesítmény vezetőjét, a radiológiai osztály vezetőjét (a vizsgálathoz mindig helyi radiológust kell kijelölni) és a radiofizikai és sugárvédelmi osztály vezetőjét terheli.

7. ábra: Sugárbiztonsági garanciák és kötelezettségek.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

Szakmai követelmények

A folyamatban részt vevő szakemberek a radiológus és a röntgenasszisztens; képesítési követelményeiket, szerepüket és felelősségi körüket egyértelműen meg kell határozni.

Akkreditáció, képesítés, engedélyezés, regisztráció: teleradiológusok

Garantálni kell, hogy a leletet készítő radiológus rendelkezik a szükséges regisztrációval, engedélyekkel és képesítésekkel mind a felvételek készítésének helye szerinti országban, mind pedig a lelet készítésének helye szerinti országban.

A teleradiológus kompetenciája: képzés és oktatás

A teleradiológiai szolgáltatásokban részt vevő radiológusoknak speciális képzésben kell részesülniük ezen a területen. A képzésnek ki kell terjednie a műszaki követelményekre, a betegek jogaira, a személyes adatok védelmét szabályozó jogi előírásokra, az etikai normákra, valamint a szakmai mulasztásból eredő nem szándékolt következményekre.

Az összes érintett fél valódi személyazonosságának biztosítása: a „szellem-olvasók” megelőzése

Ez elengedhetetlen a „szellem-olvasók” és a „szellem-leletek” megelőzéséhez - ezeket a kifejezéseket akkor használják, amikor egy második radiológus készít leletet (általában alacsonyabb áron), és a szerződéses radiológus aláírja azt (általában gyenge vagy hiányzó minőség-ellenőrzés után). E csalárd gyakorlat megelőzése érdekében elektronikus aláírási rendszereket kell használni, és biztosítani kell az informatikai rendszer nyomonkövethetőségét annak garantálása érdekében, hogy a leletet aláíró radiológus ugyanaz a személy legyen, aki a képeket értelmezte. Ezeket a csalárd és tisztességtelen gyakorlatokat hatékonyan meg kell előzni és visszaszorítani (9. ábra).

9. ábra: A fantomjelentések büntetőjogi következményei.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

Előfeltételek: radiológiai asszisztens

A radiológiai asszisztensnek meg kell felelnie a felvételek készítésének helye szerinti országban érvényes összes jogi követelménynek. Spanyolországban ez azt jelenti, hogy rendelkeznie kell a megfelelő képesítéssel és a Spanyol Nukleáris Biztonsági Tanács által kiadott kezelői engedéllyel. A radiológiai asszisztenseknek képzettséggel és tapasztalattal kell rendelkezniük a teleradiológia területén (a használt berendezések/szoftverek tekintetében), és egy helyi radiológus általános felügyelete alatt kell dolgozniuk.

Munkahely: munkakörnyezet, ergonómia

A radiológusok munkahelyi jóléte fontos tényező a teleradiológiai szolgáltatások sikerének meghatározásában. Az ebben a tevékenységben részt vevő személyek munkarendjét és felelősségi körét úgy kell megtervezni, hogy az ne sértse a munkaidőre vagy egyéb jogi jogosultságokra vonatkozó előírásokat. Az ergonómiára és a kényelemre is figyelmet kell fordítani.

A radiológusok díjazása

Olyan rendszert kell létrehozni, amely biztosítja, hogy a radiológusok megfelelő díjazásban részesüljenek az általuk nyújtott teleradiológiai szolgáltatásokért.

Az alvállalkozói tevékenységekkel kapcsolatos szempontok

Az indokolt alvállalkozói tevékenység és a szükségesség elve

Ezek az irányelvek a szükségesség elvét előfeltételként határozzák meg. Érvényes indok hiányában a helyi radiológusok által a helyszínen nyújtott szolgáltatást nem szabad helyettesíteni. Ennek érdekében:

A várható munkaterhelés fedezésére elegendő számú helyszíni radiológust kell alkalmazni.
A teleradiológiát nem szabad felhasználni a képalkotó berendezések beszerzésének vagy felújításának indoklására, kivéve, ha a projekt orvosi indikációinak megfelelően rendelkezésre áll a szükséges számú helyszíni radiológus azok felügyeletére.
A francia irányelvek az alvállalkozói tevékenység során a területi prioritás elvét írják elő: elsősorban a helyi terület, majd a szomszédos területek, végül a megyék vagy akár a régiók (mielőtt bármilyen kiszervezést fontolóra vennének egy országos kereskedelmi vállalat felé).

A kiszervezés mindig is vita tárgyát képezte, különös tekintettel a következő két magatartási típusra:

Rabló jellegű kereskedelmi gyakorlatok: egyes teleradiológiai szolgáltatók a helyi radiológiai szolgáltatások felváltására törekednek; ennek a megközelítésnek a végeredménye egy minimális számú radiológussal rendelkező radiológiai szolgáltatás lenne.
Közvetítői tevékenységek kiküszöbölése: ez a folyamat kiküszöböli a közvetítőket a tranzakciókból. Ebben az esetben a helyi radiológiai szolgáltatást kizárják a kórházi vezetők és a teleradiológiai vállalatok közötti tárgyalásokból. Ez akár olyan közvetlen szerződések aláírását is magában foglalhatja, amelyek megkötése során nem konzultálnak a helyi szolgáltatókkal.

Összefoglalás

A teleradiológiai szolgáltatások igénybevételéről szóló döntés a helyi radiológiai szolgáltatások hatáskörébe tartozik, amennyiben az hozzájárul a betegellátás javításához, vagy olyan szolgáltatásokat nyújt, amelyeket a helyi radiológusok nem tudnak biztosítani.
A teleradiológia nem helyettesítheti vagy zárhatja ki a radiológusok foglalkoztatását, és azt a betegellátás javítása érdekében kell bevezetni, nem pedig a költségek csökkentése érdekében.
A teleradiológiai projektekbe be kell vonni a helyi radiológusokat a döntéshozatali folyamatokba és a kiszervezés feltételeinek meghatározásába.

A "termékesítés" kockázata

A „termékesítés” (commoditisation) egy gazdasági neologizmus, amely a „commodities” (nyersanyagok vagy alaptermékek) szóból származik. A termékesítés azt a folyamatot jelenti, amelynek során a termékek vagy szolgáltatások olyan homogén termékekké vagy szolgáltatásokká alakulnak át, amelyek az árukon kívül minden tekintetben megkülönböztethetetlenek.
Ez a folyamat mindig is létezett, és minden kellően érett szektor hajlamos a commoditizációra, beleértve a radiológiai szektort is. Ezt a tendenciát felgyorsította a teleradiológia, amely a leletkészítést megkülönböztethetetlen, piacképes árucikké alakíthatja, amelyet bárhová kiszervezhetnek, és amelyben a radiológusok is cserélhető termelő erőforrásokká válnak. Ahogy árucikké alakulnak át, a differenciálás eltűnik, és a radiológus piaci értéke és alkupozíciója csökken (10. ábra).

10. ábra: A termékek árucikké válásának szakaszai.
Á. Morales Santos, J.L. del Cura Rodríguez and N. Antúnez Larranaga. Teleradiology: good practice guide. Radiología 65 (2023) 133-148

Egyes szerzők szerint a teleradiológia árucikké válása olyan előnyökkel járhat, mint a piac átláthatóságának növekedése, az orvosi minőséget garantáló mechanizmusok kialakítása, valamint az egészségügyi szektorba történő tőkebevonás elősegítése.
A dekomoditizációs stratégiák keretében a következő három megközelítés ajánlott:

Konkrét mutatók és szabványok kidolgozása a képalkotó szolgáltatások minőség és klinikai eredmények alapján történő megkülönböztetésére.
A radiológus tanácsadói szerepének erősítése.
Hozzájárulás a hatékonyság elvéhez. Ez azt jelenti, hogy az Európai Unió kontextusában - amely szabadpiaci jóléti államokból áll - a magánvállalkozások elsődleges célja a pénzkeresés, míg az állami vállalkozásoké a rendszer fenntarthatóságának biztosítása.

Műszaki követelmények

A teleradiológiai rendszer megfelelő működéséhez szükséges minőségi és biztonsági műszaki szabványoknak mind az adó-, mind a vevőoldalon meg kell felelniük a minimális technológiai követelményeknek. A következő útmutatók részletezik a legfontosabb követelményeket:

Az Amerikai Radiológiai Kollégium (ACR), az Amerikai Orvosi Fizikusok Szövetsége (AAPM) és az Orvosi Képalkotási Informatikai Társaság (SIIM) által 2022-ben felülvizsgált műszaki szabvány az orvosi képalkotás elektronikus gyakorlatára vonatkozóan.
A Királyi Radiológusok Kollégiumának (RCR) irányelvei a PACS-ről és a diagnosztikai kijelzőeszközökről.
Az ACR informatikai referenciaútmutatója a gyakorló radiológusok számára.

Következtetések

A teleradiológia sokkal többről szól, mint pusztán a vizsgálati eredmények távoli értékeléséről vagy a képek és információk távoli pontok közötti továbbításáról; a tudásmegosztásról is szól.
A tevékenységnek olyan, tudományos társaságok által elfogadott jó gyakorlati kódexeknek kell alávetnie magát, amelyek meghatározzák annak alapelveit, etikai és jogi normákra épülő cselekvési irányelveket állapítanak meg, valamint meghatározzák a tevékenység minőségi és biztonsági szabványait és mutatóit.
A gyakorlati kódexek betartása esetén kiváló eszközként szolgálnak a beutaló klinikusok és a radiológusok közötti távkommunikációhoz és távkonzultációhoz. Előnyeik jól ismertek, ideértve a diagnosztikai képalkotási konzultációs és leletezési szolgáltatások nyújtását olyan területeken, ahol bizonyítottan szükség van radiológusokra, így áthidalva a szakemberek és a klinikusok, illetve a betegek közötti távolságot. További előnyök a sürgős beavatkozásokhoz és a rendkívüli ügyeleti időszakokban készített leletek, amelyek 24 órás lefedettséget biztosítanak; a másodvélemény kérésének lehetőségéből adódó jobb diagnosztikai képesség; a komplex utómunkálati rendszerekhez és a számítógépes diagnosztikához való hozzáférés; valamint az orvosbiológiai kutatás és képzés terén megnyíló új lehetőségek.
A szolgáltatás által jelentett veszélyek között szerepelnek a kiszervezéssel, a delokalizációval, a határokon átnyúló tevékenységekkel, a termékesítéssel, a vállalatiasodással kapcsolatos kockázatok; a klinikai gyakorlattól elszigetelt szolgáltatásként való alkalmazása, amely megszakítja a radiológiai ellátási folyamatot; a titoktartási és adatvédelmi jogok megsértése; a kizárólag kereskedelmi ösztönzők által vezérelt, ellenőrizetlen és szabályozatlan növekedés; valamint a csalárd és bűncselekménynek minősülő gyakorlatok alkalmazása, például az EU által el nem ismert képesítéssel rendelkező szakemberek foglalkoztatása és a „szellem-olvasók” igénybevétele.

-------------------------------------

Amikor a radiológia már nem számít szakterületnek

Bágyi Péter — Mon, 11 May 2026 20:31:28 +0200

Mathias Goyen
When radiology stops being a specialty
European Journal of Radiology 200 (2026) 112839
https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2026.112839

A radiológiát hagyományosan a képek értelmezésére összpontosító, önálló orvosi szakterületként határozták meg. A képalkotó technológia, a mesterséges intelligencia és a munkafolyamatok integrációjának fejlődése azonban egyre inkább beépíti a képalkotást a szélesebb körű klinikai gyakorlatba. Ez a cikk azt a lehetőséget vizsgálja, hogy a radiológia önálló szakterülettől az egészségügyi rendszerek alapvető diagnosztikai infrastruktúrájává fejlődhet-e. Ez a változás nem csökkenti a radiológusok szerepét, hanem inkább a képalkotó rendszerek tervezőivé teszi őket, akik felelősek a minőség, az integráció és a klinikai hatékonyság biztosításáért az egyre összetettebb ellátási folyamatokban.

A radiológia mindig is szokatlan orvosi szakterület volt. A radiológusok ritkán „gondoskodnak” a betegekről a hagyományos értelemben. Ehelyett az orvostudomány középpontjában állnak, és olyan képeket értelmeznek, amelyek szinte minden területen – a sürgősségi orvostudományban, az onkológiában, a sebészetben, a kardiológiában, a neurológiában és az alapellátásban – döntéshozatali alapul szolgálnak. Sok szempontból a radiológia már régóta a modern egészségügy összekötő szöveteként működik.

De valami fontos dolog változhat. Lehetséges, hogy a radiológia fokozatosan egyáltalán nem lesz többé szakterület. Nem azért, mert a képalkotás kevésbé lesz fontos – éppen ellenkezőleg. A képalkotás annyira alapvetővé válhat az orvostudományban, hogy beolvad magába a klinikai gyakorlatba.

Évtizedek óta a radiológiát egy meghatározott munkafolyamat jellemzi. A képeket elkészítették, elküldték a radiológiai osztályra, ahol egy radiológus értelmezte őket, majd a leletet visszaküldték a beutaló orvosnak. Ez a modell akkor volt értelmes, amikor a képalkotó technológia még ritka, bonyolult és központosított volt.

De az orvostudomány fejlődik. Az ultrahangos készülékek ma már olyan kicsik, hogy zsebben is elférnek. A mesterséges intelligencia egyre inkább segíti a képek értelmezését és a triázst, például azáltal, hogy prioritást ad a kritikusnak vélt leleteknek, mint például a koponyaűri vérzés. A képalkotás gyorsabbá, hozzáférhetőbbé válik, és egyre szorosabban integrálódik a klinikai munkafolyamatokba.

Ezeknek a technológiáknak a fejlődésével a képalkotás egyre közelebb kerül a betegágyhoz. A sürgősségi orvosok rutinszerűen végeznek ágy melletti ultrahangvizsgálatokat. Az intenzív terápiás szakorvosok a beavatkozások során is alkalmazzák a képalkotást. A sebészek valós idejű képvezérelt eljárásokra támaszkodnak. A kardiológusok egyre inkább beépítik a fejlett képalkotást a saját gyakorlatukba.

A „képalkotás” és a „klinikai ellátás” közötti határok egyre inkább elmosódnak. Ha ez a tendencia folytatódik, a radiológia mint önálló szakterület hagyományos modellje változásnak indulhat. A képalkotás az orvostudomány egészében beágyazott alapvető diagnosztikai képességgé válhat – hasonlóan a mai laboratóriumi vizsgálatokhoz. Kevés klinikus mondaná, hogy a laboratóriumi orvoslás „nem az ő területük”. A vérvizsgálatokat minden szakterületen elrendelik, értelmezik és beépítik a klinikai érvelésbe. A laboratóriumi orvoslás mögött álló infrastruktúra és szakértelem azonban továbbra is elengedhetetlen.

A radiológia hasonló módon fejlődhet. A képalkotás mindenütt jelen lévővé válhat. De a képalkotási technológiák fejlesztéséhez, a diagnosztikai pontosság biztosításához, a mesterséges intelligencia felelősségteljes integrálásához és a komplex rendszerek minőségének fenntartásához szükséges szakértelem továbbra is rendkívül specializált marad. Más szavakkal: a radiológia nem feltétlenül tűnik el. Lehet, hogy infrastruktúrává válik. Ez a változás mélyreható következményekkel járna arra nézve, hogyan gondolkodunk a szakmáról. Évek óta a radiológia jövőjéről szóló viták gyakran egy kérdésre összpontosítottak: vajon a technológia felváltja-e a radiológusokat?
A mesterséges intelligencia különösen heves vitát váltott ki. A címlapok a szakterület végét jósolták. Néhány orvostanhallgató azt kérdezte, hogy egyáltalán létezni fog-e még a radiológia, mire befejezik a képzésüket. De talán a sokkal érdekesebb kérdés mindig is egy másik volt.

Mi történik, ha a képalkotás annyira szorosan beépül az orvostudományba, hogy minden klinikus használja?

Egy ilyen világban a radiológusok szerepe a képek értelmezőiből rendszertervezőkké alakulhat át. A radiológusok azok az orvosok lehetnek, akik felelősek azért, hogy a képalkotás biztonságosan, pontosan és hatékonyan működjön az egész egészségügyi rendszerben. Kialakíthatják a képalkotási folyamatokat, felügyelhetik a minőséget, kifejleszthetnek mesterséges intelligenciával támogatott diagnosztikai eszközöket, irányíthatják a klinikai döntéshozatalt, és segíthetnek a képalkotási adatok beépítésében a szélesebb körű betegellátásba. Ahelyett, hogy a klinikai ellátás perifériáján működne, a radiológia a modern orvostudomány működését lehetővé tevő láthatatlan infrastruktúra részévé válhat.
Paradox módon ez egyszerre teheti kevésbé láthatóvá és fontosabbá a szakterületet.

Vannak már példák az ilyen jellegű fejlődésre. Az aneszteziológia egykor elsősorban a műtéti érzéstelenítésre összpontosított. Ma az aneszteziológusok központi szerepet töltenek be az intenzív ellátásban, a perioperatív orvoslásban és a betegbiztonsági rendszerekben. A radiológia is hasonló, rendszerszintű szerep felé haladhat.

Ez az átalakulás nem egyik napról a másikra fog megtörténni. A radiológiai osztályok még hosszú évekig fogják értelmezni a nagy mennyiségű, összetett képalkotó vizsgálatokat. A diagnosztikai képalkotás terén szerzett szakértelem továbbra is elengedhetetlen lesz. De a szakterület határai egyre inkább elmosódhatnak. Az orvostudomány különböző területein dolgozó klinikusok maguk is egyre több képalkotást fognak végezni. A mesterséges intelligencia támogatni fogja az értelmezést. A képalkotás beépül a klinikai munkafolyamatokba. A radiológusok pedig egyre inkább a modern egészségügyi ellátást támogató képalkotási ökoszisztéma tervezésére, felügyeletére és fejlesztésére összpontosíthatnak.

Ha ez bekövetkezik, a radiológia nem fog eltűnni. Csak nehezebb lesz észrevenni. Mert a komplex rendszerek legfontosabb infrastruktúrája gyakran láthatatlan. A kórházban minden az árammal működik, mégis kevesen gondolnak rá, amíg nem romlik el. A képalkotás is hasonlóvá válhat: egy mindenütt jelen lévő diagnosztikai képességgé, amely csendben támogatja a döntéshozatalt az egész egészségügyi rendszerben.

A radiológia jövője talán nem a szakterület határainak védelmében rejlik. Talán a modern orvostudomány diagnosztikai infrastruktúrájának kiépítésében rejlik. A radiológia talán nem marad szakterület. Talán az orvostudomány operációs rendszerévé válik.

------------------------------------------------------------------

Konklúzió:

A radiológia átalakulása paradox helyzetet teremt: minél fontosabbá válik a technológia, annál kevésbé lesz látható önálló szakterületként.
A jövő víziója: A radiológia az orvostudomány „operációs rendszerévé” vagy „elektromos hálózatává” válik. Ahogy a kórházi áramellátás is csak akkor tűnik fel, ha meghibásodik, a képalkotás is egy mindenütt jelen lévő, csendes, de létfontosságú támogató erővé alakul.

Szakmai stratégia:

A szakterület túlélése és fejlődése nem a határok védelmében, hanem a modern orvostudomány diagnosztikai infrastruktúrájának kiépítésében és irányításában rejlik.
A radiológia tehát nem tűnik el, hanem alapjaiban formálja át az egészségügyi ellátást, miközben a radiológusok a manuális értelmezési feladatoktól a rendszerszintű irányítás felé mozdulnak el.

Főbb felelősségi körök:

Diagnosztikai biztonság és minőség: A rendszerszintű pontosság és hatékonyság biztosítása.

AI integráció: A mesterséges intelligenciával támogatott eszközök felelősségteljes bevezetése és felügyelete.

Folyamattervezés: Képalkotási utak kialakítása a betegellátási láncban.

Döntéstámogatás: A klinikai orvosok segítése a komplex képalkotási adatok értelmezésében és integrálásában.

A „hasznos” és „haszontalan” mesterséges intelligencia újragondolása a radiológiában

Bágyi Péter — Wed, 06 May 2026 22:18:34 +0200

Teodoro Martín-Noguerol Pilar López-Úbeda, Antonio Luna
Rethinking “Useful” and “Useless” AI in radiology
Current Problems in Diagnostic Radiology
Volume 55, Issue 3, May–June 2026, Pages 353-355
https://doi.org/10.1067/j.cpradiol.2026.03.002

Jelenleg valószínűleg a mesterséges intelligencia (AI) radiológiai alkalmazásának aranykorát (első korszakát) éljük át, amelynek legfejlettebb megnyilvánulása a generatív AI.
Szinte havonta tucatnyi, az AI-t különböző radiológiai helyzetekben alkalmazó lehetséges és újszerű megoldás jelenik meg tudományos, szakértői bírálaton átesett cikkekben vagy az interneten. Mi, radiológusok (akár ismerjük, akár nem ismerjük az AI-lel kapcsolatos felhajtást), el vagyunk árasztva a hatalmas mennyiségű információval, amelyet alig lehet megfelelően kezelni. Az eredmény? Az AI-vel szembeni jól ismert vonakodás, vagy a híres FoMO (fear of missing out, azaz a lemaradástól való félelem). Ráadásul a közösségi média és az AI-guruk kötelességtudatosan teljesítik küldetésüket, emlékeztetve minket arra, hogy ha nem leszünk részesei az AI-forradalomnak, akkor kockáztatjuk, hogy radiológusként elavulunk.
Ezen a ponton a radiológusok sokféle álláspontot választhatnak. Ezek az álláspontok a hűséges AI-hívőktől, akik megpróbálják a lehető leghamarabb tesztelni és bevezetni az összes új AI-megoldást, egészen az ellenkező forgatókönyvig terjednek: a teljes elszakadás az AI-témától, barlangban élés és várakozás arra, hogy mi fog történni, hagyva, hogy az algoritmus-forradalom kibontakozzon (igen… manapság sok radiológusnak ilyen a profilja). Természetesen e két szélsőséges példa között számos közbenső nézőpont és radiológus magatartás létezik.
Ebben az egyre bonyolultabbá váló AI-világban azt javasoljuk, hogy a radiológiában alkalmazott AI-megoldások típusait a lehető legegyszerűbbé tegyük. Ahelyett, hogy divatos AI-osztályozásokat használnánk, mint például a szűk mesterséges intelligencia, az általános mesterséges intelligencia vagy a szuperintelligencia, vagy régebbi fogalmakat, mint a képalapú AI kontra szövegalapú AI, vagy a mérnöki alapú megkülönböztetést a szabályalapú, gépi tanuláson alapuló és mélytanuláson alapuló AI-megoldások között, megközelítésünk egyszerűbb és gyakorlatiasabb: hasznos és haszontalan AI.
A „hasznos vs. haszontalan” szándékosan reduktív. Nem végleges osztályozási rendszerként, hanem inkább a reflexiót ösztönző provokatív nézőpontként szolgál. A radiológiában alkalmazott AI-alkalmazások egy folytonosság mentén helyezkednek el, amely a potenciálisan károsaktól (pl. az automatizálás okozta képességvesztés vagy a túlzott támaszkodás) a hétköznapi vagy operatív szempontból hasznosakon át a egyértelműen hasznosakig, sőt a transzformatívakig terjed. Az egyértelműség és a retorikai fókusz érdekében kiemeljük ennek a folytonosságnak a szélsőségeit, elismerve, hogy a valós világban a legtöbb eszköz közbenső pozíciókat foglal el.

Az egyértelműség kedvéért a hasznosságot három mérhető dimenzió szerint határozzuk meg:

az ember számára lehetetlen feladatok, amelyeket a radiológusok a velük született korlátok miatt nem tudnak elvégezni (például a radiomikai jellemzők kivonása);
a skálázhatóság, azaz olyan feladatok, amelyek egy esetnél megvalósíthatók, de kezelhetetlenné válnak, ha több ezer vagy millió képet vagy jelentést kell feldolgozni; és
a eredmények bizonyítható javulása, akár a diagnosztikai pontosság, akár a munkafolyamat hatékonysága révén.

Mi az a haszontalan mesterséges intelligencia?

Véleményünk szerint azok a mesterséges intelligencia-alkalmazások, amelyek nem felelnek meg a fent leírt kritériumok egyikének sem – még akkor is, ha bizonyos kontextusokban hasznosak lehetnek –, „haszontalan” mesterséges intelligenciának minősülnek.
Más szavakkal: a haszontalan mesterséges intelligencia alatt azokat a megoldásokat értjük, amelyek olyan feladatokat végeznek el, amelyeket a radiológusok már most is könnyedén elvégeznek a munkamenetük részeként. Itt olyan feladatokról van szó, mint egy tudományos kézirat összefoglalása (minden kéziratnak már van egy absztraktja, amely összefoglalja a tartalmát), egy radiológiai jelentés strukturálása, egy csont röntgenfelvételén látható törés felismerése, egy emlőelváltozás BI-RADS 3-as besorolása, egy radiológiai vizsga megoldása, tudományos cikk írása, a radiológiai jelentés legfontosabb eredményeinek barátságos módon történő elmagyarázása a betegnek, a lehetséges differenciáldiagnózis felvetése egy akut neurológiai tünetekkel rendelkező betegnél, akinek DWI-felvételén alacsony ADC-értékekkel rendelkező hiperintenzív elváltozás látható, vagy a Spetzler-Martin osztályozási rendszer felkutatása.
Ezeknek a feladatoknak a többsége a radiológusok és klinikusok lényegének része, beleértve a hosszú évek alatt megszerzett képességeket is.
Tényleg szükségünk van ehhez mesterséges intelligenciára?
Tényleg el akarjuk veszíteni azokat a tulajdonságokat, amelyek egyedivé tesznek minket?
Hol van az ilyen típusú mesterséges intelligencia-eszközök használatának hozzáadott értéke?
Az automatizált értelmezésre, triázsra vagy leletkészítésre való túlzott támaszkodás fokozatosan alááshatja az észlelési szakértelmet és a hosszú évek képzése során kialakult, árnyalt mintázatfelismerő képességeket. Ezt a jelenséget más, magas szintű automatizáltsággal rendelkező területeken is leírták, és a radiológia valószínűleg nem kivétel. A nem szándékolt következmény az, hogy a „segítségre” tervezett eszközök paradox módon éppen azokat a kompetenciákat gyengíthetik, amelyeket támogatni kívánnak.
Természetesen ennek a gyönyörűen megalkotott önámítás-piramisnak a csúcsán a főszereplők az AI-támogatott chatbotok, azzal a további iróniával, hogy mi magunk döntjük el önként és végső soron, hogy használjuk-e őket vagy sem (jelenleg egyetlen intézmény vagy tudományos társaság sem kényszeríti a radiológusokat arra, hogy a chatbotokat rutinszerűen alkalmazzák). Természetesen a helyzet még rosszabbá válik, ha belegondolunk abba, hogy a chatbotok nem orvostechnikai eszközök, jelenleg nem rendelkeznek CE- vagy FDA-jóváhagyással, és a radiológiai célokra még távolról sem képeztek ki őket.
Végül is a hasznosság fogalma emlékeztet bennünket arra, hogy nem minden technológiai innováció jelent klinikai előrelépést. Az innováció az innováció kedvéért és az olyan innováció közötti megkülönböztetés, amely valóban javítja a diagnosztikai pontosságot vagy a munkafolyamat hatékonyságát, elengedhetetlen az AI értelmes integrálásához a radiológiában. Mindazonáltal fontos elismerni, hogy még azok az AI-eszközök is, amelyek a radiológusok által már elvégzett feladatokat másolják, közvetett klinikai és működési értéket nyújthatnak. Ide tartozik a kognitív terhelés csökkentése, a kiégés megelőzése, a nagy volumenű környezetekben a konzisztencia javítása, vagy a sürgős leletek felismerését felgyorsító triázsrendszerként való működés. Bár ezek nem változtatnak azon a tényen, hogy az ilyen eszközök elvileg nem haladják meg az emberi képességeket, mégis támogató szerepet játszhatnak a részleg munkafolyamatának optimalizálásában.

Mi is az a hasznos mesterséges intelligencia?

Véleményünk szerint a hasznos mesterséges intelligencia olyan feladatok elvégzésére képes, amelyeket a radiológusok nem tudnak megoldani. Ennek a kategóriának a legegyértelműbb példája a radiomika. Az emberi szem számára lehetetlen metaadatokat és jellemzőket kivonni a radiológiai képekből, kivéve a jelintenzitás minőségi változásait vagy a térképek adatainak kézi mennyiségi méréseit. Manapság csak a mesterséges intelligencia algoritmusai képesek ilyen típusú radiomikai jellemzők kivonására. Ezen a ponton van még egy lehetséges alkalmazási területe az AI-megoldásoknak, amely hasonlít az AI-megoldások hasznosságához, de van egy kulcsfontosságú megkülönböztető tényezője: az adatmennyiség. Amikor több száz, ezer vagy millió képről vagy szövegről beszélünk (beleértve a radiológiai leleteket és az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokat), az AI-nak lehet és kell is lennie helye a munkafolyamatunkban, különösen a munkaterhelésünk enyhítése érdekében.
Számos tanulmány bizonyította az AI képességeit és potenciális előnyeit a radiológiai osztályok segítésében különböző adminisztratív és tisztán radiológiai feladatokban. Most nem egy-egy radiológiai lelet strukturálásáról beszélünk; hanem több ezer, évekkel ezelőtt szabad szöveges formátumban írt korábbi radiológiai lelet retrospektív strukturálásáról. Ez egy olyan feladat, amelyet a radiológusok nem tudnak kezelni, a kollégák világszerte tapasztalható hiányát figyelembe véve. Közismert, hogy nem minden radiológiai osztály vagy részleg alkalmaz strukturált leletezést, és húsz évvel ezelőtt még kevésbé volt ez így, annak ellenére, hogy a strukturált lelet előnyei egyaránt jól ismertek. Az AI-alapú szövegkezelő megoldások használatával ma már nemcsak több ezer korábbi radiológiai leletet tudunk másodpercek alatt strukturálni, hanem könnyebben és hatékonyabban tudunk belőlük releváns információkat kinyerni, felkészülve ezzel az esetleges későbbi adminisztratív követelményekre.

A képalkotás szempontjából olyan esetek is előfordulnak, amikor a mesterséges intelligencia hasznos lehet a radiológusok számára, ha a mintanagyságot egyetlen képről többezer radiológiai felvételre növeljük. Valószínűleg ez a két legfontosabb terület, ahol a képalapú mesterséges intelligencia kézzelfogható eredményeket hoz, és segíti a radiológusok munkáját: a röntgenfelvételek és a mammográfiás felvételek értékelése. A két alkalmazás között jelentős különbségek vannak, de a képalapú AI-megoldások használata segíti a radiológiai osztályokat abban, hogy kézben tartsák a naponta elvégzett röntgenfelvételek növekvő számát, különösen a sürgősségi osztályok esetében, ahol a radiológiai osztályok alig tudnak megbirkózni a feladattal (itt is előtérbe kerül a radiológusok globális hiánya). Az ilyen típusú megoldások messze nem váltják fel a radiológusokat, hanem igyekeznek segíteni a sürgősségi osztályok munkatársait, és ezeknek az eszközöknek a nagy érzékenységére támaszkodva minimalizálják annak kockázatát, hogy a röntgenvizsgálatok során elkerüljék a figyelemre méltó eredményeket. Hasonlóképpen, az emlőképalkotásban is ígéretes eredményeket mutatnak az AI-megoldások, amelyeket első- vagy másodleletezőként használnak a mammográfia-alapú szűrőprogramokban.
Fontos megjegyezni, hogy a „hasznos” mesterséges intelligenciának tekintett technikák közül sok, különösen a radiomika és a nagyméretű multimodális adatkinyerés, még mindig elsősorban a kutatási környezetre korlátozódik. Az itt való szerepeltetésük a koncepcionális értékükre utal: ezek a módszerek olyan elemzési formákat tesznek lehetővé, amelyek alapvetően elérhetetlenek az emberi megfigyelők számára. Klinikai alkalmazásuk folyamatban van és egyenetlen, de az alapul szolgáló képességek minőségileg eltérő kiegészítést jelentenek a munkafolyamat-orientált eszközökhöz képest.

Összegzésként: a mesterséges intelligenciával kapcsolatos hírekre gyakorolt állandó külső befolyás jelenlegi korszakában a radiológusoknak nyugodtnak kell maradniuk, és képesnek kell lenniük megkülönböztetni azokat a mesterséges intelligencia-alkalmazásokat, amelyek segíthetnek és valóban hasznosak lehetnek a mindennapi gyakorlatban, és azokat, amelyek – bár felhasználóbarátok és vizuálisan vonzóak – messze nem tekinthetők releváns radiológiai eszközöknek. Végül is a haszontalan mesterséges intelligencia inkább olyan technológiához hasonlítható, amely megpróbálja utánozni azt, amit már jól csinálunk, ahelyett, hogy segítene abban, amit nem tudunk. Ha nem vagyunk óvatosak, kockáztatjuk, hogy több időt töltünk ezeknek az újdonsághajtású eszközöknek a csodálatával, mint a radiológia valódi határainak kitolásával.
Véleményünk szerint a folyamatos képzés és a radiológiai mesterséges intelligencia előnyeinek és hátrányainak őszinte ismertetése elengedhetetlen ahhoz, hogy a radiológusok rendelkezzenek azokkal az eszközökkel, amelyekkel szembenézhetnek ezzel az új mesterséges intelligencia korszakkal és az azt követő korszakokkal, mivel a közeljövőben a helyzet valószínűleg jelentősen felforrósodik. Más szavakkal, a radiológusoknak fel kell készülniük arra, hogy megvédjék lényegünket, a mesterséges intelligenciát igényeinkhez igazítsák, és ellenálljanak annak, hogy a mainstream sodorja magával.

--------------------------------------

A mesterséges intelligencia mint orvostechnikai eszköz a radiológiában 2025-ben

Bágyi Péter — Mon, 27 Apr 2026 22:58:18 +0200

Pesapane, F., De Cecco, C., Wang, H. et al.
Artificial intelligence as medical device in radiology in 2025:
the regulatory scenario in the EU, USA, and China.
Eur Radiol (2026).
https://doi.org/10.1007/s00330-026-12460-4

A radiológia az orvosi innováció élvonalába került az mesterséges intelligencia (MI) klinikai gyakorlatba történő integrálásával. 2025 elejére az amerikai Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hivatal (FDA) több mint 1000 klinikai MI-alkalmazást hagyott jóvá, amelyek több mint 70%-a kifejezetten a radiológiát célozza. Az Európai Unióban és Kínában is hasonló, bár számszerűen eltérő növekedés tapasztalható (az EU-ban becslések szerint 260, Kínában 162 regisztrált eszköz érhető el).

A szabályozási környezet globálisan szigorodik: az MI-eszközöket ma már egyértelműen „aktív” orvostechnikai eszközökként kezelik. Bár a jogi keretek régiónként eltérőek, jelentős konvergencia figyelhető meg az alapvető elvárások terén: a betegadatok védelme, a kockázatalapú osztályozás, az átláthatóság, a torzításmentesség és az emberi felügyelet mindenhol központi követelmény. A radiológus szerepe továbbra is meghatározó marad, mint a végső felelős döntéshozó.

1. Az Európai Unió szabályozási környezete

Az EU többrétegű szabályozási keretet hozott létre, amely az eszközbiztonságot, az adatvédelmet és az MI-specifikus kockázatokat egyaránt kezeli.

1.1. Orvostechnikai eszközökről szóló rendelet (MDR)

A 2021-ben hatályba lépett 2017/745-ös MDR rendelet az MI-alapú szoftvereket „aktív” orvostechnikai eszközként definiálja.

Kockázati besorolás: A 11. szabály értelmében a diagnosztikai vagy terápiás döntéseket támogató szoftverek többsége legalább IIa osztályba (közepes kockázat) tartozik, de súlyos ártalom lehetősége esetén IIb vagy III osztályba is sorolható.
Kihívások: Az MDR szigorúbb követelményei miatt a korábban CE-jelzéssel rendelkező radiológiai MI-termékeknek csupán 17%-a szerezte meg az új tanúsítványt az első évben.

1.2. GDPR és adatvédelem

A 2018-as Általános Adatvédelmi Rendelet (GDPR) szigorú korlátokat szab az egészségügyi adatok felhasználásának.

Adatminimalizálás és biztonság: Az MI-fejlesztéshez használt adatoknak anonimizáltnak vagy legalább pszeudonimizáltnak kell lenniük.
Betegjogok: A betegeknek joguk van a tájékoztatáshoz az MI adatfelhasználásáról, és az adatvédelmi incidenseket 72 órán belül jelenteni kell.

1.3. Az EU MI-törvény (AI Act)

A 2024-ben elfogadott horizontális szabályozás kockázatalapú megközelítést alkalmaz. A radiológiai MI-eszközök többsége „nagy kockázatú” kategóriába esik.

Követelmény	Leírás az EU MI-törvény alapján
Kockázatkezelés	Folyamatos tesztelés az algoritmus pontossága, robusztussága és kiberbiztonsága érdekében.
Adatminőség	Reprezentatív, hibamentes adatkészletek használata a torzítások elkerülésére.
Átláthatóság	Világos használati utasítások a célról, a korlátokról és a lehetséges hiba módokról.
Emberi felügyelet	Az eszközöknek támogatniuk kell a radiológust a döntéshozatalban (pl. hőtérképekkel), de az ember marad a felelős.
Megfelelőségértékelés	Bejelentett szervezetek által végzett szigorú dokumentációs audit a CE-jelölés előtt.

2. Az Amerikai Egyesült Államok szabályozási stratégiája

Az USA-ban az FDA központi szerepet játszik az MI-alapú szoftverek (SaMD) felügyeletében, rugalmasabb, de szigorú klinikai bizonyítékokat elváró rendszerben.

2.1. FDA engedélyezési útvonalak

510(k) eljárás: A leggyakoribb út; a gyártónak bizonyítania kell a „lényegi egyenértékűséget” egy már piacon lévő eszközzel.
De Novo osztályozás: Újszerű, alacsony vagy közepes kockázatú eszközök számára, amelyeknek nincs korábbi megfelelőjük (predikátumuk).
Premarket Approval (PMA): A legszigorúbb folyamat a nagy kockázatú alkalmazások számára, amely kiterjedt klinikai bizonyítékokat igényel.

2.2. Életciklus-kezelés és adaptív algoritmusok

2025-ös iránymutatások bevezették a PCCP-ket (Predetermined Change Control Plans). Ez lehetővé teszi a gyártók számára, hogy előre meghatározott keretek között frissítsék az algoritmusokat anélkül, hogy minden módosításhoz új engedélyt kellene kérniük, amennyiben folyamatosan monitorozzák a valós teljesítményt.

2.3. Szabályozási kihívások az USA-ban

MI-eltolódás (AI drift): Az algoritmusok teljesítménye változhat a valós használat során.
„Fekete doboz” jelenség: A mélytanulási modellek belső logikája gyakran nehezen értelmezhető az orvosok számára.
Torzítás és méltányosság: Az Affordable Care Act 1557. szakasza tiltja az algoritmusokon keresztüli diszkriminációt.

3. Kína szabályozási megközelítése

Kínában az MI-eszközöket kizárólag segédeszközként (auxiliary tool) ismerik el, önálló döntéshozatalra nem jogosultak.

3.1. NMPA osztályozás

A Nemzeti Orvostechnikai Termékigazgatás (NMPA) 2021-es útmutatója alapján az MI-eszközöket két fő kategóriába sorolják:

3. osztály (Nagy kockázat): Olyan algoritmusok, amelyek közvetlenül részt vesznek a klinikai döntéshozatalban (pl. diagnózis, leletdetektálás) és alacsonyabb technológiai érettséggel rendelkeznek. Ezek országos szintű felülvizsgálatot igényelnek.
2. osztály (Közepes kockázat): Magas érettségű algoritmusok vagy olyan eszközök, amelyek csak a munkafolyamatot segítik (pl. kép-rekonstrukció, mérési optimalizálás). Ezeket tartományi szinten hagyják jóvá.

3.2. Adatkezelés és szabványosítás

Anonimizálás: A gyártók számára kötelező a betegadatok de-identifikálása.
Etikai jóváhagyás: Minden adatgyűjtéshez etikai bizottsági engedély és (bizonyos esetekben) betegbeleegyezés szükséges.
Technikai szabványok: Kína kiemelt figyelmet fordít az adatkészletek minőségére (pl. YY/T 1833.2-2022 szabvány), előírva az adatok visszakövethetőségét és az annotációs folyamat szigorú ellenőrzését.

4. Globális konvergencia és közös prioritások

Az EU, az USA és Kína szabályozása több kritikus ponton mutat jelentős átfedést:

4.1. Átláthatóság és magyarázhatóság

Bár a „teljes transzparencia” technikai okokból nem mindig lehetséges, elvárás a „klinikailag hasznos magyarázat”. Ilyenek például a hőtérképek (heatmaps), a bizalmi pontszámok (confidence scores) és a „modellkártyák”, amelyek leírják a szoftver korlátait.

4.2. Torzításmentesség és méltányosság

A szabályozások előírják a reprezentatív adatkészletek használatát. A „szintetikus adatok” (pl. generatív MI által létrehozott képek) használata engedélyezett a modellek robusztusságának tesztelésére, de nem válthatják ki a valós klinikai adatokkal végzett validációt.

4.3. Emberi felügyelet

Minden jogrendszerben a radiológus marad a végső felelős. Az MI „második olvasóként” funkcionál, de az orvosnak képesnek kell lennie az MI eredményeinek felülbírálására és dokumentálására.

4.4. Forgalomba hozatal utáni felügyelet

A gyártóknak kötelező figyelniük az algoritmusok valós környezetben nyújtott teljesítményét.

EU: Folyamatos klinikai nyomon követés (PMCF).
USA: Valós világbeli bizonyítékok (Real-world evidence) gyűjtése.
Kína: Szigorú minőségirányítási rendszerek és incidensjelentési kötelezettség.

Összehasonlító szempont	Európai Unió	USA	Kína
Alapvető jogszabály	MDR, AI Act	FDA SaMD irányelvek	NMPA útmutatók
Kockázati fókusz	Horizontális (minden MI)	Termékspecifikus	Algoritmus érettsége
Adatvédelem	GDPR (szigorú)	HIPAA / Ágazati	Nemzeti biztonsági törv.
Adaptív frissítés	Bejelentésköteles	PCCP (engedélyezett)	Új regisztrációt igényelhet

A radiológiai MI-eszközök szabályozása a harmonizáció irányába mutat, nemzetközi egységes fellépés bontakozik ki a betegbiztonság és az adatvédelem érdekében, biztosítva, hogy az MI ne helyettesítse, hanem támogassa az orvosi szakértelmet.

A radiológusoknak tudatosan kell kezelniük az MI-t mint „második véleményt”, fenntartva a klinikai kontrollt és a felelősséget.

A radiológiai adminisztratív asszisztens

Bágyi Péter — Wed, 08 Apr 2026 22:17:18 +0200

Shirly Lee, Kirsten Gormly, Mary Moss, Sophie Anderson, Wan Yin Lim, Bhargav Challapalli:
The radiology administrative assistant: Saving radiologists’ time,
Current Problems in Diagnostic Radiology,
Volume 55, Issue 3, 2026, Pages 369-375,
https://doi.org/10.1067/j.cpradiol.2025.10.017.

Bevezetés

A radiológiai képalkotó vizsfgálatok rohamosan bővülnek, ami nyomást gyakorol a radiológusokra, hogy a diagnosztikai pontosság fenntartása mellett maximalizálják a termelékenységet. A képek értelmezése és a leletek készítése mellett a nem leletezési feladatok (NIT) a radiológusok munkanapjának akár 44 %-át is kiteszik.
A NIT-ek közé tartozik például a vizsgálati protokollok elkészítése, a korábbi képalkotási eredményekhez való hozzáférés biztosítása, valamint a beutaló orvosokkal, radiográfusokkal és informatikusokkal való kommunikáció.
Bár elengedhetetlenek, ezek a nem lelettezéssel kapcsolatos feladatok időigényesek lehetnek, és zavaróak, ami káros hatással van a radiológus pontosságára, hatékonyságára és termelékenységére. Ezen felül a radiológus munkáját gyakran nehezítik a hatékony kommunikációt gátló akadályok, ami összességében frusztrációhoz, csökkenő munkával való elégedettséghez és növekvő kiégéshez vezet a radiológusok körében.

Az elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EMR), a hangfelismerés és a mesterséges intelligencia használata ellenére a hatékonyság és a munkafolyamat továbbra is javítható. Egyes intézmények a radiológiai szoftverek vagy a hívásközpontok integrálásával egyszerűsítették a klinikusokkal való kommunikációt, míg mások javították a képek leletezésének idejét és csökkentették a munkafolyamatok zavarait azzal, hogy kijelöltek egy külön, a képek értelmezésétől független feladatot ellátó munkafolyamatot vagy hívás-triázs asszisztenst. A szerző radiológiai intézménye, egy magánszervezet, amely 30 helyszínen több mint 60 radiológust foglalkoztat, 2021-ben központosított kommunikációs segítőt vezetett be radiológiai adminisztratív asszisztensek (RAA) kijelölésével. Ennek a szerepkörnek a célja az NIT-ek terheinek csökkentése, a kommunikációs akadályok eltávolítása, valamint adminisztratív támogatás nyújtása a radiológusok számára. Ez a tanulmány áttekinti és számszerűsíti az RAA-k alkalmazását, összpontosítva a delegált feladatok mennyiségére és típusaira a radiológusok munkafolyamatának és hatékonyságának javítása érdekében.

Anyagok és módszerek

Radiológiai adminisztratív asszisztens modell
Ez a rendszer egy teljes munkaidős, nem orvos irodai alkalmazottból áll, aki az RAA szerepét tölti be, és hétköznapokon reggel 8:30-tól délután 5:00-ig dolgozik. Az RAA távolról támogatja a radiológusokat az összes telephelyen. A feladatokat a RAA-nak a PACS „kritikus eredmények funkcióján” keresztül osztják ki, amelynek célja a kommunikáció, a képalkotási leletek továbbítása a beutalóknak, vagy „belső üzenetküldő rendszerként” egyéb feladatokhoz. Az RAA szolgáltatás nem kötelező, így a radiológusok maguk dönthetik el, hogy mikor és hogyan használják a szolgáltatást.

Az eredmények közlése a beutaló orvosokkal
A „kritikus eredmények funkciót” arra használják, hogy a jelentős vagy váratlan leleteket továbbítsák a beutaló klinikusoknak. Ez a funkció a PACS-be van integrálva, és megkönnyíti a klinikusokkal folytatott közvetlen kommunikáció dokumentálását, illetve a feladat átruházását az RAA-ra. Ez a tanulmány az RAA által a radiológusok nevében végzett kommunikációra összpontosít. Amikor az RAA-hoz kérelem érkezik az eredményekről való értesítésre, a sürgősséget és a szükséges kommunikációs időkeretet a kérelemhez rendelt kategória jelzi, a kérelem benyújtó radiológus által meghatározott klinikai sürgősség és jelentőség szerint. A kategóriák a következők:

„kritikus (1 órán belül)”,
„sürgős (2 órán belül)” és
"fontos (6 órán belül)”.

Ezen felül „egyéb” feliratú szabad szövegű mezők is rendelkezésre állnak egyéb eredményközlési kérésekhez, például olyan véletlenszerű leletekhez, amelyek nem sürgős utánkövetést igényelnek, de amelyeket szintén
6 órán belül célszerű elvégezni. Ez a folyamat automatikusan időbélyeggel ellátott a kezdetétől a befejezéséig, így orvosszakértői dokumentációt biztosít minden, a beutaló orvosnak továbbított leletről.

Nem az eredményközléssel kapcsolatos feladatok
A PACS-ba integrált belső üzenetküldő eszköz lehetővé teszi a közvetlen kommunikációt az RAA-val az eredményközléssel nem kapcsolatos feladatok kiosztása céljából is. A feladatkiosztás egy másik, kevésbé gyakran használt módja az RAA általános e-mail-címére küldött üzenet.
A kért feladatok széles körű listáját az alábbiak alkotják:

külső helyszínen elvégzett korábbi vizsgálatok beszerzése és importálása;
összehasonlítás céljából a leletezés során
külső vizsgálatok importálása a multidiszciplináris megbeszélésekhez, vag előkészítése az eset áttekintése céljából, a beutaló kérésére
a radiológusok számára elsőbbségi leletezést igénylő sürgős vizsgálatok jelölése a munkafolyamat segítése érdekében
a beutaló elérhetőségi adatainak beszerzése és a kommunikáció elősegítése a klinikusok és a radiológusok között
a kommunikáció elősegítése más telephelyeken dolgozó szakdolgozókkal és radiográfusokkal távleletezés során
segítségnyújtás informatikai kérdésekben, beleértve a képalkotáshoz és a papírmunkához való hozzáférést, illetve képekhez való hozzáférés biztosítása külső források számára a betegek harmadlagos központokba történő áthelyezésének megkönnyítése érdekében;
kutatási segítségnyújtás, beleértve az ehhez a cikkhez szükséges adatgyűjtést.

Ezeket a feladatokat az elszámoltathatóság és a nyilvántartás vezetése érdekében mindegyiket kézzel rögzítik egy szoftverrendszerben, általában a feladat befejezése után, nem pedig a megbízás időpontjában. Ezeket az adatokat a rendelő adatbázisában 10 évig tárolják, és a titoktartás érdekében kizárólag az RAA és az informatikai osztály férhet hozzájuk.

Adatgyűjtés
A 2021 októberétől 2022 októberéig terjedő időszak összes adatának retrospektív elemzését elvégeztük. Azokat a feladatokat, amelyeket a radiológusok az RAA bevonása nélkül teljesítettek, kizártuk.
A feladatokat „eredményközlési feladatokra” és „nem eredményközlési feladatokra” csoportosítottuk, amelyek közül az előbbieket a fent leírt kategóriák alapján tovább osztottuk. A feladatokat a kiosztáskor rögzítik, és csak akkor tekintik teljesítettnek, ha az üzenetet továbbították a beutalónak. Az eredményközléshez szükséges kiigazított időt (hatékony átfutási idő) a munkaidőn kívüli feladatokra számították ki, hogy tükrözze az RAA beosztott munkaidejét. Ezeket a bejegyzéseket, beleértve a zárás után (17:00), hétvégén vagy ünnepnapokon rögzített feladatokat, azonosították, és a megfelelő hatékony átfutási időt úgy számították ki, hogy levonták az RAA beosztott munkaidején kívüli órákat. Annak érdekében, hogy a feladatokra fordított teljes időtartamot jobban tükrözzük, a számításhoz feladatanként 10 perces átlagot alkalmaztunk, Filice korábbi tanulmányára alapozva, amelyben a kritikus eredmények átlagos feldolgozási idejét 11,2 percben dokumentálta. Az eredményt nem tartalmazó kommunikációs feladatokat három kategóriába soroltuk:

külső képalkotó vizsgálatok beszerzése
IT-támogatás
egyéb feladatok, ideértve a hívások átirányítását, az esetek összeállítását a multidiszciplináris megbeszélésekhez, valamint azokat a feladatokat, amelyek nem tartoznak a fenti két kategóriába

A nem eredményközpontú kommunikációs feladatok dokumentálása sajnos egy manuális folyamat, amelyet csak a feladat befejezése után rögzítenek, ezért az egyes feladatok teljesítési ideje nem becsülhető meg megbízhatóan.
Ehelyett áttekintettük a rögzített feladatok számát, és feladatonként átlagosan 5 percet vettünk alapul, hogy kiszámítsuk ezeknek a feladatoknak a becsült teljes időtartamát. Ez a szükséges időre vonatkozó optimista becslés, amely a szerzők intézményében szerzett tapasztalatokon alapul.

Eredmények

Az RAA 12 hónap alatt összesen 5445 feladatot hajtott végre, ebből 2707 feladat (49,7 %) „eredményközlési feladat” volt, míg 2738 feladat (50,3 %) „nem eredményközlési feladat”.
Havonta átlagosan 454 feladatot rögzítettek. A legtöbb feladatot 2022 szeptemberében hajtották végre, összesen 539-et, míg a legkevesebb feladatot 2022 áprilisában osztották ki, 294 feladatot rögzítettek:

Eredményközlési (lelettel összefüggő) feladatok
46 radiológus vette igénybe az RAA segítségét eredményközlési feladatok elvégzéséhez, összesen 2707 feladatot. Feladatankénti 10 perces becslés alapján 12 hónap alatt összesen 451 órát fordítottak az eredményközlésre.
A legtöbb hívás fontos eredmények közlése céljából történt (58 %), ezt követték a sürgős eredmények (30 %) és a kritikus eredmények (10 %). A kritikus, sürgős és fontos eredményekről: 1 óra 11 perc (3 perc – 8 óra 24 perc közötti tartomány), 1 óra 45 perc (1 perc – 16 óra 29 perc közötti tartomány) és 2 óra 47 perc (1 perc – 20 óra 48 perc közötti tartomány) volt.
Az eredmények közül 584 (22 %) a következő napokon érkezett be, ebből 334-et délután 4:30 után vagy munkaidőn kívül, beleértve a hétvégéket is, rögzítettek. Ezeket figyelembe vettük a hatékony átfutási idő kiszámításakor. Ezek közül 452-t „fontos” leletként, 92-t „sürgős”ként, 28-at „kritikus”ként, 12-t pedig „egyéb/nem meghatározott”ként kategorizáltak. Ezeknek a „kritikus” vagy „sürgős” leleteknek a többsége olyan kérés volt, amelyet a beutaló orvos figyelmébe kellett ajánlani (35, 29 %). Számos jelentett leletet, például pulmonalis
embóliát és mélyvénás trombózist (DVT) felcserélhető módon "kritikusnak” vagy „sürgősnek” minősítettek.

A megfigyelési időszak első felében az átlagos 6 havi tényleges feldolgozási idő 2 óra 12 perc, a második felében pedig 2 óra 25 perc. Meg kell jegyezni azt is, hogy 308 kritikus leletet továbbítottak közvetlenül a radiológusok és a beutalók között a leletezés során. Ezek időkritikus sürgősségi eseteket jelentettek, mint például koponyaűri vérzések, méhen kívüli terhesség és feszülő pneumothorax.

Nem eredményközpontú (nem a lelet tartalmával kapcsolatos) kommunikációs feladatok
A 12 hónapos időszakban az RAA összesen 2738 nem eredményközpontú kommunikációs feladatot végzett el. Ezek többsége (1745, 64 %) a radiológusok nevében történő külső képalkotó vizsgálatok beszerzését jelentette. 597 (22 %) feladat 396 (14 %) pedig a radiológusok informatikai problémáinak megoldásában való közreműködést jelentette. Ha konzervatív becslésként feladatanként 5 percet veszünk alapul, a radiológusok ezekkel a feladatokkal kapcsolatban potenciálisan 228 órát spóroltak meg.

Megbeszélés

A radiológusok leletezési terhelése folyamatosan növekszik a technológiai- és terápiás fejlődés, valamint a növekvő és öregedő népesség miatt. A képek pontos értelmezéséhez gyakran szükség van a korábbi felvételekkel való összehasonlításra, hiszen azok értékes klinikai kontextust nyújthatnak, és segíthetnek az alapbetegség időbeli alakulásának összehasonlításában és megértésében. A korábbi, külső forrásból származó felvételekhez való hozzáférés azonban gyakran kihívást jelent, ami akadályozza a klinikailag értelmezhető radiológiai lelet elkészítését. Ezért további erőfeszítésekre van szükség a rendelkezésre álló korábbi képalkotó vizsgálatok felkutatásához és importálásához. Ezenkívül a páciens képalkotó vizsgálati folyamata addig nem tekinthető teljesnek, amíg a leletek nem jutnak vissza a beutaló orvoshoz, és azok alapján nem történik megfelelő és időbeni intézkedés. A radiológus kötelezettsége az is, hogy a kritikus, sürgős és váratlan, jelentős eredményeket közölje a beutaló orvosokkal. Sajnos kényes egyensúly áll fenn a beutaló orvosokkal való kommunikáció és az ilyen tevékenységek miatt megszakított leletezési tevékenység között. Ezek a megszakítások a termelékenység csökkenéséhez vezethetnek, ami befolyásolja a diagnosztikai pontosságot és növeli a stressz szintjét.

A radiológiai osztályokon számos kommunikációs rendszert alkalmaznak a munkafolyamatok támogatására, például a RIS/PACS-be integrált automatizált elektronikus riasztási rendszereket, e-mailes riasztásokat és orvosi képalkotó call centereket (MICC). Bár egy automatizált elektronikus rendszer ideális lehet a termelékenység növelésében, nem hibabiztos, és általában meglehetősen költséges. Subhas és munkatársai korábban bemutattak egy hatékony módszert a kommunikáció egyszerűsítésére egy képalkotó támogató szolgálat segítségével. Hasonlóképpen, intézményünk bevezette az RAA használatát nem csupán az eredmények közlésének megkönnyítése érdekében a beutaló orvosok felé, hanem kiterjesztett hatókörrel, amely magában foglal más fontos, de időigényes NIT elfoglaltságot is.

Ez a tanulmány rámutatott arra, hogy az RAA 12 hónap alatt jelentős mennyiségű feladatot teljesített, amelyek szinte egyenlően oszlottak meg az eredményközlési és a nem eredményközlési feladatok között. Az év során
viszonylag egyenletes feladatmegoszlás figyelhető meg, havonta 400–500 feladatot számlálva. A legkevesebb feladatot 2022. áprilisban rögzítették, ami a nem eredményközlési feladatok számának csökkenésével magyarázható; ezt követi 2022. január és 2021. december, ahol 377, illetve 380 feladatot rögzítettek. Ez valószínűleg annak tulajdonítható, hogy ezekben az időszakokban, amelyek egybeesnek az ünnepi időszakokkal, csökkent a személyzet létszáma és a munkaterhelés.
Összesen 46 radiológus vette igénybe az RAA segítségét az eredmények közlésében, átlagosan 58 eredményközlési feladatot végezve radiológusonként. A „fontos” leletek több mint 90 %-a a 6 órás célkitűzés szerinti átfutási időn belül került közlésre, míg a „kritikus” leletek csupán 55 %-a érte el az 1 órás célkitűzés szerinti átfutási időt. Összességében az eredmények 94 %-át 6 órás határidőn belül közölték.

Számos tényezőt emlegetnek a kommunikáció – különösen a „kritikus” vagy „sürgős” eredmények esetében –
nyilvánvaló késedelmének lehetséges okaként. Először is, a különböző sürgősségi szintek értelmezésének és alkalmazásának eltérései jelentős eltéréseket eredményeznek a feladatok kategorizálásában. A mai napig nincs egyértelmű irányelv az eredmények közlésének ajánlott átfutási idejére vonatkozóan, amely általában az esettől és az egyéntől függ. Például megfigyeltük, hogy a „tüdőembólia” diagnózisát minden sürgősségi szintnél azonosították, ami valószínűleg a betegség terhének és a beteg klinikai állapotának hatására történt. A Royal
College of Radiologists (RCR) azt javasolja, hogy az eredményeket osztályozzák „kritikus” (azonnali beavatkozást igénylő), „sürgős” (24 órán belül orvosi értékelést igénylő) és „jelentős váratlan lelet” kategóriákba.

Gyakorlatunkban azonban azt tapasztaltuk, hogy a „kritikus” és a „sürgős” kategóriákat gyakran felcserélhetően használták olyan leletek jelölésére, amelyek azonnali orvosi vizsgálatot igényelnek, de nem jelentenek közvetlen életveszélyt, míg a valódi sürgősségi eseteket inkább maguk a radiológusok közölték a klinikussal. Valószínű, hogy intézményünk radiológusai a RAA-rendszert biztonsági hálóként használják a váratlan, nem sürgős leletek közlésére, míg a valóban kritikus leletek esetében inkább a szinkron kommunikációt részesítik előnyben. A „kritikus” és a „sürgős” leletek egyetlen kategóriába történő összevonása jobban tükrözi klinikai gyakorlatunkat, és javítja teljesítményünket: így a leletek 72%-át a 2 órás célkitűzés szerinti átfutási időn belül továbbítjuk.

Az itt alkalmazott, más gyakorlatokhoz képest rövidebb célkitűzött feldolgozási idők is magyarázatul szolgálnak a gyengébb teljesítményre. Például az ACR munkacsoportja három klinikai sürgősségi szintet javasolt, amelyeknél az eredményről „percek, órák vagy napok” alatt kell értesítést küldeni.
Ezzel szemben a MICC 1 óra, 3 óra, illetve 3 nap célátfutási időt alkalmazott. Biztató, hogy az eredmények többségét 6 órán belül közölték, és csak egy kis részét közölték 10 órán túl. Ez valószínűleg javulna egy egyértelmű irányelv kidolgozásával és a radiológusok oktatásával ezekről a kategóriákról.

Az RAA személyzetének munkaideje miatt azt is megfigyeltük, hogy hosszabb időbe telik, míg az eredményekről értesítést kapunk azokról a feladatokról, amelyeket a műszak vége felé, munkaidőn kívül vagy ünnepnapokon rögzítenek. Ezeket rendszerint csak a következő napon vagy az ünnepnapok után kezeljük, kivéve azokat az eseteket, amikor valóban kritikus eredményekről van szó, amelyekről az eredményeket a műszak alatt közölték, akár közvetlenül a leletező radiológus, akár az aznap dolgozó más adminisztratív személyzet segítségével. A hibás eredmények kockázatának csökkentése érdekében kiszámítottuk ezeknek a feladatoknak a tényleges feldolgozási idejét, hogy pontosabban tükrözzük az RAA munkaidejét.

Ezenkívül a foglalkoztatott RAA-k száma, és így a személyzet-feladat arány is magyarázhatja az eredményközléshez szükséges hosszabb időtartamot, ez különösen a hétvégék és ünnepnapok után válhat nyilvánvalóbbá, mivel ezek alatt a feladatok felhalmozódnak. Ezt támasztja alá a megfigyelési időszak második felében tapasztalt magasabb 6 havi átlagos feldolgozási idő is, amely egybeesik a RAA által elvégzett NIT-ek nagyobb mennyiségével. A rögzített feladatok mennyiségét rendszeresen felülvizsgálják, és szükség esetén lehetőség van a RAA-k számának növelésére. Ezen felül, egy, a NIT-munkafolyamatra szakosodott, orvoson kívüli vagy adminisztratív személyzet alkalmazása, szemben azzal, hogy a már amúgy is korlátozott radiológus-tartalékból merítsenek, enyhíti a személyzeti igényekből adódó potenciális akadályt.

Végül vannak olyan esetek is, amikor a kommunikációs zavarok oka a beutaló orvos elérhetetlensége. Az RAA segítségével ilyen esetekben elkerülhető, hogy a radiológus figyelmét feleslegesen eltereljék a leletezési munkáról, ami az RAA bevezetése előtt még gyakran előfordult. A radiológusok emellett nagyobb valószínűséggel közlik a leleteket, ha a kommunikációt gátló akadályok megszűnnek, ami különösen fontos olyan nem sürgős, de jelentős vagy váratlan leletek esetén, amelyek gyakran jogviták forrását képezik a radiológia területén.

Bár nehéz pontosan meghatározni, hogy az RAA mennyi időt fordít az NIT-ekre, ez a tanulmány megerősítette, hogy az NIT-ek jelentős része adminisztratív feladatokhoz kapcsolódik, például külső felvételek beszerzéséhez. Még egy konzervatív, 5 perces feladatidő-becslés mellett is ez 228 órányi időmegtakarítást jelentene a radiológusok számára. Összességében az eredményközléssel és az eredményközléssel nem kapcsolatos NIT-ek becsült összideje 679 óra egy 12 hónapos időszak alatt. Ez rávilágít arra, hogy milyen időigényesek azok a számos kiegészítő feladatok, amelyek nem kapcsolódnak közvetlenül a leletezéshez, de gyakran megnehezítik a radiológusok rutinszerű munkáját. Ennél is fontosabb, hogy ezen alapvető, de egyszerű feladatok átruházása az RAA-ra csökkenti a radiológus diagnosztikai munkájának széttöredezettségét, amelyről korábban bebizonyosodott, hogy „folytatási késleltetést” okoz, és ennek következtében csökkenti a termelékenységet és a diagnosztikai pontosságot. A hatástalan munkafolyamatok kezelésével időt biztosít azoknak a klinikai feladatoknak, amelyeket a radiológusok kielégítőnek tartanak, szintén javítja a radiológusok munkával kapcsolatos elégedettségét és jóllétét.

AI/NotebookLM összefoglaló:

A képalkotó vizsgálatok leletezési ideje meredeken emelkedik

Bágyi Péter — Wed, 08 Apr 2026 18:45:30 +0200

auntminnie.com

A Journal of the American College of Radiology-ban március 30-án megjelent cikk szerint a Medicare rendszerben a képalkotó vizsgálatok leletezési ideje 2014 és 2023 között meredeken megnőtt, különösen a CT- és MRI-vizsgálatok esetében. A tendencia arra utal, hogy a radiológusok létszáma elérte a maximális kapacitást, ami negatívan befolyásolhatja a betegek kezelési eredményeit – írta a virginiai Restonban található Harvey L. Neiman Health Policy Institute (HPI) kutatócsoportja Eric Christensen, PhD vezetésével.

„A képalkotó vizsgálatok leleteinek késedelme összefüggésbe hozható a hosszabb kórházi tartózkodási idővel, valamint – kifejezetten a CT és az MR esetében – a magasabb kezelési költségekkel” – magyarázta a kutatócsoport. „Időkritikus állapotok esetén a gyorsabb képalkotás, kiértékelés és az azt követő kezelés jobb kimenetelekkel jár [és] a rutin képalkotás esetében az eredmények gyorsabb interpretációja a betegek szorongásának csökkenésével és a kezeléssel való nagyobb elégedettséggel jár.”

A jelenlegi radiológiai munkaerőhiány a betegek egy főre jutó képalkotási igényének növekedése, a népesség elöregedése és a radiológusok korlátozott száma együttes eredménye – írta Christensen és munkatársai.

„Mivel ez a hiány továbbra is fennáll, egyre nagyobb aggodalmak merülnek fel mind a radiológusokra (pl. kiégés), mind a betegellátásra (pl. hozzáférés) gyakorolt hatásokkal kapcsolatban” – jegyezték meg. „A radiológusok bizonyos mértékben úgy tudták kezelni a hiányt, hogy többet dolgoztak, és a nem klinikai feladatok (azaz oktatás, kutatás, vezetői tevékenység) rovására több időt szenteltek a klinikai munkának, de ezeknek a stratégiáknak vannak határai.”

A csapat egy tanulmányt végzett, amely a Medicare szolgáltatásalapú díjazású kedvezményezettek 5%-os mintájának adatait tartalmazta a 2014 és 2023 közötti időszakból. A csoport értékelte a rendelői és kórházi ambuláns képalkotó vizsgálatok (CT, MR, ultrahang, röntgen vagy fluoroszkópia) elkészülte és a vizsgálat leletezése közötti napokat, és a technikai igényeket (azaz a képalkotó felvételeket) a szakmai igényekkel (a leletezést) párosította a kedvezményezettek és az eljárási kódok szerint. Christensen és kollégái nyomon követték az éves átfutási időket modalitás, beteg, radiológus jellemzők és a hét napjai szerint.

A tanulmány 2,6 millió képalkotó vizsgálatot vizsgált. A kutatócsoport beszámolt arról, hogy a vizsgálati időszakban az eredmények kiértékeléséig eltelt átlagos napok száma 0,109 volt, de ez az érték az időszak során változott: 2014-ben 0,091, 2023-ban pedig 0,193 volt – ami 113%-os növekedést jelent.

A leletezési idő a modalitásoktól függően is eltérő volt:

A vizsgálati módszerek (modalitások) szerinti leletek elkészítési idejének növekedése a forgalom növekedésével párhuzamosan, 2014–2023
Vizsgálati módszer	Leletezési idő
CT	+318%
MR	+256%
Ultrahang	+140%
Hagyományos röntgen, átvilágítás	+63%

A szerzők megállapították, hogy ezek a tendenciák némileg eltértek a közösségek jövedelmi szintje, a területi hátrányossági index (ADI) és az urbanizációs fokozat függvényében, „mivel a hátrányosabb helyzetű közösségekben általában hosszabb volt a leletezési idő”.

Mi a tanulság? A munkaterhelés hirtelen megnövekedése rontja a radiológusok képességét a megnövekedett betegforgalom kezelésére, ami hosszabb leletezési időhöz vezet – nyilatkozta Christensen az AuntMinnie.com-nak.

„Ha az összes szabad időt kihasználják, bármilyen késedelem elhalasztja a következő feladat megkezdését” – mondta. „Tehát a képalkotó vizsgálatok leletezésének hosszabb átfutási ideje kihívásokat jelezhet… [és bár] tanulmányunk nem foglalkozik azzal, hogy mit lehet tenni, logikus megoldás lehet a kapacitás növelése a munkaerő létszámának növelésével, vagy a kereslet csökkentése az alacsony értékű képalkotó vizsgálatok számának csökkentésével.

forrás: auntminnie.com. Kate Madden Yee: Imaging exam interpretation times show sharp increase

Christensen E, Drake A, Rula E ...
National Turnaround Time Trends for Medicare Fee-for-Service Beneficiaries, 2014-2023
Journal of the American College of Radiology, 2026

BEVEZETÉS

A radiológusok jelenlegi hiányát több tényező együttes hatása okozza: a betegek egy főre jutó képalkotási igényének növekedése, a növekvő és öregedő népesség, valamint a radiológusok korlátozott száma. Mivel ez a hiány továbbra is fennáll és egyre súlyosbodik, egyre nagyobb az aggodalom a radiológusokra (pl. kiégés) és a betegellátásra (pl. hozzáférés) gyakorolt hatások miatt. Bizonyos mértékben a radiológusok úgy kezelik a hiányt, hogy többet dolgoznak, és a nem klinikai feladatok (azaz oktatás, kutatás, vezetői feladatok) rovására több időt szánnak a klinikai munkára, de ezeknek a stratégiáknak vannak határai. Ha a szabadidőt eltüntetik, akkor bármilyen késedelem elhalasztja a következő feladat megkezdését. Ennek megfelelően a képalkotás letetezési idejének hosszabb átfutási ideje kihívásokat jelezhet, amelyek egyike az, amikor a munkaerő elérte maximális kapacitását. Számos beteg és betegség esetében a radiológiai képalkotás a betegellátási döntéshozatali folyamat egyik kulcsfontosságú lépése, és gyakran elengedhetetlen a diagnózis felállításához vagy kizárásához, valamint a
megfelelő kezelés megkezdéséhez vagy módosításához. A gyors vagy késleltetett diagnózishoz vezető fontos tényező az az idő, amelyre a radiológusnak szüksége van a képalkotó vizsgálat leletezésére.

A radiológiai lelet elkészítésének időtartama (a továbbiakban: leletezési idő) - a vizsgálat befejezésétől a lelet aláírásáig – számos tényező hatására változhat, ideértve a munkaterhelést és a felhalmozódott lemaradást, a személyzeti létszámot és annak ingadozásait, a munkaidőn túli és hétvégi eseteket, a technológiát, a működési hatékonyságot, valamint az esetek összetettségét.

A képalkotó vizsgálati leletek késedelme összefüggésbe hozható a hosszabb kórházi tartózkodási idővel, valamint - kifejezetten a CT és az MR esetében - a magasabb kezelési költségekkel. Időkritikus állapotok esetén a gyorsabb képalkotás, leletezés és az azt követő kezelés jobb kimenetelekkel jár. A rutin képalkotó vizsgálatok esetében az eredmények gyorsabb megkapása a betegek szorongásának csökkenésével és a kezeléssel való nagyobb elégedettséggel jár.
Egy járóbeteg-felmérés megállapította, hogy a betegek 1 napon belül várják az eredményeket a tüdőgyulladásra vonatkozó mellkasröntgenek, az agydaganatra vonatkozó MRI- vagy CT-vizsgálatok, illetve a rákkezelésre vonatkozó CT-vizsgálatok esetében. A képalkotási vizsgálatok hosszabb leletezési ideje meghosszabbíthatja a sürgősségi osztályon való tartózkodást, növelve a betegek kezelési idejét és a kezelés költségeit.

Számos intézményi szintű tanulmány értékelte a leletek elkészülésének idejét a beavatkozás – például szoftver, digitális irányítópultok, távoli képértékelés és mesterséges intelligencia által végzett feladatlisták prioritásba rendezése - bevezetése előtti és utáni rövid időszakokban, amelyek célja a leletek elkészülési idejének csökkentése volt. Ugyanakkor egyetlen tanulmány sem értékelte a leletezés idejére vonatkozó hosszú távú országos tendenciákat. Nem ismert, hogy a növekvő munkaerőhiány milyen mértékben befolyásolja, mennyi ideig kell a betegeknek várniuk a képalkotó vizsgálatok eredményeire. Ennek megfelelően e tanulmány célja az volt, hogy értékelje a feldolgozási idők országos tendenciáit egy évtized alatt.
Vizuális összefoglaló a Medicare szolgáltatásalapú díjszabási rendszerben részesülő populációban. Ezek a tendenciák arra utalhatnak, hogy a radiológiai szakemberek létszáma már elérte a maximális kapacitását.

MÓDSZEREK

A vizsgálati minta
A retrospektív vizsgálatot (2014–2023) a Medicare díjszolgáltatási rendszer kedvezményezettjeinek országosan reprezentatív 5%-os mintáján végeztük, a következő kategóriákba soroltuk: CT, MR, ultrahang (US) és röntgenfelvétel vagy fluoroszkópia (XR), amelyek rendelői vagy kórházi járóbeteg-ellátási helyszínen készültek. A Medicare adatai a szolgáltatók rendelőiről és szakterületeiről szolgáltak információval a képalkotó vizsgálatot leletező radiológus rendelőméretének és típusának azonosításához.

Változók
Az eredményváltozó a leletezésig eltelt napok száma (átfutási idő - TAT) volt, amelyet ebben a tanulmányban a képalkotó vizsgálat elvégzésének dátuma és a leletezés dátuma közötti naptári napok számaként határoztunk meg (a szakmai és a technikai igénybejelentések közötti napok száma). Mivel a kérelemben nincs időbélyeg, és mivel a kérelem-összehangolást szándékosan 30 napos időtartamra korlátoztuk, e változó értékei 0 és 30 közötti egész számok. Ezért a „0 nap” kategória magában foglalja azokat a képalkotó vizsgálatokat, amelyek leletezése szinte azonnal megtörtént, valamint azokat is, amelyek leletezése több órával később, de még ugyanazon a napon történt.
A leletezési idő (TAT) kategorizálásához használt kísérőváltozók mind a kedvezményezettek, mind a radiológusok jellemzőit tartalmazták. A kedvezményezettek jellemzői között szerepelt a közösség egy főre jutó jövedelme:
≥100 000 USD, ismeretlen), a területi deprivációs indexet (ADI; egy 17 tényezőből álló összetett mutató, amely az oktatást, a foglalkoztatást, a lakhatást és a szegénységet fedi le a közösségek összehasonlítása céljából) kvartilisek (ADI: az első = legrosszabbtól a negyedik = legjobbig, ismeretlen) és az évet. Az egy főre jutó közösségi jövedelem és az ADI a kedvezményezett postai irányítószámán alapul, évente. A radiológusok jellemzői között szerepel a városi jelleg (nagyvárosi, mikrovárosi, nem CBSA - Cored Based Statistical Area), a rendelő mérete (radiológusok száma: 1–9, 10–24, 50–99, ≥100) és a rendelő típusa (csak radiológia, többségében radiológia, többségében más szakterület, nincs többségi szakterület). A CBSA-t a Költségvetési és Pénzügyi Hivatal határozza meg, a rendelő mérete és típusa pedig a korábban leírtak szerint van meghatározva.

Statisztikai elemzés
Az adatokat a leletezésig eltelt napok átlagaként mutatjuk be, a standard hibákkal, amelyek az átlag 95%-os konfidencia-intervallumát (CI) jelzik. A vizsgálati időszak (2014–2023) átlagát kiszámítottuk összességében, valamint képalkotási mód, kedvezményezettek jellemzői (egy főre jutó közösségi jövedelem, ADI), radiológusok jellemzői (városi jelleg, rendelő típusa, rendelő mérete) és a hét napjai (hétköznapok versus hétvégék) szerint. Az időbeli tendenciák értékeléséhez kiszámítottuk az átlagos leletezési 2014-től 2023-ig évente. Ezt meghatároztuk:
összességében, valamint vizsgálati módszer, városi jelleg, közösségi jövedelem, ADI, a hét napja, a rendelő típusa és a rendelő mérete szerint. Végül évente bemutattuk a képalkotó vizsgálat naptári napját követően leletezett igények százalékos arányát. Ezt külön-külön végeztük el minden olyan vizsgálat esetében, amelyet a képalkotás elvégzését követően legalább 1 és legfeljebb 7 napon belül leleteztek.

EREDMÉNYEK

Összesen 24 024 310 képalkotási igény felelt meg a felvételi kritériumoknak. A megfelelő jellemzők hiányában lévő igények kizárását követően 2 578 953 igény maradt, ezek az alábbiak voltak: 59,6% röntgen (n = 1 537 260), 15,9% CT (n = 411 265), 12,9% MR (n = 333 105) és 11,5% ultrahang (n = 297 323). A leletezésig eltelt átlagos napok száma 0,109 (95% CI: 0,108–0,111) volt. A leletezési idő a vizsgálati módszertől, valamint a radiológusok és a kedvezményezettek/páciensek jellemzőitől függően változott. Például az átlagos átfutási idő 0,134 (95% CI: 0,129–0,139) és 0,077 (95% CI: 0,072–0,083) nap volt azokban a közösségekben, ahol az egy főre jutó jövedelem <25 000 USD, illetve 100 000 USD volt; hétköznapokon alacsonyabb volt (0,104 [95% CI: 0,103–0,105]), mint hétvégén (0,303 [95% CI: 0,288–0,319]); és a rendelő típusa szerint a legnagyobb a nem többségi szakrendelők esetében (0,165 [95% CI: 0,162–0,169]) a kizárólag radiológiai rendelőkhöz (0,083 [95% CI: 0,082–0,085]) képest.

A leletezési idő az idő múlásával nőtt, és a növekedés elsősorban 2022-re és 2023-ra koncentrálódott.
Összességében az átlagos átfutási idők viszonylag hasonlóak voltak 2014 és 2021 között, körülbelül 0,1 (0,091 [95% CI: 0,086–0,095] 2014-ben, 0,104 [95% CI: 0,100–0,107] 2021-ben, és a közbenső években némileg változott), de 2022-ben 0,123-ra (95% CI: 0,119–0,127), 2023-ban pedig 0,193-ra (95% CI: 0,189–0,198) emelkedett. Másképp fogalmazva, a leletezési idő a 2014–2023 közötti időszakban 113%-kal nőtt, a teljes növekedés 19%-a, illetve 68%-a 2022-ben, illetve 2023-ban történt. A vizsgálati módszerek szerint a mintázat hasonló volt, a 2014-től 2023-ig tartó időszakban a növekedés a CT esetében 318%, az MR esetében 256%, az ultrahang esetében 140%, az XR esetében pedig 63% volt. A CT, MR és XR esetében ezek a növekedések 2022-re és 2023-ra koncentrálódtak, a 2014 és 2023 közötti növekedés 68–77%-a 2023-ban következett be.

Az átlagos leletezési idő a rendelőtípusok szerint eltérő volt. A kizárólag radiológiai, illetve a többségében radiológiai rendelők esetében volt a legrövidebb a 2014–2021 közötti időszakban. Az értékek viszonylag alacsonyak maradtak a kizárólag radiológiával foglalkozó rendelők esetében, de jelentősen emelkedtek a többségében radiológiával foglalkozó rendelők esetében, 2023-ban 0,455 napra (95% CI: 0,440–0,470) emelkedve.
A többségi szakterülettel nem rendelkező rendelők értékei 2014 és 2023 között folyamatosan emelkedtek. Az egyéb fő szakterülettel rendelkező rendelők értékei nem mutattak következetes tendenciát. A rendelők mérete szerint az átlagos leletezési idő az éves ingadozások figyelembevételével az idő múlásával hasonló maradt. Kivételt képeztek a 100 vagy annál több radiológussal rendelkező rendelők, amelyek esetében az érték 2023-ban jelentősen, 0,371 napra (95% CI: 0,367–0,376) emelkedett. A vizsgálati időszak alatt szinte az összes vizsgálatot (97,1%) a képalkotó vizsgálat napján leletezték. Konkrétan, 2014-ben a kérelmek 2,0%-át leletezték egy másik napon, szemben a 2023-as 5,5%-kal – ez 2,5-szeres növekedést jelent. A leletezésig eltelt átlagos napok számával összhangban, a képalkotó vizsgálat napját követően leletezett igénylések arányának változása 2023-ban nőtt a leginkább. Ez a tendencia fennmaradt, ha figyelembe vesszük a 2 vagy több nappal később, valamint a 7 vagy több nappal később leletezett képalkotó vizsgálatokat is.

MEGBESZÉLÉS

A rendelői és ambuláns képalkotó vizsgálatok leleteinek kézhezvételi idejére vonatkozó trendek elemzése alapján kiderült, hogy az átlagos kézhezvételi idő a 2014–2023 közötti időszakban több mint megduplázódott (113%), a legnagyobb növekedés pedig 2023-ban volt tapasztalható. A vizsgálati módszerek szerint a leletezési idő növekedése a CT, MR, US és XR esetében rendre 318%, 256%, 140% és 63% volt.
Ezek a tendenciák némileg eltértek a közösségek jövedelme, az ADI és az urbanizáció függvényében, az általában hátrányosabb helyzetű közösségekben hosszabb leletezési időket tapasztaltunk. Tekintettel az időben történő diagnózis bizonyított fontosságára a költségek, a betegek gyógyulása és elégedettsége szempontjából, ezek az eredmények aggodalmakat vetnek fel azzal kapcsolatban, hogy a radiológusok száma elégséges-e ahhoz, hogy időben kielégítsék a képalkotás iránti növekvő igényt.
Megállapítottuk, hogy vizsgálatunk során a legtöbb vizsgálatot a képalkotó vizsgálattal azonos naptári napon leletezték. Azonban a vizsgálati időszak alatt 2,5-szeresére nőtt azoknak a vizsgálatoknak az aránya, amelyeket egy vagy több nappal később leleteztek.

A sürgősségi osztályon végzett képalkotások számának növekedésével, különösen a CT-vizsgálatok esetében, amelyek átfogó anatómiai lefedettséget biztosítanak, de leletezésük jelentős időt vehet igénybe, valamint a vizsgálatonként értelmezendő képek számának növekedésével, a jelen tanulmányban megfigyelt meredek növekedés arra utal, hogy a mennyiségek elérhették azt a fordulópontot, amelyen túl a radiológiai munkaerő és a radiológusok rendelkezésére álló jelenlegi technológia már nem képes felszívni a képalkotó vizsgálatok áttekintéséhez szükséges folyamatos mennyiségi növekedést, ennek következtében a klinikai ellátás igényeit. Ezt a kihívást tovább súlyosbíthatja a jövőben várható munkaterhelés-növekedés a népesség, a várható élettartam növekedésével.

A tanulmány megállapította, hogy a legalacsonyabb jövedelmű közösségekben a 2014–2020-as időszakban az ügyintézési idő 56%-kal hosszabb volt, mint a legmagasabb jövedelmű közösségekben, és ez a különbség a 2021–2023-as időszakban tovább nőtt, elérve a 121%-ot. A hátrányos helyzetű közösségekben, például a vidéki területeken és az alacsony jövedelmű területeken tapasztalható hozzáférési egyenlőtlenségek jól ismertek. Eredményeink potenciális másodlagos hatásokra utalnak, mivel a várakozási idők növekedése tovább rontotta a jövedelemalapú különbségeket. Ezzel szemben az ADI szerint a leginkább és a legkevésbé hátrányos helyzetű közösségek közötti különbség az 2014–2020-as időszak 44%-áról 26%-ra csökkent a 2021–2023-as időszakban. A közösségi jövedelem és az ADI között összefüggés van, de nem azonosak. Hogy miért különböznek ezek a jövedelmi és ADI-mintázatok, arra ez a tanulmány nem tud választ adni; azonban egy lehetséges magyarázat az, hogy a jövedelem szorosabban kapcsolódik a kedvező fizetői összetételhez, ami jobb hozzáférést jelent a radiológiai ellátáshoz, míg mind a kevésbé, mind a jobban hátrányos helyzetű közösségek közel lehetnek nagy orvosi központokhoz, ami elnyomhatja az ADI és a hozzáférés közötti összefüggést.

A leletezési idő alakulása a városi jelleg szerint is eltérő volt. A korai években nem volt különbség a vidéki jelleg szerint, de 2020-ban enyhe különbség alakult ki. A nem CBSA-területek leletezési ideje meredeken csökkent, és 2023-ban alacsonyabb volt, mint a nagyvárosi és a kisvárosi területeken. Ez annak köszönhető lehet, hogy elemzésünk időtartama előtt és alatt több olyan politikai változás is bevezetésre került, amelynek célja az volt, hogy javítsa az egészségügyi ellátáshoz való hozzáférést a vidéki amerikaiak számára strukturális megoldások és pénzügyi támogatás révén, amelyek stabilizálták a vidéki kórházakat, kiterjesztették a távegészségügyet, munkaerő-programokat hajtottak végre, és ösztönzőket biztosítottak a vidéki gyakorlatban dolgozó szolgáltatók számára.

Összehasonlítottuk a különböző típusú egészségügyi intézmények leletezési idejét, figyelembe véve az összevonásból és a teljes létszám fenntartásából fakadó eltérő kihívásaikat. Megállapítottuk, hogy a nem többségi szakterületű rendelők, amelyek közé a kórházak és az egészségügyi rendszerek tartoznak, a feldolgozási idő folyamatos növekedését mutatták, szemben a 2022-től megfigyelt általános meredek emelkedéssel. Ezzel szemben a kizárólag radiológiai rendelők a vizsgálati időszak nagy részében alacsony feldolgozási időt tartottak fenn, 2023-ban viszonylag kis mértékű növekedéssel. Bár adatainkból nem lehet megítélni ezeknek a különbségeknek az okát, lehetséges okok között szerepel, hogy a kizárólag radiológiával foglalkozó rendelők hatékonyabb változtatásokat hajtottak végre a hatékonyság növelése érdekében, vagy hogy a radiológusok ezekben a rendelőkben hosszabb munkaórákat vagy több napot dolgoznak a növekvő volumen lefedése érdekében, vagy pedig kevésbé vannak kitéve azoknak a kihívásoknak, amelyek a sürgősségi osztályon készült képalkotó vizsgálatok leletezésére vonatkoznak, ahol a betegenkénti volumen 2013 és 2023 között nőtt. Egy másik hipotézis az, hogy azok a rendelők, amelyek nem tudtak lépést tartani a növekvő képalkotási volumenekkel, hajlamosabbak felvásárlásra, ami szelekciós torzítást eredményez a fennmaradó, kizárólag radiológiával foglalkozó rendelők körében. Ezt az elméletet alátámasztják a konszolidációval kapcsolatos korábbi kutatások, amelyek megállapították, hogy a kizárólag radiológiával foglalkozó rendelők száma 32%-kal csökkent, míg a nem kizárólagos szakterülettel rendelkező rendelők száma 25%-kal nőtt 2014 és 2023 között.

A rendelők mérete szerint a legnagyobb rendelőkben volt a legnagyobb a várakozási idő növekedése 2022-ben és 2023-ban, míg a legkisebb rendelők esetében nem volt észlelhető egyértelmű tendencia. Egy korábbi tanulmány megállapította, hogy a 100 vagy annál több radiológussal rendelkező rendelők száma 2014 és 2023 között 349%-kal nőtt; lehetséges, hogy a gyors növekedés és a kisebb rendelők felvásárlása összefüggésbe hozható a különböző leletezési idők tendenciáival, de ennek vizsgálata nem tartozott jelen tanulmány keretébe. Megjegyzzük, hogy az egyesülések gyakran integrációs problémákat eredményeznek (munkaelosztás és szolgáltatások összehangolása, IT/PACS integrációs kihívások, valamint kommunikációs és kulturális különbségek), amelyek hozzájárulhatnak a nagyobb rendelőkben a leletezési idő növekedéséhez.

Ez a tanulmány a kórházi járóbeteg-rendelésen és a magánrendelőkben végzett képalkotó vizsgálatokra összpontosított, ahol ezek a vizsgálatok gyakran ugyanazon a munkalistán szerepelnek, mint a sürgősségi osztályon végzett képalkotó vizsgálatok, de a sürgősségi eseteket előnyben részesítik. Ezért a sürgősségi osztályon végzett képalkotások számának növekedése késleltetheti a rendelői és kórházi járóbeteg-képalkotások leletezését. Tekintettel arra, hogy a járóbeteg-ellátásban a betegek gyors kezelése megelőzheti a költségesebb sürgősségi ellátást, a jövőbeli tanulmányoknak értékelniük kell, hogy a sürgősségi osztályon végzett képalkotások mennyisége milyen mértékben jár együtt a járóbeteg-képalkotások leletezési idejének meghosszabbodásával.

Összegzésként elmondható, hogy a Medicare-biztosítottak körében végzett, a vizsgálati leletek rendelkezésre állásának idejét vizsgáló országos elemzés 2021 és 2023 között meredek emelkedést mutatott. A vizsgálati leletek rendelkezésre állásának ideje minden vizsgálati módszer esetében megnőtt, de a legjelentősebb növekedés a CT- és MR-vizsgálatoknál volt, és ezek a növekedések tovább súlyosbították a már amúgy is hosszabb várakozási időket az alacsonyabb jövedelmű közösségekben. Ezek a növekedések valószínűleg arra utalnak, hogy a radiológiai szakemberek létszáma elérte a maximális kapacitását, vagyis nem képesek felvenni a további munkaterhelést.
A jövőbeli kutatásoknak meg kell állapítaniuk, hogy a jelenlegi tendenciák tovább romlanak-e, és meg kell vizsgálniuk a legutóbbi tendenciákhoz hozzájáruló tényezőket, például a sürgősségi osztályokon végzett képalkotások számának növekedését, a radiológusok hiányát, valamint a késleltetett képalkotási leletek következményeit.
Ezek az eredmények arra utalnak, hogy amennyiben nem történnek olyan változtatások, amelyek növelik a személyzet kapacitását vagy csökkentik a képalkotási feladatok mennyiségét, a leletek elkészítésének időtartamának növekedése végül klinikailag jelentős késedelmekhez vezethet.

AI/NotebookLM összefoglaló:

ESR Essentials: gyermekgyógyászati fejfájások neuroimaging vizsgálata sürgősségi és nem sürgősségi helyzetekben

Bágyi Péter — Fri, 13 Mar 2026 09:22:38 +0100

Az ESR (Európai Radiológus Társaság) Páciensekkel foglalkozó tanácsadó csoportja (PAG) rendszeresen ülésezik, hozzájárul az oktatási törekvésekhez, a betegek álláspontját képviseli a protokollokkal és a minőséggel kapcsolatos valamennyi ESR tevékenységben.
Az ESR valamennyi irányelve és közzétett tudományos cikkei, protokolljai (pl,: ESR Essentials) ma már tartalmaznak a betegek számára készült összefoglalókat (Patient summary), amelyek a laikus olvasók számára közérthető nyelven összefoglalják a dokumentumok fő üzeneteit.
Ezekből szemlézve folyamatosan a legfontosabbak:

A fejfájás nagyon gyakori a gyermekek és tinédzserek körében.

A legtöbb esetben nem súlyos, és nem igényel további vizsgálatokat.

Bizonyos helyzetekben azonban az orvosok agyi képalkotó vizsgálatot kérhetnek, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a fejfájást nem súlyosabb probléma okozza, amely sürgős kezelést igényel.

Ez a cikk elmagyarázza, mely fejfájás-tünetek aggasztóbbak gyermekeknél, és mely képalkotó vizsgálatok a legmegfelelőbbek ezekben az esetekben, igyekezve minimalizálni a sugárzás okozta lehetséges következményeket. Leírja továbbá azokat az agyi változásokat, amelyeket az orvosok leggyakrabban látnak ezeken a vizsgálatokon, és tippeket ad a fontos eltérések könnyebb felismeréséhez.

Cikk:
Geraldo, A.F., Arrigoni, F., Löbel, U. et al.
ESR Essentials: neuroimaging of pediatric headaches in the emergent and non-emergent setting - practice recommendations by the European Society of Neuroradiology.
Eur Radiol (2026). https://doi.org/10.1007/s00330-026-12398-7

Minden út az outsourcinghoz vezet

Bágyi Péter — Mon, 23 Feb 2026 20:40:44 +0100

forrás:
All roads lead to outsourcing
Dr. Paul McCoubrie
Feb 17, 2026
auntminnieeurope.com

A nemzetközi egészségügyi rendszerek többségéhez hasonlóan az Egyesült Királyság Nemzeti Egészségügyi Szolgálata (NHS) is siralmas állapotban van. A szakmák túlterheltek, többségük már a rugalmasság határain túl van. Sokan már összeomlottak és tönkrementek.

Ez nem csak a baloldali demagógia vagy az orvosok szokásos panaszkodásának eredménye. Az NHS és az egészségügyi ellátás személyzeti hiányának problémája teljesen valós. A munkaterhelés nőtt, mivel a lakosság élettartama meghosszabbodott, az egészségügyi ellátás pedig egyre összetettebbé vált. A finanszírozást vagy reálértékben csökkentették, vagy soha nem jut el az első vonalba. A termelékenység csökkent, mivel az NHS-ben egyre nehezebb dolgozni.

Hogyan birkóztunk meg ezzel?

Keményebb munkával. Valójában túl kemény munkával. Ez kiégés és általános boldogtalanság járványához vezetett. A termelékenység növelésére tett kétségbeesett kísérletekkel birkózunk meg ezzel. De amint néhány bürokratikus akadályt leküzdünk, újabbak jelennek meg, mintha egy mesebeli varázserdőben lennénk.

Új alkalmazottakat veszünk fel. Ideális esetben új tanácsadókat, rezidenseket, ösztöndíjasokat és társult szakembereket alkalmazunk. De ők drágák és ritka árucikkek. Egyre gyakrabban alkalmazunk más szakembereket, hogy pótolják a hiányt: szakápolókat, orvosasszisztenseket és egyre többféle terapeutát. Ha igazán elakadunk, helyetteseket alkalmazunk. De ők nagyon drágák és – ööö – változó minőségűek.

A probléma meglehetősen egyszerű: három évtizedes eltérés van a CT/MRI növekedése (évente körülbelül 8%) és a munkaerő növekedése (körülbelül 4%) között. A radiológia más területei is növekedtek, de ezek csak mellékesek a keresztmetszeti képalkotás hatalmas növekedéséhez képest, különösen a „munkaidőn kívüli” vagy sürgősségi radiológia terén, amely évente több mint 10–20%-kal növekszik.

Ebben a században semmi sem változott annyira az Egyesült Királyság orvosi gyakorlatában, mint a munkaidőn kívüli radiológia. Semmi sem közelíti meg ezt. Húsz évvel ezelőtt a radiológiai osztályok délután 5 órakor bezártak, és utána szinte lehetetlen volt vizsgálatot kapni – kivéve, ha például áldozati ajándékokat adtak. Ma már a redőnyök soha nem zárulnak le. A rezidenseknek már nem is kell a saját vérükkel kéréskártyákat írniuk.

A Royal College of Radiologists több mint 25 éve rámutatott erre a személyzeti válságra, és előrejelzései pontosan beigazolódtak. A radiológus szakorvosok hiánya jelenleg 30% – körülbelül 2000 szakorvos hiányzik. Egy tréfás kedvű ember így foglalta össze az egész katasztrófát: „Az NHS munkaerő-tervezése oxymoron.”

Nehéz növelni a radiológiai leletezések kapacitását. Megpróbáltunk toborozni. Megpróbáltunk megtartani a munkavállalókat. Megpróbáltunk belső erőforrásokat bevonni. Megpróbáltunk helyettesítőket alkalmazni. De a munkaterhelés még mindig meghaladja a keresletet. Nemcsak a kereslet növekszik és a munkaerő nem elegendő, hanem a várakozások is egyre magasabbak. Ez egy tökéletes vihar. És tökéletesen lehangoló is. A gyönyörű szakmám kollektív térdre kényszerült.

A teleradiológiára való támaszkodás

A válasz egyre inkább a teleradiológiai cégekhez való kiszervezés. Ezért is mondják, hogy „minden út a kiszervezéshez vezet”. Ez olyan, mintha beismernék a vereséget. Ritkák azok a radiológusok, akik fel akarják adni a munkájukat.

Nagyon tisztában vagyunk a látszatával. A kiszervezéshez való fordulás közben úgy tűnik, mintha a helyi radiológusok vagy nem törődnének, vagy túl lusták lennének. Vagy mindkettő. De biztosíthatom Önöket, hogy pont az ellenkezője igaz. A radiológusok nagyon is törődnek. A legtöbbjük régi iskola munkamorállal rendelkezik, és teljes mértékben tudatában vannak annak, hogy önzetlenségüket kihasználják, mégis keményen dolgoznak.

Kiszervezés nélkül a legtöbb brit radiológiai osztály teljesen tönkremenne. Az Egyesült Királyság kórházainak 95%-a ma már legalább egy részét kiszervezi radiológiai tevékenységének. Kiszervezés nélkül a vizsgálati leletek késedelme egyre nagyobb lenne. A hetekig tartó késedelmek hónapokká válnának. Ez pedig a kórház többi részének leállását okozná. A radiológiai leletek késedelme sokféle közvetlen és közvetett módon károsítja a betegeket.

A kiszervezett radiológia sokkal drágább, mint a házon belüli leletek. Az NHS az elmúlt évtizedben több mint 1 milliárd fontot (1,1 milliárd eurót) költött kiszervezett radiológiai szolgáltatásokra. 2024-ben az NHS több mint 200 millió fontot (230 millió eurót) költött kiszervezésre, 29 millió fontot (24 millió eurót) helyettesítőkre és 80 millió fontot (92 millió eurót) belső szolgáltatásokra, ami 16%-os növekedést jelent 2023 óta. Érdemes megjegyezni, hogy ez a 325 millió font (374 millió euró) fedezné 3000 radiológus szakorvos fizetését, ami egyharmaddal több, mint a jelenlegi hiány. Az éves kiadás az előrejelzések szerint az elkövetkező öt évben 550 millió fontra (633 millió euróra) fog emelkedni.

Bárki, aki rendelkezik egy kis józan ésszel vagy pénzügyi ismeretekkel, megdöbbenve nézné ezt a spirálisan emelkedő kiszervezési számlát. Nyilvánvalóan sokkal olcsóbb több radiológust képezni, és így betölteni a megüresedett álláshelyeket, de az NHS felső vezetése ritkán tervez a pénzügyi év végét meghaladóan. És elmondhatom, hogy a képzés az utolsó szempont.

A radiológia kiszervezésének vannak előnyei. Rugalmas, szükség szerint növelhető vagy csökkenthető. Nehéz szolgáltatási rések is kitölthetők. És ha többet fizetünk, a vizsgálatok eredményei 24 órában, 7 napban a héten elérhetők, ami biztosítja a radiológiai szolgáltatások rendelkezésre állását munkaidőn kívül is az Egyesült Királyságban. Összességében a cégek biztonságos és értékes szolgáltatást nyújtanak.

Van azonban egy elefánt a szobában. Minden sebész és orvos, akit ismerek, utálja a kiszervezett radiológiai leleteket. Ez nem új keletű dolog; a teleradiológusok évtizedek óta kapják a kritikát. Van is egy kifejezés erre: „telebullying” (távzaklatás). Nekem személyesen nincs ezzel semmi bajom. Néhány legjobb barátom teleradiológus.

Rossz hírnév

Akkor miért van olyan rossz hírneve a teleradiológiai leleteknek?

Van néhány elméletem erről. Nem hiszem, hogy a teleradiológusok rosszabbak lennének helyi kollégáiknál; mindannyian az Egyesült Királyságban képzett és bejegyzett radiológusok. Nem hiszem, hogy azért sietnek a leleteikkel, mert időnyomás alatt állnak; ez minden radiológusra igaz. Nem hiszem, hogy azért, mert fiatalabbak, tapasztalatlanabbak vagy kevésbé képzettek; rengeteg nagyon tapasztalt radiológus dolgozik teleradiológusként.

De észrevettem, hogy a probléma a fiatalabb teleradiológusokkal van. Két alapvető hibát követnek el a radiológiai leletekben. Először is, őrülten túlreagálnak, és leleteiket kétes eredetű, irreleváns megállapításokkal töltik meg. Másodszor, őrülten kitérnek, és látszólag képtelenek vagy nem hajlandók jelentőséget vagy jelentőségtelenséget tulajdonítani végzetes leleteiknek.

Ezek a védekező gyakorlat jellemzői. Ez azért rossz, mert a sebész nem tudja, mit kezdjen a leletekkel – a leletek valósak vagy hamisak? Ezért helyi véleményt kérnek, ami munkát jelent a helyi radiológusok számára – pont az ellenkezője annak, amit eredetileg szándékoztak. De az ilyen védekező leletek gyakorisága minden távradiológust egy kalap alá vesz. Ami nem fair, mivel a többségük rendben van.

Akkor mit kell tenni?

Az én szememben a válasz egyszerű. A túldiagnosztizálást és a felesleges felfedezéseket ugyanúgy kell kezelni, mint egy fontos megállapítás elmulasztását. A hamis pozitív eredmények ugyanolyan hibák, mint a hamis negatívak. Nem azt mondom, hogy a kételyek között ingadozó távradiológusokat a saját cipőjükkel kell megverni. Nos, legalábbis nem túl erősen. És csak rövid ideig. Szerintem csak le kell vonni a leletezési díjuk egy részét minden egyes vétségért. Minden túlzott lelet, minden indokolatlan óvatosság és minden felesleges homályos kijelentés 25%-os levonást jelent a díjukból. Ez biztosan felkeltené a figyelmüket. Bizonyos gazfickók nettó veszteséggel zárnák a napot. A gyenge teleradiológiai leletek problémája egyik napról a másikra megszűnne.

ESR Essentials: csontvelő MRI az onkológiában - gyakorlati ajánlások

Bágyi Péter — Tue, 17 Feb 2026 23:33:38 +0100

Az MRI közvetlen, sugárzásmentes képet ad a csontvelőről, általában kontrasztanyag beadása nélkül.

Az MRI pontos és korai módszert kínál a csontvelő rákos megbetegedéseinek felismerésére.

Segít a betegség megfelelő stádiumának meghatározásában, a kezelés megtervezésében és a kezelés hatásának értékelésében.

Az MRI idővel megismételhető a kiújulás vagy a kezeléssel kapcsolatos komplikációk figyelemmel kísérése érdekében.

Cikk:
Lecouvet, F.E., Taihi, L., Kirchgesner, T. et al.
ESR Essentials: bone marrow MRI in oncology—practice recommendations by the European Society of Musculoskeletal Radiology.
Eur Radiol (2026). https://doi.org/10.1007/s00330-025-12307-4

ESR Essentials: Perfúziós MRI - gyakorlati ajánlások

Bágyi Péter — Tue, 17 Feb 2026 23:30:29 +0100

A perfúzió biztosítja a szervek állandó vérellátását és tápanyagellátását.

Mind a túl alacsony (stroke), mind a túl magas perfúzió (rák) betegség jele lehet.

Négy fő perfúziós mágneses rezonancia képalkotási technika létezik.

Némelyikük kontrasztanyag beadását igényli, mások nem.

A perfúziós technika kiválasztása a szervtől és a betegségtől függ.

A perfúziós MRI kritikus információkat nyújt a betegség diagnosztizálásához, stádiumának meghatározásához és kezeléséhez, de nem mindegyiket használják rendszeresen a klinikákon.

A klinikai alkalmazás javítása érdekében az orvosoknak, kutatóknak és MRI-gyártóknak együtt kell dolgozniuk a irányelvek kidolgozásán.

Cikk:
van Houdt, P.J., Václavů, L., Sourbron, S. et al.
ESR Essentials: Perfusion MRI - practice recommendations by the European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology.
Eur Radiol (2026). https://doi.org/10.1007/s00330-025-12306-5

ESR Essentials: képalkotás orrdugulás és orrvérzés esetén - gyakorlati ajánlások

Bágyi Péter — Tue, 17 Feb 2026 23:06:42 +0100

Az orrdugulás és az orrvérzés gyakori egészségügyi problémák.

A legtöbb esetben enyhe tünetekről van szó, amelyek klinikai vizsgálattal és orr-endoszkópiával diagnosztizálhatók.

A képalkotó vizsgálatok, mint a CT vagy az MRI, általában tartós tünetek, endoszkópiával nem egyértelmű eredmények vagy műtéti tervezés esetén kerülnek alkalmazásra.

Orrvérzés esetén csak akkor van szükség vizsgálatra, ha a vérzés súlyos, gyakori vagy az orr mélyebb területeiből származik.

A képalkotó vizsgálatok célzott alkalmazása segít az orvosoknak a kiváltó ok pontos azonosításában és a legjobb kezelés kiválasztásában, elkerülve a felesleges vizsgálatokat és a sugárterhelést.

Cikk:
Péporté, A.R.J., Vassallo, E., Preda, L. et al.
ESR Essentials: imaging in nasal obstruction and epistaxis - practice recommendations by the European Society of Head and Neck Radiology.
Eur Radiol (2026). https://doi.org/10.1007/s00330-025-12305-6

Az AI-alapú orvostechnikai eszközök forgalomba hozatal utáni felügyeletére vonatkozó szabályozás

Bágyi Péter — Fri, 09 Jan 2026 14:59:35 +0100

Teljes cikk:

Cuocolo, R., Bernardini, D., Pinto dos Santos, D. et al.
AI medical device post-market surveillance regulations: consensus recommendations by the European Society of Radiology.
Insights Imaging 16, 275 (2025).
https://doi.org/10.1186/s13244-025-02146-8

ESR ajánlások:

Az orvosi képalkotás szakemberei nem ismerik kellőképpen a PMS-t (forgalomba hozatal utáni felügyelet) és a klinikai gyakorlatban az AI-alapú orvostechnikai eszközökre vonatkozó klinikai nyomonkövetési követelményeket és előírásokat, ideértve az ilyen rendszerek üzemeltetőjeként betöltött feladataikat is.
Megjegyzés: Az ESR és az Európai Orvosi Képalkotási Informatikai Társaság (European Society of Medical Imaging Informatics) közelmúltbeli felmérése rávilágított arra, hogy a radiológusok nem ismerik az AI-re vonatkozó előírásokat és különösen a PMS-t, függetlenül attól, hogy jelenleg AI-alapú orvostechnikai eszközöket üzemeltetnek-e vagy sem [1].
A PMS-nek (forgalomba hozatal utáni felügyeletnek) tartalmaznia kell egy platformot, amely biztosítja a folyamatosan gyűjtött teljesítményadatok hozzáférhetőségét a bevezetők számára, lehetővé téve mind az orvosi képalkotó szakemberek általi figyelemmel kísérést, mind a PMCF által előírt, releváns eseményekről szóló ad hoc jelentéstételt.
Megjegyzés: Az adatgyűjtés önmagában nem elegendő ahhoz, hogy az orvosi képalkotó szakemberek teljes mértékben tisztában legyenek az intézményi szinten bevezetett AI-alapú orvostechnikai eszközök folyamatos teljesítményével (és esetleges romlásával). Ez az információ egyértelműen elengedhetetlen a bevezetők egyes kötelezettségeinek, például a PMCF-nek (piaci forgalomba hozatal utáni klinikai visszajelzésnek) a teljesítéséhez.
Az adatgyűjtést, amelyet az AI-alapú orvostechnikai eszközök üzemeltetői végezhetnek, intézményi szinten kell megvalósítani (pl. egy osztályon/kórházban dolgozó, erre a feladatra kijelölt személyzet által kezelt, félig automatizált rendszer segítségével), ahelyett, hogy egyetlen orvosok önkéntes tevékenységére támaszkodnának.
Megjegyzés: Jelenleg egyes mesterséges intelligencia alapú orvostechnikai eszközök szolgáltatói az alkalmazók önkéntes alapú, időszakos jelentéseire támaszkodnak a mesterséges intelligencia klinikai gyakorlatban való teljesítményével kapcsolatos adatok tekintetében. Ezeket a gyakorlatokat fel kell váltani az intézményi erőforrások (pl. informatikai infrastruktúra) kihasználásával történő szisztematikus adatgyűjtéssel, hogy biztosítható legyen a megbízhatóság és a bizonyítékok megbízhatóbb gyűjtése.
Egy adott AI-alapú orvostechnikai eszköz összes üzemeltetőjének képesnek kell lennie arra, hogy a jelenlegi adatvédelmi előírásoknak megfelelő formában hozzáférést kérjen a PMS-re és a rendszer teljesítményére vonatkozó összesített adatokhoz.
Megjegyzés: Az AI-alapú orvostechnikai eszközök teljesítményére vonatkozó adatok hozzáférhetősége jelentősen segítheti az orvosokat a rendszer megbízhatóságának értékelésében és a betegellátást negatívan befolyásoló problémák időben történő felismerésében.
Új AI-alapú orvostechnikai eszköz bevezetésekor a PMS-rendszert is egyidejűleg rendelkezésre kell bocsátani. Ha egy már meglévő eszközhöz új funkciót adnak hozzá, a PMS-t a kontextusnak megfelelően frissíteni kell, hogy az tartalmazza az új információkat.
Megjegyzés: A PMS kritikus jellegére tekintettel nem elfogadható semmiféle késedelem a klinikai használatban lévő összes AI-alapú orvostechnikai eszközhöz tartozó adatgyűjtő és teljesítményfigyelő eszközök bevezetésében.
A folyamatos figyelemmel kísérésen túlmenően a szolgáltatóknak időszakos (pl. 6–12 havonta) felülvizsgálatokat kell végezniük a PMS-adatokon, és azokat be kell mutatniuk a telepítőknek, hogy a gyógyászati eszközök használata tájékozottan, folyamatosan történjen, és a teljesítmény romlása időben felismerhető legyen.
Megjegyzés: A rendszeres összefoglaló jelentés, amelynek időzítése a betegellátás szempontjából az orvostechnikai eszköz fontosságától függ, szükséges eszköz a bevezetők által végzett teljesítményértékelés megvalósíthatóságának biztosításához, még mélyreható műszaki ismeretek nélkül is.
Bizonyos felhasználási esetekben (pl. képalkotás) további adatok (pl. nem AI-vel rekonstruált képek) gyűjtése lehet szükséges az AI-alapú orvostechnikai eszköz rendszeres teljesítményértékeléséhez.
Megjegyzés: Tekintettel az AI-alapú orvostechnikai eszközök széles körű alkalmazási területeire, nem mindig áll rendelkezésre a teljesítmény és a minőség értékeléséhez szükséges alapadatok. Ha lehetséges, a szükséges adatokat rendszeresen össze kell gyűjteni, hogy ilyen értékelések elvégezhetők legyenek. Az AI-val támogatott kép-rekonstrukció tipikus példája egy ilyen helyzetnek, mivel a nem AI-val rekonstruált képeket nem szerzik be a klinikai rutinban referenciastandardként.
A hatékony PMS érdekében a szolgáltatóknak meg kell adniuk az AI-alapú orvostechnikai eszköz alapvető pontossági mutatóit, beleértve a bizonytalansági mérőszámokat (pl. 95%-os konfidencia-intervallumok). Ezeknek a PMS-platformon jól láthatónak kell lenniük a felhasználók számára, hogy megkönnyítsék a gyenge teljesítmény vagy egyéb problémák észlelését.
Megjegyzés: Mivel az AI-alapú orvostechnikai eszközök tanúsításához alapszintű teljesítményt kell meghatározni, ezeket az adatokat a bevezetők rendelkezésére kell bocsátani, hogy megkönnyítsék a PMS és PMCF célú teljesítményfigyelés feladatát, elkerülve a klinikai bevezetés utáni teljesítményromlás felismerésének felesleges késedelmét.
Az AI-alapú orvostechnikai eszközök üzemeltetői fontolóra kell vegyék, hogy tájékoztassák a beutaló orvost és/vagy a betegeket az AI-vel kapcsolatos problémákról és azok megoldásáról, ha az esemény súlyossága és/vagy klinikai relevanciája ezt indokolja (pl. a PMCF-előírások szerint jelentéstételi kötelezettség alá eső esemény).
Megjegyzés: Tekintettel az AI-alapú orvostechnikai eszközök újdonságára és arra, hogy azok használatával kapcsolatban az orvosi szakmák és a betegek különböző mértékben vannak tisztában, az AI-alapú orvostechnikai eszközök teljesítményével kapcsolatos problémák kezelésének és azok betegellátásra gyakorolt hatásának korlátozásának legjobb gyakorlatát eseti alapon kell értékelni. A negatív következmények kockázatának csökkentése érdekében elengedhetetlen a betegellátásban részt vevő többi érdekelt féllel való kommunikáció.
A PMCF-kötelezettségek betartásának megkönnyítése érdekében célszerű, hogy a PMS-hez használt platform lehetővé tegye a felhasználói visszajelzések rögzítését is. Ezeknek az információknak ugyanazon platformon keresztül más, ugyanazon intézményben dolgozó orvosok számára is hozzáférhetőnek kell lenniük, hogy megkönnyítsék a mesterséges intelligenciával működő orvostechnikai eszközökkel kapcsolatos kritikus problémák helyi szintű felismerését.
Megjegyzés: Mivel a PMCF a PMS-től eltérő feladatot jelent, a nemkívánatos események jelentését a lehető legnagyobb mértékben egyszerűsíteni kell, kihasználva a PMS célokra már rendelkezésre álló technológiákat. Az ilyen adatok más felhasználók számára való hozzáférhetősége (az adatvédelmi törvényekkel összhangban) szintén elengedhetetlen az AIaMD-vel (mesterséges intelligencia mint orvostechnikai eszköz) kapcsolatos problémák gyors orvoslásához.
Az ESR az interoperábilis PMS-szabványok mellett áll ki, amelyek megkönnyítik a több szolgáltatótól származó AI-orvostechnikai eszközök közös platformjainak használatát. Ez a gyakorlat jelentősen növelné a PMS hozzáférhetőségét és kezelhetőségét mind a szolgáltatók, mind a felhasználók számára, mivel az AI-orvostechnikai eszközök száma és azok klinikai gyakorlatban való alkalmazása várhatóan növekedni fog az elkövetkező években.
Megjegyzés: Az AI-alapú orvostechnikai eszközök használata és a PMS közötti súrlódások csökkentése érdekében a közös szabványok nagyban elősegítenék az interoperabilitást és a szükséges információkhoz való hozzáférés megkönnyítését, csökkentve ezzel a bevezetők terheit, amikor rendszeresen több eszközzel kell együttműködniük.
A szolgáltatók közös szoftverplatformokat alkalmazhatnak a többféle AI-alapú orvostechnikai eszközhöz való hozzáférés optimalizálása érdekében. Ebben az esetben az összes AI-alapú orvostechnikai eszköz adatainak összesítésének megkönnyítése érdekében ajánlott az interoperábilis PMS-szabványok használata. Például előnyösebb lenne a szoftverplatform szintjén egységes felhasználói felületen keresztül hozzáférni az adott platformon keresztül szállított összes eszköz monitorozásához, mint az egyes orvostechnikai eszközök dedikált felületén belül elszigetelt PMS-rendszereket használni.
Megjegyzés: Ha közös orvostechnikai eszköz-szolgáltatási platformot alkalmaznak, a PMS egyetlen platformon való központosítása jelentős előnyt jelenthet a telepítők számára a kritikus PMS-adatokhoz való hozzáférés akadályainak eltávolításában, amikor a közös szoftverplatformon keresztül szállított AI-orvostechnikai eszközök teljesítményét figyelik.

Következtetés

Az AI technológiát alkalmazó orvostechnikai eszközök egyre gyakoribbak a klinikai gyakorlatban. A radiológia más területein elérhető legjobb gyakorlatokhoz képest még mindig hiányosságok tapasztalhatók az orvosok tudatosságában. Ez a helyzet különösen nyilvánvaló a PMS és a PMCF esetében, ahol ezeket az aktív hatályos szabályozások elvileg egyértelműen meghatározzák, de a jelenlegi tisztázatlan szabványosítás és követelmények miatt nem alkalmazzák őket. Az ESR e tekintetben megfogalmazott ajánlásai remélhetőleg az első lépést jelentik a szükséges iránymutatások és tudatosság kialakítása felé közösségünkben, hogy javuljon az AI orvostechnikai eszközökként való bevezetésének és nyomon követésének következetessége, ugyanakkor az orvosok egyértelmű referencia-szabványhoz juthatnak, amikor ezekkel az új technológiákkal foglalkoznak, amelyek a korábbi gyakorlathoz képest egyedülálló kihívásokat jelentenek.

Rövidítések
AIaMDs: mesterséges intelligencia mint orvostechnikai eszközök
ESR: Európai Radiológus Társaság
MDR: orvostechnikai eszközökre vonatkozó rendelet
PMCF: forgalomba hozatal utáni klinikai visszajelzés
PMS: forgalomba hozatal utáni felügyelet

Teljes cikk:
Cuocolo, R., Bernardini, D., Pinto dos Santos, D. et al.
AI medical device post-market surveillance regulations: consensus recommendations by the European Society of Radiology.
Insights Imaging 16, 275 (2025).
https://doi.org/10.1186/s13244-025-02146-8

A mesterséges intelligencia eszközök költséghatékonysága a radiológiában: szisztematikus áttekintés

Bágyi Péter — Tue, 06 Jan 2026 21:57:47 +0100

Brin, D., Tau, N.
Cost-effectiveness of artificial intelligence tools in radiology: a systematic review.
Eur Radiol (2025).
DOI: 10.1007/s00330-025-12242-4

Bevezetés

A radiológia az elsők között alkalmazta a klinikai mesterséges intelligenciát (AI), egyre több eszközt vetve be a diagnosztikai pontosság javítása és a munkafolyamatok racionalizálása érdekében. 2025-re több mint 270 CE-jelöléssel ellátott radiológiai AI-termék lesz elérhető Európában [1], és több mint 950 FDA-engedélyezett AI-kompatibilis orvostechnikai eszköz tartalmaz radiológiai alkalmazásokat az Egyesült Államokban (USA) [2]. A jelentett felhasználás főként felmérési adatokon alapul, amelyek szerint az Egyesült Államok radiológiai osztályainak körülbelül kétharmada valamilyen formában használja az AI-t [3], míg Európában az alkalmazás aránya alacsonyabbnak tűnik, de fokozatosan növekszik [4,5,6,7].

A gazdasági életképesség kritikus fontosságú a fenntartható bevezetéshez, különösen az erőforrás-igényes egészségügyi rendszerekben, ahol a döntéshozatal a többletköltségektől és -haszonoktól függ [8, 9].

A gazdasági életképesség arra utal, hogy az AI-eszközök bevezetésének egészségügyi előnyei meghaladják-e a szükséges további pénzügyi beruházásokat. Ezek a beruházások általában magukban foglalják a szoftver kezdeti beszerzésével és a folyamatos éves előfizetési költségekkel, a számítástechnikai infrastruktúrával, a karbantartással, a klinikai munkafolyamatba való integrációval és a személyzet képzésével kapcsolatos költségeket [10]. Az AI bevezetésének költségei ritkán nyilvánosak, gyártónként és egészségügyi rendszerenként eltérőek, és gyakran alulbecsült tételeket tartalmaznak (pl. gyártói árképzési modellek, munkafolyamat-integrációs költségek, teljesítményfigyelés, modellfrissítések). Évente több tízezer vagy akár több százezer dollárba is kerülhetnek. A közzétett gazdasági modellek általában a költségeket több tízezer dollárra becsülik a beállítási költségek és az alacsony egy- vagy két számjegyű dollárösszegű tanulmányonkénti díjak alapján, néhány esetben pedig néhány száz dollárra becsülik a betegek számát [7, 11,12,13]. A gazdasági életképességet különböző típusú egészségügyi gazdasági elemzésekkel lehet értékelni, például költségminimalizálási elemzéssel (CMA) vagy költséghatékonysági elemzéssel (CEA).

Míg az AI-alkalmazások fejlesztői a hatékonyság növelését és a radiológiai munkaidő és költségek csökkentését állítják, kevés empirikus, valós bizonyíték van, amely nagymértékű, tartós időmegtakarítást igazolna [14,15,16,17,18,19]. Tudomásunk szerint eddig még nem készült olyan szisztematikus áttekintés, amely összefoglalná az AI radiológiai alkalmazásának költséghatékonyságára vonatkozó bizonyítékokat.

E szisztematikus áttekintés célja az volt, hogy értékelje a radiológiában alkalmazott AI-alapú eszközök költséghatékonyságára vonatkozó meglévő bizonyítékokat, betekintést nyújtson azok gazdasági életképességébe, és meghatározza a további vizsgálatra szoruló területeket.

Anyagok és módszerek

A PRISMA 2020 irányelveknek [20] megfelelően szisztematikus irodalomáttekintést végeztünk. A keresést a PubMed, a Cochrane Library, a Scopus, a Web of Science és az Embase adatbázisokban végeztük. A 2025. január 23-ig megjelent angol nyelvű cikkeket vettük figyelembe. A keresési stratégia magában foglalta a Medical Subject Headings (MeSH) és a „mesterséges intelligencia”, „radiológia” és „költséghatékonyság” kifejezésekkel kapcsolatos cím/absztrakt kifejezéseket. Az összes adatbázis teljes keresési szintaxisa a függelékben található.

A felvétel kritériumai a következőket értékelő tanulmányok voltak:

radiológiai alapú mesterséges intelligencia beavatkozás képdiagnosztikában és -értelmezésben, valamint
formális költségelemzés.

A szűrés során nem korlátoztuk az értékelés típusát vagy az egészségügyi eredmények mérőszámát. A megfelelő keretek között szerepelt a CMA, a CEA, a költség-haszon (CUA), a költség-haszon (CBA) és a költségvetési hatások elemzése (BIA). Kizártuk az eredeti költség- vagy eredményadatokkal nem rendelkező kéziratokat, a gazdasági elemzéssel nem rendelkező áttekintéseket, a nem angol nyelvű cikkeket, a kutatási protokollokat, a konferencia-összefoglalókat és a nem publikált (nem lektorált) tanulmányokat, a kizárólag fogászati képalkotásra összpontosító tanulmányokat (mivel azok inkább a fogászati gyakorlatra vonatkoznak, mint az általános diagnosztikai radiológiára), a képalkotó diagnosztikával vagy AI-képértelmezéssel közvetlenül nem kapcsolatos költségek értékelését, valamint a radiológiával nem kapcsolatos vagy AI-t nem tartalmazó kéziratokat.

Két bíráló (N.T. és D.B.) függetlenül vizsgálta a címeket és az absztraktokat a megfelelőség szempontjából. A teljes szövegek átvizsgálását is mindkét bíráló elvégezte, és az eltéréseket megbeszélés útján oldották meg, amíg konszenzusra nem jutottak. Az adatok kinyerését egy bíráló (D.B.) végezte egy szabványosított sablon segítségével, a második bíráló (N.T.) felügyelete alatt. A kinyert adatok között szerepeltek a tanulmány jellemzői (első szerző, folyóirat, év, ország, képalkotási módszer, radiológiai terület, AI szoftver), módszertani jellemzők (fizető perspektíva, modelltípus, kohort populáció, AI felhasználási eset és referencia beavatkozás), a tanulmány legfontosabb gazdasági eredményei és főbb korlátai.

A bevont tanulmányok módszertani minőségét szisztematikusan értékelték a mesterséges intelligencián alapuló beavatkozásokra vonatkozó egységes egészségügyi gazdasági értékelési jelentési szabványok (CHEERS-AI) ellenőrzőlistájának segítségével, amely az eredeti CHEERS 2022 38 tételből álló kiegészítése, és amelynek célja a mesterséges intelligencia beavatkozások gazdasági értékelésének átlátható jelentésének egységesítése [21].

Eredmények

A keresés 360 publikációt talált, amelyek közül tíz [12, 13, 22,23,24,25,26,27,28,29] felelt meg a beválasztási kritériumoknak és tartalmazott formális gazdasági értékeléseket a radiológiában alkalmazott AI eszközökről (1. ábra). Bár a kritériumok bármilyen formális gazdasági értékelést megengedtek, a felvett szakirodalom kilenc, minőségi életévekkel (QALY) és egy, fogyatékossággal korrigált életévekkel (DALY) alapuló CEA-t tartalmazott. CMA, CBA vagy BIA tanulmányokat nem azonosítottak.

Az 1. táblázat összefoglalja a tanulmányok jellemzőit, a 2. táblázat pedig bemutatja a legfontosabb gazdasági eredményeket és a jelentett korlátokat az egyes tanulmányok esetében. A tanulmányok tervezésének, a minta méretének és a modellezési feltételezéseknek a nagyfokú változatossága miatt nem volt lehetséges formális metaanalízis elvégzése. A CHEERS-AI alapú módszertani minőségértékelést a 3. táblázat foglalja össze. A 38 tételre vonatkozó általános megfelelés mérsékelt volt (medián megfelelési arány 0,68, tartomány 0,58–0,79). Az eredeti CHEERS alapvető tételeinek jelentése általában erős volt. Valamennyi tanulmány egyértelműen leírta modelljének indokait és felépítését, az analitikai módszereket és feltételezéseket, a bizonytalanság kezelését, az aktuális és árfolyamadatokat, valamint megfelelő részleteket szolgáltatott a tanulmány populációjáról, környezetéről, perspektívájáról, összehasonlító tényezőiről, eredményeiről, erőforrás-felhasználásáról és költségeiről, valamint főbb megállapításairól. Az egészségügyi gazdasági elemzési tervek és az időhorizont legalább részben minden tanulmányban szerepelt. Ezzel szemben az AI-specifikus jelentések változatosabbak voltak. A felhasználói autonómia, az AI hatásának mérése, a képzési adatok jellemzői, a validációs stratégia, az időbeli tanulás vagy frissítés, a végrehajtási követelmények és a populációs eredmények részletei gyakran csak részben szerepeltek a jelentésekben, vagy teljesen hiányoztak. Az AI teljesítményével kapcsolatos bizonytalanságokat következetesebben kezelték, mint más AI-specifikus területeket.

A tíz cikk mindegyike modellekkel (Markov-modellek, döntési fák vagy hibrid szimulációk) dolgozott, amelyeket gyakran megfigyelési kohorszokból vagy publikált tanulmányokból származó adatokkal paramétereztek. Azonban egyik tanulmány sem értékelte előre a költséghatékonysági eredményeket. A fizetők perspektívái között szerepelt az egészségügyi fizető (7/10), a társadalmi (2/10) és az egészségügyi szolgáltató (1/10).

A tíz tanulmány közül négy a rákszűrésében, többek között a mell- és tüdőrák szűrésében alkalmazott mesterséges intelligenciát értékelte. A többi tanulmány az akut stroke felismerésére, a fertőzések (COVID-19 és tuberkulózis) ellenőrzésére, valamint a véletlenszerűen felfedezett rendellenességek, például vesemasszák és csigolyatörések felismerésére összpontosított. Öt tanulmány kereskedelmi forgalomban kapható AI-szoftvereket értékelte, míg a többi helyi intézmények által fejlesztett eszközöket vagy elméleti modelleket használt. A tanulmányok többsége az Egyesült Államokból (5/10) vagy az Egyesült Királyságból (3/10) származó egészségügyi adatokat használt, egy-egy tanulmány pedig belga és pakisztáni adatokat.

A mellrák szűrés volt a leggyakrabban értékelt klinikai alkalmazás. Ezek az elemzések [12, 22, 24] az AI-t kockázatrétegző eszközként vagy másodlagos olvasóként értékelték, és eredményeiket következetesen a megfelelő egészségügyi rendszerek elfogadott fizetési hajlandóság (WTP) küszöbértékeinek határain belül vagy azok közelében jelentették. Egyes modellekben az AI-alapú szűrési stratégiák jelentős költségmegtakarításokkal jártak, a QALY-k (a várható élettartamot és az életminőséget ötvöző standard mérőszám) növekedése mellett.

Gazdasági besorolás szerint hét tanulmány jelentette, hogy az AI domináns (a modell feltételezései szerint hatékonyabb és olcsóbb) [13, 22, 23, 25,26,27,28]. Három tanulmány költséghatékony volt, de nem domináns [12, 24, 29]. Egyetlen tanulmány sem találta az AI-t egyértelműen „nem költséghatékonynak” az elsődleges eredményében.

Megbeszélés

Szisztematikus áttekintésünk során csak tíz olyan tanulmányt találtunk, amely az AI-eszközök költséghatékonyságát értékelte a diagnosztikai radiológiában. Ehhez képest az AI-nek a radiológiában betöltött szerepe gyorsan növekedett. Egy bibliometriai elemzés több mint 11 000 AI-vel és gépi tanulással kapcsolatos publikációt azonosított a radiológiával kapcsolatos területeken 2000 és 2021 között [30], és a konferencia-tevékenység is hasonlóan bővült: 2019 és 2024 között közel 300 AI-vel kapcsolatos ülésszakot tartottak a főbb nemzetközi találkozókon, köztük 110-et az RSNA 2024-en [31]. Ez a kontraszt aláhúzza a tanulmányunkban tárgyalt bizonyítékhiányt.

A radiológiában alkalmazott AI költséghatékonyságáról rendelkezésre álló tanulmányok túlnyomórészt elméleti modellezésen alapulnak, nem pedig a valós világból származó prospektív költségadatokon, és sokan nem kereskedelmi forgalomban kapható vagy prototípus AI-rendszereket értékelnek a széles körben alkalmazott klinikai szoftverek helyett.

Érdemes megjegyezni, hogy a legtöbb modell nyilvánosan elérhető amerikai és brit adatforrásokból merített adatokat, ami korlátozza az általánosíthatóságot a különböző egészségügyi rendszerekre. Bár a tanulmányok hatóköre, keretei és módszertana eltérő volt, a legtöbbjük arra a következtetésre jutott, hogy az AI-beavatkozások költséghatékonyak lehetnek, ha azokat a megfelelő egészségügyi rendszerek WTP-küszöbértékeivel mérik össze. Az amerikai elemzések a domináns stratégiáktól (alacsonyabb költségek és nagyobb hatékonyság a modell feltételezései alapján) a költséghatékony stratégiákig terjedtek, amelyek jóval alacsonyabbak voltak az általánosan elfogadott amerikai WTP küszöbértéknél (100 000–150 000 USD/QALY [32]). Hasonlóképpen, az egyesült királyságbeli tanulmányok eredményei a National Institute for Health and Care Excellence (NICE) küszöbértékeken belül vagy azok közelében voltak (20 000–30 000 font/QALY [33]).

Bár nem korlátoztuk az értékelés típusát, a rendelkezésre álló bizonyítékok kilenc QALY-alapú CUA-t és egy DALY-alapú CEA-t tartalmaztak, CMA, CBA vagy BIA nélkül, ami korlátozta a keretek közötti összehasonlításokat. A CUA-k részben azért dominálnak, mert ezek a preferált keretek a visszatérítés és a nemzeti egészségügyi technológiaértékelés (HTA) döntéseihez. Ugyanakkor az alternatív elemzési formák hiánya inkább az AI gazdasági értékeléseinek elvégzésében és jelentésében jelenleg fennálló hiányosságokat tükrözi, mintsem a mi áttekintésünk módszertani választását. Bár a legtöbb tanulmány QALY-alapú CUA-kat alkalmazott, ez a mutató nem feltétlenül tükrözi teljes mértékben az AI hatását a radiológiában, különösen a munkafolyamat hatékonyságának javítására tervezett eszközök esetében, amelyek közvetett hatással lehetnek az egészségügyi eredményekre, ahelyett, hogy azokat közvetlenül mérnék. Ilyen esetekben alternatív megközelítések, például CMA vagy időhatékonysági elemzések nyújthatnak relevánsabb betekintést.

Az bizonyítékok alapja korlátozott, mivel kizárólag elméleti modellezésre támaszkodik, nem pedig valós gazdasági adatokra. Az ilyen tanulmányok gyakran ideális feltételeket feltételeztek, például az AI-ajánlások 100%-os betartását, további munkafolyamat-késedelmek hiányát és rögzített algoritmus-teljesítményt, amelyek a mindennapi klinikai gyakorlatban nem feltétlenül állnak fenn. Ezek a feltételezések a költséghatékonyság túlbecsléséhez vagy alulbecsléséhez vezethetnek, és korlátozhatják a megállapítások külső érvényességét, különösen azokban a tanulmányokban, amelyek csak marginális költséghatékonyságról számolnak be, ahol a valós körülmények kis változásai megváltoztathatják a következtetéseket.

Az AI gazdasági hatásának értékelése a radiológiai gyakorlatban bonyolult feladat, mivel a megvalósítási modellek sokfélék (pl. használatonkénti vagy vállalati licencelés), a bevált munkafolyamatokba való integrálás kihívásokkal jár, a globális egészségügyi rendszerek (állami, félig állami vagy teljesen magán) között különbségek vannak, és az AI-hez alkalmazott standard gazdasági módszerek is eltérőek. Annak érdekében, hogy a döntéshozók beléphessenek a radiológiában az AI használatának erőforrás-igényes világába, a jövőbeli kutatásoknak olyan prospektív és pragmatikus tanulmányokra kell összpontosítaniuk, amelyek a klinikai gyakorlatban már AI-t alkalmazó egészségügyi rendszerek valós költség-, felhasználási és eredményadatait használják fel. Bár a központi gazdasági értékelési módszerek és jelentési szabványok jól megalapozottak (pl. QALY-k, inkrementális költséghatékonysági arány (ICER-ek), CHEERS), az AI-értékelések legfőbb kihívása az, hogy a diagnosztikai pontosságot és a munkafolyamatok változásait következetesen mérhető, betegszintű eredményekké és döntéshozatal szempontjából releváns költségekké alakítsák át, valamint az AI-specifikus költségelemek (licencelés, integráció és karbantartás, teljesítményfigyelés és modellfrissítések) átlátható jelentése. Áttekintésünkben gyakran hiányzott az AI-specifikus jelentés. Ennek egyik magyarázata lehet, hogy a legtöbb vizsgált tanulmány a CHEERS-AI 2024-es megjelenése előtt készült. A jelentési szabványok fejlődésével a CHEERS-AI kiterjesztés hasznos, domain-specifikus keretrendszert kínálhat az AI gazdasági értékeléseinek konzisztenciájának és átláthatóságának javítására, ahol ez alkalmazható.

A jövőbeli elemzéseknek a tervezett bevezetési környezetre vonatkozóan ország- vagy rendszerspecifikus költségadatokat is fel kell használniuk, mivel a rendszerek közötti átvihetőség korlátozott, és fontolóra kell venniük a költségek bemutatását az emberi erőforrás alternatíváival (pl. radiológusok fizetése) összefüggésben, hogy kontextusba helyezzék, valóban költségmegtakarítást jelent-e az AI.

A szolgáltatói szempontból végzett értékelések, amelyek tartalmazzák a tényleges beszerzési, integrációs és karbantartási költségeket, tovább javíthatják a döntések relevanciáját az intézményi vezetés számára.

A működési hatásokra vonatkozó adatok, például a munkafolyamatok változásai, a radiológusok termelékenysége és a downstream ellátás igénybevétele integrálása elengedhetetlen lesz az AI radiológiai gazdasági értékének átfogó megértéséhez. Eközben a gyártók termékeik költséghatékonyságára vonatkozó állításait óvatosan kell értelmezni, mivel nincsenek prospektív, valós költségelemzések.

Összegzésként elmondható, hogy a radiológiában alkalmazott mesterséges intelligencia költséghatékonyságára vonatkozó jelenlegi bizonyítékok korlátozottak, mivel az összes rendelkezésre álló tanulmány modellezett feltételezéseken alapul, nem pedig prospektív implementációs adatokon. Bár ezek az elemzések arra utalnak, hogy a mesterséges intelligencia bizonyos feltételek mellett számos diagnosztikai alkalmazásban költséghatékony lehet, eredményeiket korlátozza a módszertani heterogenitás és az idealizált feltételezések.

A jövőbeli kutatásoknak elsőbbséget kell adniuk a prospektív, standardizált gazdasági értékeléseknek, amelyek figyelembe veszik a valós teljesítményt, a költségeket és a munkafolyamatra gyakorolt hatást, hogy pontosabban meg lehessen határozni az AI értékét a klinikai radiológiai gyakorlatban.

A mesterséges intelligencia gazdasági értéke a radiológiában: szisztematikus áttekintés

Bágyi Péter — Tue, 06 Jan 2026 21:29:58 +0100

Economic Value of AI in Radiology: A Systematic Review

Isabel M, Inka R, Jennifer E, Tugba Ai, Ali S. T, Michail E. K, Merel H, Gerhard A, Stephan N, Lisa A.

Radiology: Artificial Intelligence 2026; 8(1):e250090

DOI: 10.1148/ryai.250090

Bevezetés

A képalkotó diagnosztika volumenének növekedése (1,2) és a munkaerőhiány együttesen jelentős munkafolyamatbeli kihívásokat teremtett a radiológiában.

A mesterséges intelligencia (AI) ígéretes eszközként jelent meg ezeknek a kihívásoknak a megoldásában. Az AI számos előnnyel jár a radiológiai munkafolyamatban, többek között javítja a diagnosztikai pontosságot (3,4), csökkenti a vizsgálati és kiértékelési időt (5), alacsonyabb sugárterhelést eredményez (6), optimalizálja a kontrasztanyagok használatát (7) és javítja az ütemezést (8–11).
Az AI bevezetése technikai, működési és gazdasági akadályok leküzdését igényli – ideértve a képarchívum és kommunikációs rendszer integrációját, az adatbiztonságot és a szabályozási előírások betartását –, miközben egyensúlyt kell teremteni a költségek és az erőforrások között.
Ez motiválja az AI-eszközök gazdasági értékének értékelését. A gazdasági érték a fogyasztó által érzékelt, az árazást befolyásoló haszonként definiálható. A gazdasági érték pénzügyi mutatókkal becsülhető meg, például a fizetési hajlandósággal (WTP), amely az orvostudományban az egészségügyi eredmények javulásától függ. Ezért egy kulcsfontosságú mutató, az inkrementális költséghatékonysági arány (ICER) általában a költségeket a minőségi életévekhez (QALY) viszonyítja. A gazdasági érték értékelhető a szolgáltató (pl. kórházi költségek) vagy a társadalom (pl. termelékenységi veszteség) szempontjából. A gazdasági érték értékeléséhez széles körben alkalmazzák a költséghatékonysági elemzéseket (12).
Annak ellenére, hogy számos tanulmány vizsgálta az AI technikai képességeit a radiológiában, a gazdasági értékelések továbbra is ritkák. Ez a hiányosság különösen szembetűnő, tekintve, hogy 2015 óta 3,5 milliárd amerikai dollárt (USD) fektettek be az orvosi képalkotó AI-ba (13). Az AI valódi költséghatékonyságának megértése elengedhetetlen a bevezetésével, megtérülésével és a klinikai gyakorlatban betöltött szerepével kapcsolatos, bizonyítékokon alapuló döntések meghozatalához. A szabályozói jóváhagyás azonban gyakran megelőzi a megbízható klinikai vagy gazdasági validálást.
Ezeknek a kérdéseknek a megoldása érdekében elemeztük az AI-eszközök radiológiai gazdasági értékére vonatkozó bizonyítékokat, beleértve minden olyan típusú tanulmányt, amely számszerűsíthető gazdasági eredményeket, például költségeket vagy ICER-t nyújt, függetlenül a perspektívától (egészségügyi szolgáltató/társadalom).
Ez a szisztematikus áttekintés a következőket célozza:

összefoglalni a jelenlegi bizonyítékokat az AI gazdasági értékéről a teljes radiológiai munkafolyamatban, a tervezéstől a diagnózisig, a kezelés tervezéséig és a számlázásig;
értékelni a meglévő gazdasági elemzések minőségét a kialakult keretek felhasználásával; és
azonosítani a kritikus ismerethiányokat a jövőbeli kutatási és befektetési döntések irányítása érdekében.

Anyagok és módszerek

Ez a szisztematikus irodalomáttekintés előzetesen regisztrálásra került a SPROSPERO-ban (CRD42024588552 [14]). Az eredeti protokoll a PROSPERO platformon elérhető, az esetleges változtatások a S1. mellékletben vannak leírva. A helyi etikai bizottság (Ärztekammer Hamburg, Németország) szerint a publikált adatok irodalomáttekintéséhez nem volt szükség jóváhagyásra. A jelentés a szisztematikus áttekintések és metaanalízisek preferált jelentési elemeinek (azaz PRISMA) 2020 irányelveit követi (lásd a S2. mellékletet). Ez a tanulmány nem kapott finanszírozást, és a szerzők kijelentik, hogy nincsenek összeférhetetlenségi érdekeik. A megállapításokat alátámasztó adatok a szerzőtől kérhetők. Az egészségügyi gazdasági kifejezések szótára az 1. táblázatban található:

Rövidítés	Teljes név	Leírás
CHEQUE	Egészségügyi gazdasági minőségértékelés kritériumai	Egészségügyi gazdasági minőségértékelés kritériumai A költséghatékonysági elemzések minőségének értékelésére szolgáló keretrendszer, amelyet 2023-ban fejlesztettek ki. Más keretrendszerekkel ellentétben megkülönbözteti a módszer minőségét és a jelentés minőségét, és lehetővé teszi a különböző minőségi tulajdonságok relatív fontosságának számszerűsítését.
CHEERS	Egységesített egészségügyi gazdasági értékelési jelentési szabványok	Az egészségügyi gazdasági értékelések minőségének értékelésére szolgáló, bevált keretrendszer, amely a kézirat minden részének (pl. cím, összefoglaló, módszerek, eredmények) jelentésminőségére összpontosít.
CEA	Költséghatékonysági elemzés	Gazdasági értékelési módszer, amely összehasonlítja a beavatkozások relatív költségeit és eredményeit (hatásait); így lehetővé teszi egy adott eredmény (hatás) elérésének leghatékonyabb módjának meghatározását azáltal, hogy értékeli a beavatkozás értékét a költségéhez viszonyítva.
ICER	Inkrementális költséghatékonysági arány	A CEA-kban használt kulcsfontosságú mutató, amelyet úgy számolnak ki, hogy két beavatkozás (vagy beavatkozás és kontroll) közötti költségkülönbséget elosztják a hatásuk közötti különbséggel; így az egy további hatásegység (pl. QALY-nkénti egészségügyi haszon) eléréséhez szükséges többletköltséget jelenti.
QALY	Minőségi életév	Az élet mennyiségét és minőségét ötvöző mérőszám. Egy QALY egy év tökéletes egészségnek felel meg; nulla QALY a halálnak felel meg. Egy rossz egészségi állapotban eltöltött év ezért kevesebbet ér, mint egy tökéletes egészségben eltöltött év. A QALY tehát nemcsak azt veszi figyelembe, hogy a beteg mennyi ideig él, hanem azt is, hogy milyen minőségű életet él. A QALY-t általában eredménymérőként használják az egészségügyi gazdasági értékelésekben.
WTP	Fizetési hajlandóság	Az a maximális összeg, amelyet egy egyén vagy a társadalom hajlandó fizetni egy tárgyért vagy szolgáltatásért. Az egészségügyi rendszerben a WTP általában az egészség javulására (például egy QALY) vagy egy negatív eredmény elkerülésére utal. Ha egy beavatkozás ICER-en alapuló költségei alacsonyabbak, mint például egy egészségügyi rendszer WTP-küszöbértéke, akkor azt költséghatékonynak tekintik az adott egészségügyi rendszer számára.

A felülvizsgálat három fő célját módszertanilag a következőképpen kezelték:

az AI gazdasági értékére vonatkozó bizonyítékok összefoglalása és a tanulmányok munkafolyamat-fókuszuk szerint történő kategorizálása;
a meglévő gazdasági elemzések minőségének értékelése a CHEQUE (Criteria for Health Economic Quality Evaluation) eszköz felhasználásával; és
a szakirodalomban és a szakértői elemzésekben fellelhető hiányosságok azonosítása.

Szisztematikus irodalomkutatás

A PubMed-et, mint a biomedicinális irodalom globális standardját (15), valamint az EconLit-et és a Business Source Ultimate-ot, mint a gazdasági irodalom kiterjedt forrásait kerestük. A keresés 2010 januárjától 2024 novemberéig terjedő cikkeket tartalmazott, tükrözve az AI-kutatás gyors növekedését: 2010-ben évi 3891 cikkről 2024-re évi 49 739 cikkre. A keresési stratégiák a Medical Subject Headings (azaz MeSH) és az AI-t, a radiológiát és a gazdasági eredményeket lefedő kulcsszavakat (pl. „mesterséges intelligencia”, „költséghatékonyság”) kombinálták. Az EconLit és a Business Source Ultimate adatbázisokban hasonló módon kerestünk, a „radiológia” szót a teljes szövegben kerestük, mivel a címekben és az absztraktokban korlátozott eredményeket kaptunk. A részletes keresési stratégiák a S3. mellékletben találhatók.

Kiválasztási folyamat

A kiválasztás kritériumai közé tartoznak azok az eredeti kutatási cikkek, amelyek a radiológiában alkalmazott mesterséges intelligenciát értékelik, és kifejezetten számszerűsítik a gazdasági eredményeket (költségek, költségmegtakarítások, költséghatékonyság, ICER, bevételek, nettó pénzügyi előnyök vagy befektetési megtérülés). A kizárási kritériumok között szerepeltek a preprintek, a nem angol nyelvű teljes szövegek, a puha gazdasági eredményekkel rendelkező tanulmányok (pl. időmegtakarítás költségek számszerűsítése nélkül), a nem klinikai kontextusok, valamint azok, amelyek nem radiológiai AI-eszközöket hasonlítottak össze radiológiai alkalmazásokkal (pl. AI-alapú elektrokardiogram-elemzések összehasonlítása nem AI-alapú kardiális MRI-vel [16]).
Egy bíráló (I.M., 6 éves tapasztalattal rendelkező radiológus, egészségügyi közgazdaságtanból szerzett MBA) átnézte az összes cím/összefoglaló és a potenciálisan alkalmas cikkek teljes szövegét. Egy második bíráló (L.A., 8 éves tapasztalattal rendelkező radiológus, >2 éves közgazdasági képzéssel) újraértékelte a felvett tanulmányokat és a nem egyértelműen alkalmas tanulmányokat (példákért lásd az 1. ábrát és a legenda); az eltéréseket konszenzussal oldották meg.

Adatkinyerés

Az első bíráló (I.M.) kivonta a tanulmány jellemzőit (szerzőség, év, AI típus, képalkotási módszer, összehasonlítási szabványok) és a gazdasági paramétereket, beleértve a költségforrásokat, az alapeset-forgatókönyveket, az AI-költségeket, a perspektívákat, az időhorizontot, a diszkontálást, a hasznosság súlyozását és a gazdasági eredményeket (pl. teljes költségek, ICER-ek, QALY-hez kapcsolódó mutatók). A hiányzó adatokat „nem meghatározott” jelöléssel látták el. A második bíráló (L.A.) ezután ellenőrizte az összes kivont információ pontosságát és teljességét. Bármely eltérést, például a költségdefiníciók eltérő értelmezését vagy a potenciálisan hiányos eredményadatokat, mindkét bíráló megvitatta, amíg konszenzusra nem jutottak.

A torzítás kockázatának értékelése

A meglévő eszközök, mint például a Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) (17) és a Quality of Health Economic Studies (18) a jelentések minőségét vagy a dichotóm ítéleteket hangsúlyozzák. Ezért a CHEQUE eszközt (19) használtuk, amely 24 tételt értékel mind a módszer, mind a jelentés minősége tekintetében, és lehetővé teszi a „valamennyire” minősítést a részleges teljesítés esetén. Értékeli a módszertani robusztusságot (pl. a tanulmány tervezése, statisztikák) és a jelentés átláthatóságát. A területek közé tartoznak például a döntés hatálya, az eredmények mérése, az időhorizont, a diszkontálás és a költségek/erőforrások felhasználása. Az elemeket „igen”, „kissé”, „nem” vagy „nem alkalmazható” kategóriákba soroltuk, ahol a „nem alkalmazható” kategória fontos volt azoknak a tanulmányoknak a figyelembevétele szempontjából, amelyek nem kapcsolták össze a költségeket az egészségügyi eredményekkel. Két bíráló (I.M., L.A.) függetlenül értékelte az összes elemet; az eltérő véleményeket konszenzussal oldottuk meg.

Szintézis módszerek

Mivel a tanulmányok tervezése (valós világ vs. modellezett), a statisztikai módszerek és az eredmények mérése (pl. ICER vs. teljes költségek) heterogén volt, meta-elemzés nem volt lehetséges (20). Az összes alkalmas tanulmányt kvalitatív módon szintetizálták. Adatátalakításra vagy -konverzióra nem volt szükség. A tanulmányok módszereinek és eredményeinek részleteit táblázatos formában, a célokat, a tervezést és az eredményeket pedig narratív formában összegeztek. Az összehasonlítás érdekében a tanulmányokat AI-típus szerint csoportosították.
Ebben a felülvizsgálatban a mélytanulási eszközök olyan AI-alkalmazásokat jelentenek, amelyek többrétegű neurális hálózatokat (pl. konvolúciós neurális hálózatok, ResNets) használnak, amelyek közvetlenül feldolgozzák a nyers képalkotási adatokat olyan feladatokhoz, mint a szegmentálás, a léziók észlelése vagy a jellemzők kivonása. A gépi tanulási tanulmányok egy szélesebb kategóriát ölelnek fel, beleértve a hagyományos algoritmusokat és az egyszerűbb neurális hálózatokat, amelyek általában strukturált, előfeldolgozott adatokra és manuálisan megtervezett jellemzőkre támaszkodnak a prediktív modellezés, osztályozás vagy munkaterhelés-becslés céljából.
A felülvizsgálat harmadik célja érdekében a szerzők (I.M., L.A.), akik radiológiai és egészségügyi közgazdasági háttérrel rendelkeznek, szisztematikus felülvizsgálat és szakértői összefoglalás alapján azonosították a radiológiában alkalmazott AI gazdasági értékével kapcsolatos ismerethiányokat.

Eredmények

A tanulmányok kiválasztása

A szisztematikus keresés 1795 találatot azonosított a PubMed-ben, 73-at a Business Source Ultimate-ban és 11-et az EconLit-ben (1. ábra). A PubMed legtöbb találata a címében vagy az összefoglalójában hivatkozott a költségmegtakarításra vagy a költséghatékonyságra, de nem tartalmazott konkrét adatokat vagy számszerűsítést. Az első szűrés után 16 duplikátumot kizártunk. A 31 áttekintésből 11 cikk származott, de kettő közülük korábban már azonosított tanulmányok duplikátuma volt. Összesen 88 teljes szöveget értékeltünk. A legtöbb kizárt tanulmány számszerűsítés nélkül feltételezte a költségmegtakarítást, nem tartalmazott radiológiai kontextust, vagy nem volt elégséges a módszertani részletesség (48–57,78,80) (S1. táblázat). Az 1879 átvizsgált PubMed-publikációból végül 21 (1%) került be a tanulmányba. A Business Source Ultimate és az EconLit adatbázisokból egyik sem volt alkalmas (részletek a S3. függelékben).

A kiválasztott tanulmányok jellemzői

A felülvizsgálat eredményeinek összefoglalását a 2. ábra tartalmazza. A 21 tanulmány közül 81% (17/21) 2020 után jelent meg, ami tükrözi a radiológiai AI-kutatások gyors növekedését; 48% (21-ből 10) a gépi tanulásra összpontosított, amelyek közül 10-ből 9 mélytanulást alkalmazott; egyéb AI-típusok között szerepelt a számítógépes diagnosztika (CAD) (21-ből 7, 33%), a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) (21-ből 2, 10%) és hipotetikus AI-eszközök (21-ből 2, 10%). A képalkotó módszerek között szerepelt a CT (21-ből 6, 29%), a radiográfia (21-ből 5, 24%), a mammográfia (21-ből 4, 19%) és az MRI (21-ből 3, 14%), a mellkas, az emlő és az agy voltak a leggyakrabban vizsgált anatómiai régiók.

A tanulmányok az Egyesült Királyság, az Egyesült Államok, Japán, Brazília, Malawi és más országok állami és magán egészségügyi rendszereit vizsgálják. Az egészségügyi rendszerek közötti különbségek jelentősen befolyásolják a költséghatékonyságot. A politikai döntéshozóknak figyelembe kell venniük ezt a heterogenitást, amikor az eredmények általánosíthatóságát értelmezik.
A klinikai alkalmazás tekintetében a legtöbb tanulmány az emlőrák szűrésére (21–24), vagy a tuberkulózis szűrésére (25–28) összpontosított, majd a tüdőrák szűrésére (29,30), az opportunisztikus szűrésre (31,32), a stroke diagnosztikájára (33,34) és a trombolízis döntéshozatalára (35), a differenciáldiagnosztikára (pl. májbetegségek [36], vesetumorok [37], COVID diagnosztika [38]). Egyedi tanulmányok foglalkoztak a tumorok szegmentálásával és osztályozásával (39), az MRI képalkotás gyorsításával (40) vagy a követési ajánlások betartásának javításával (8) (S2. táblázat). A tanulmányok eloszlását a radiológiai munkafolyamat és a szubszpecialitások között a 3. ábra mutatja.

A tanulmányok minőségének értékelése

A 4. ábra és az S3 táblázat összefoglalja a tanulmányok minőségét. Összességében a jelentések minősége meghaladta a módszertani minőséget. A gépi tanulásról szóló tanulmányok kapták a legmagasabb pontszámot (70% módszertan, 73% jelentés). A hipotetikus AI-eszközök jól teljesítettek (77%), de a módszertani pontszámok kissé alacsonyabbak voltak (66%). A CAD-tanulmányok átlagosan 60% (módszer) és 75% (jelentés) pontszámot értek el. Az NLP-tanulmányok kapták a legalacsonyabb pontszámot (40% módszertani minőség, 59% jelentésminőség), de ezek voltak a legkisebb alcsoport (21-ből 2), ami korlátozta a megbízható következtetések levonásának lehetőségét.

A tanulmány eredményei

A CAD, a gépi tanulás, az NLP és a hipotetikus AI eszközök módszereit és eredményeit a 2–4. táblázat és az S4 táblázat foglalja össze.

CAD-re vonatkozó tanulmányok

Hét tanulmány értékelte a CAD-eszközöket a tuberkulózis kimutatására és az emlőrák szűrésére. A tuberkulózis kimutatását illetően Bashir és munkatársai (25) megállapították, hogy a CAD költséghatékony megoldás a tünetmentes populációk nagyszabású szűrésére, 5%-os távoli radiológus felügyelettel. Philipsen és munkatársai (28) a tuberkulózis kimutatásának megnövekedett költségeiről számoltak be, amikor a CAD emberi szintű diagnosztikai küszöbértékekkel működött. MacPherson és munkatársai (26) egy nagyon érzékeny küszöbértékkel értékelték a CAD-alapú tuberkulózis-szűrést Malawiban, és arra a következtetésre jutottak, hogy az nem költséghatékony a standard ellátáshoz képest. Hasonlóképpen, Santos és munkatársai (27) egy specifikusabb küszöbértéket alkalmaztak ugyanazon CAD-eszközre brazil börtönökben, ami csökkentette az érzékenységet a standard ellátáshoz képest, és magasabb költségeket eredményezett (27).
Az emlőrák esetében Sato és munkatársai (22) megállapították, hogy a CAD-támogatott, egyetlen olvasó által végzett munkafolyamatok drágábbak voltak, mint a hagyományos kettős olvasás, de nagy szűrési volumenek (≥2000 eset) és 87% feletti CAD-specifikusság esetén költséghatékonnyá váltak. Guerreiro és munkatársai (24) arra a következtetésre jutottak, hogy a CAD növelte a költségeket olyan környezetben, ahol a radiológusok rövid olvasási idővel rendelkeztek (<0,5 perc betegenként), de költségmegtakarítást eredményezett, amikor az emberi olvasási idő meghaladta az 1,5 percet. Killelea és munkatársai (23) a CAD 2001 és 2008 közötti valós bevezetését vizsgálták, és megállapították, hogy az emelte az egyes további rákos megbetegedések felismerésének költségeit; a tanulmány azonban részben elavult mammográfiai technológián alapult. Összességében a CAD költséghatékonysága nagyban függött a szűrési mennyiségtől, az engedélyezési modellektől és a diagnosztikai teljesítménytől.

Gép tanulással kapcsolatos tanulmányok

Ezek a tanulmányok számos klinikai alkalmazást vizsgáltak, többek között az opportunista szűrést, a tüdőrák szűrést, az emlőrák szűrést, a COVID-19 diagnosztikát, a veseelváltozások kimutatását, a neuroradiológiai diagnosztikát és a gyorsított képalkotást.
Curl és munkatársai (31) megállapították, hogy az AI költséghatékony az opportunisztikus osteoporosis szűrésben, ha a WTP küszöbérték 50 000–100 000 USD/QALY. Azonban a röntgendiagnosztika alacsony térítési aránya korlátozhatja annak pénzügyi életképességét. Hasonlóképpen, Pickardt és munkatársai (32) értékelték az AI-t az opportunista CT szűrésben a kardiovaszkuláris kockázat és a szarkopénia kezelésének irányítására. Bár az AI a legtöbb kor- és nem-specifikus forgatókönyvben költséghatékonyabb volt, mint az összes vagy egyáltalán nem kezelés, a tanulmány nem tartalmazott összehasonlítást a hagyományos kockázatértékelési módszerekkel.
A tüdőrák szűrésében Ziegelmayer és munkatársai (30) kimutatták, hogy egy magas diagnosztikai pontosságú (érzékenység: 97,7%; specifitás: 98,4%) AI-eszköz költséghatékonyabb. 100 000 USD/QALY WTP küszöbértéknél az AI költségei 1240 USD-ig elfogadhatónak maradtak. Adams és munkatársai (29) szintén beszámoltak az AI-al kapcsolatos költségmegtakarításokról a tüdőrák szűrésében, bár a tanulmány nem tartalmazott szigorú statisztikai elemzést.
Vargas-Palacios és munkatársai (21) voltak az egyetlen kutatócsoport, amely mélytanulást nem alkalmazó gépi tanulási tanulmányt végzett. A gépi tanulást az emlőrák szűrésére alkalmazták. 20 000 font/QALY WTP küszöbérték mellett az AI-támogatott modell egyetlen emberi olvasással kombinálva hasonlóan költséghatékony volt, mint a kettős emberi olvasás, ha az érzékenység és a specifitás megegyezett az emberi olvasáséval. Különösen figyelemre méltó, hogy a magasabb specifitás indokolta az AI-vel kapcsolatos magasabb költségeket.
Esposito és munkatársai (38) az AI alkalmazásait vizsgálták a COVID-19 kezelésében, de gyenge módszerekre és feltételezésekre támaszkodtak, ami korlátozta a tanulmány megbízhatóságát.
A vese diagnosztikában Marka és munkatársai (37) arról számoltak be, hogy az AI költséghatékony a veseléziók kezelésében; azonban alapesetükben irreálisan alacsony emberi specifitást (<38%) feltételeztek (38).
A neuroradiológiai alkalmazások tekintetében Ruffle és munkatársai (39) az AI használatával a glióma pontozásában költségcsökkenést jelentettek, de nem vették figyelembe a szoftverköltségeket, és nem végeztek formális költséghatékonysági elemzéseket. Mansour és munkatársai (35) azt állították, hogy az AI a stroke értékelésében felülmúlta a hagyományos távközlési módszereket (pl. mobiltelefonon és WhatsAppon keresztül küldött képek), de a tanulmányt jelentős módszertani korlátok gyengítették.
Végül Brix és munkatársai (40) értékelték az AI-t az MRI-felvételek gyorsításában, ami potenciális kapacitásnövekedést és költségmegtakarítást eredményezhet. A tanulmány azonban nem hasonlította össze a standard gyakorlatot, és nem értékelte a befektetés megtérülését sem.

NLP-el és hipotetikus AI-modellekkel kapcsolatos tanulmányok

Guo és munkatársai (36) értékelték a ChatGPT-4 és a GPT-4o alkalmazásokat a májbetegségek diagnosztizálásának előrejelzésében. Megállapították, hogy az AI diagnosztikai pontossága megegyezett az emberi diagnosztikai pontossággal (60–80%), és feltételezve, hogy az AI költsége nulla, olcsóbb volt. A tanulmány módszertani minősége azonban a legrosszabb volt a vizsgált tanulmányok közül. Roth és munkatársai (8) mesterséges intelligenciát alkalmaztak a radiológiai leletekben szereplő, még nem teljesített utánkövetési ajánlások azonosítására, majd ezt követően ápolók vezették a vizsgálatok ütemezését. Bár a tanulmány pozitív nettó pénzügyi hasznot jelentett, a mesterséges intelligencia szoftverének és bevezetésének költségeit nem közölték, ami korlátozta a tanulmány gazdasági átláthatóságát.
Bharadwaj és munkatársai (33) pozitív befektetési megtérülést jósoltak egy hipotetikus AI-platformra, amely ötvözi a betegkezelést és a képi diagnosztikát. Hasonlóképpen, van Leeuwen és munkatársai (34) modelleztek egy hipotetikus AI-eszközt a stroke felismerésére, amelynek gazdasági és klinikai előnyeit jósolták a jobb eredmények és a csökkent társadalmi költségek miatt. Ezek az eredmények azonban nagymértékben támaszkodtak az AI érzékenységének feltételezett, az embernél jobb teljesítményére

Azonosított ismerethiányok

Annak ellenére, hogy egyre növekszik az érdeklődés az AI radiológiai alkalmazása iránt, a formális gazdasági értékelések továbbra is korlátozottak: az 1879 átvizsgált publikációból csak 21 tanulmányt azonosítottak. A legtöbb tanulmány szűken a diagnosztikai alkalmazásokra összpontosít, míg a radiológiai munkafolyamat egyéb szakaszait – például a képalkotást, a triázst vagy a nyomon követést – ritkán értékelik (3. ábra).
A klinikai gyakorlatban már bevezetett AI-eszközök gazdasági értékelései ritkák. A legtöbb tanulmány inkább feltételezéseken, mint valós adatokon alapul, ami korlátozza gyakorlati relevanciájukat és hasznosságukat a tájékozott befektetési vagy politikai döntések meghozatalában.
Jelentős módszertani hiányosságok is fennállnak. A jelenlegi minőségértékelő eszközök szilárd határok között működnek, általában vagy a gazdasági értékeléssel (pl. CHEERS), vagy az AI-tanulmányok tervezésével és a jelentések minőségével (pl. a frissített Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging [CLAIM] [41]) foglalkoznak, vagy az AI-képalkotó eszközök széles körű értékelését végzik (42). Nem találtunk azonban olyan átfogó pontozási rendszert, amely egyszerre venné figyelembe az AI-eszközök műszaki teljesítményét, klinikai relevanciáját és gazdasági hatását. Ez a hiányosság oda vezethet, hogy a robusztus gazdasági modellezéssel, de klinikailag marginális AI-eszközökkel rendelkező tanulmányok túlzottan magas értékelést kapnak. Ennek orvoslására olyan integrált értékelési keretrendszerre van szükség, mint amilyen az 1. ábrán látható, amely együttesen értékeli az AI-eszközök műszaki érvényességét, klinikai hasznosságát és gazdasági hatását. Az összes bevont tanulmány és azok eredményeinek áttekintése a 2. ábrán is látható.

Megbeszélés

Ez a szisztematikus áttekintés összefoglalja a radiológiában alkalmazott mesterséges intelligencia gazdasági értékére vonatkozó jelenlegi bizonyítékokat, értékeli a meglévő gazdasági elemzések minőségét, és azonosítja a legfontosabb ismerethiányokat.

A feladat komplexitása és az árképzési modellek a költséghatékonyság központi meghatározó tényezőiként jelentek meg. Az 1879 átvizsgált publikáció közül csak 21 felelt meg a felvételi kritériumoknak, és a legtöbb tanulmány módszertani szigorúságát (CHEQUE kritériumok) közepesnek vagy gyengének értékelték, ami rávilágít arra a kihívásra, hogy a mesterséges intelligencia potenciálját hogyan lehet átültetni a valós klinikai gyakorlatba.

Négy fő megállapítás született:

az orvosi képalkotásban alkalmazott AI gazdasági értéke nagy volumenű vagy erőforrás-korlátozott környezetben jelentkezik;
a költséghatékonyság erősen függ a licencmodellektől;
a valós adatok magasabb költségeket mutatnak, mint a hipotetikus AI-eszközökre vonatkozó modellezési tanulmányok feltételezései;
sok értékelés nem elég módszertanilag szigorú, vagy nem veszi figyelembe az egészségügyi eredményeket vagy a különböző egészségügyi rendszereket.

---

az AI főként nagy volumenű, erőforrás-igényes feladatokban mutat gazdasági értéket, ahol pontossága megegyezik vagy meghaladja az emberi teljesítményt, vagy ahol radiológushiány van (22,25,28). Erőforrás-gazdag környezetben (pl. tüdőrák szűrés) az AI csökkenti a munkaterhelést, miközben megőrzi a pontosságot (29). Az alacsonyabb komplexitású feladatok, például a mellkasröntgenek esetében az AI csak korlátozott előnyt kínál, kivéve az emberi erőforrások szűkösségével jellemzett környezeteket, például a tuberkulózis szűrést Pakisztánban (25).
a költséghatékonyság nagyon érzékeny a fizetési struktúrákra. A fix árú licencelés általában jobban teljesít, mint a használat alapú fizetési modellek, különösen a nagy volumenű környezetben. Például Killelea és munkatársai (23) megállapították, hogy a mellrák szűrés használatonkénti fizetés esetén költséges, míg Bashir és munkatársai (25) kimutatták, hogy a fix árú licencelés hatékony a tuberkulózis szűrésében.
a valós világban végzett tanulmányok gyakran emelkedett költségekről számolnak be (23,24), míg a hipotetikus AI-eszközökre vonatkozó modellezési tanulmányok inkább megtakarításokat jósolnak (33,34). Killelea és társai (23) arról számoltak be, hogy a mammográfiás szűrés egy főre jutó költségei 2001 és 2008 között 44 dollárról 63 dollárra emelkedtek a digitalizálás és a CAD használata miatt, a Medicare kiadásai pedig 666 millió dollárról 962 millió dollárra nőttek. Guerriero és társai (24) hasonló költségnövekedést tulajdonítottak a licencdíjaknak és a csökkent specifitásból eredő magasabb visszahívási arányoknak.
sok gazdasági értékelés nem volt módszertanilag szigorú és interdiszciplináris. A tanulmányok közel fele csak a költségekkel foglalkozott (23,25,28,29,36,39,40), kihagyva a gazdasági értékértékeléshez szükséges alapvető egészségügyi eredményeket. Az AI-vel kapcsolatos kiadásokat gyakran nem jelentették megfelelően (8,35,36), és az egészségügyi rendszer különbségei jelentősen befolyásolták a gazdasági eredményeket. Például a WTP küszöbértékek 400 USD/QALY-tól Malawiban (26) 100 000 USD-ig terjedtek az Egyesült Államokban és Európában (30,32,37), vagy az afrikai környezetben hatékonyan alkalmazott megoldások, mint például a WhatsApp (pl. Mansour et al [35]), nem felelnének meg a magas jövedelmű országok adatvédelmi törvényeinek. Ezért az árstruktúrák és a klinikai munkafolyamatok alapvetően meghatározzák az AI költséghatékonyságát a különböző egészségügyi környezetben. Egy másik figyelmen kívül hagyott tényező a „teljesítményeltérés” volt, amelynek során a frissítések vagy az adatok változása megváltoztatja az AI teljesítményét, ami hatással van a hosszú távú költséghatékonyságra.

A jövőben a radiológia számára előnyös lenne egy olyan egységes keretrendszer, amely ötvözi a CLAIM (41) mesterséges intelligencia technikai minőségi kritériumait a CHEQUE (19) gazdasági szigorúságával. Az egységes keretrendszer kiterjesztheti a CLAIM ellenőrzőlistát, hogy az együttesen tartalmazzon technikai érvényességet, klinikai hasznosságot és gazdasági hatást, ideális esetben a mesterséges intelligencia fejlesztői, klinikusok és egészségügyi közgazdászok közötti interdiszciplináris együttműködés révén kidolgozva.
A jövőbeli kutatásoknak az elszigetelt diagnosztikai feladatok helyett az egész munkafolyamatot (toborzás, ütemezés, megfelelés, képalkotás, kezelés, számlázás) optimalizáló integrált AI-platformokra kell összpontosítaniuk.

A szoftverfrissítések, a teljesítményeltérések és a változó klinikai populációk figyelembevétele érdekében elengedhetetlen a rendszeres újraértékelés. Bár az NLP-alkalmazások ígéretesek a jelentések és az adatok kinyerésének automatizálása szempontjából, még mindig hiányoznak a megbízható gazdasági értékelések.

Sürgősen szükség van olyan, a valós világban végzett implementációs tanulmányokra, amelyek összehasonlítják a mesterséges intelligenciával támogatott és a hagyományos ellátást különböző egészségügyi környezetben, és amelyekre egyértelmű jogi keretek támaszkodnak a felelősségre vonhatóság és a kártérítési kötelezettség tekintetében.

A klinikailag nem validált mesterséges intelligencia eszközök korai bevezetése veszélyeztetheti a klinikai irányítást és a betegbiztonságot, ami jelentős szabályozási és etikai aggályokat vet fel. Ezért elengedhetetlen a mesterséges intelligencia eszközök átfogó klinikai és gazdasági validálása.

Ezen áttekintés eredményei alapján az alábbiakat javasoljuk az AI bevezetését fontolgató érdekelt felek és radiológiai adminisztrátorok számára:

Az AI bevezetése előtt strukturált elemzések, például erősségek, gyengeségek, lehetőségek és veszélyek (azaz SWOT) segítségével azonosítsák a munkafolyamat egyértelmű szűk keresztmetszeteit kezelő klinikai alkalmazásokat. A létesítmény méretének és a képalkotási volumennek megfelelő árképzési modelleket alkudjanak ki. Vezessenek be monitoring rendszereket a valós gazdasági és klinikai eredmények nyomon követésére.
A radiológiai osztályok csak akkor szerezzenek be AI-t, ha az egyértelmű munkafolyamat-hiányosságokat pótol, és a fizetési modell szerint bizonyított egészségügyi gazdasági előnyökkel jár. A politikai döntéshozóknak elő kell írniuk az AI-költségtérítésre vonatkozó szabványosított gazdasági értékeléseket, és egyértelmű orvosi-jogi kereteket kell létrehozniuk.

Az egészségügyi politika tekintetében az eredmények arra utalnak, hogy a központosított szűrőprogramok nagyobb valószínűséggel eredményeznek méretgazdaságosságot és költségmegtakarítást.

Az AI-fejlesztőknek prioritásként kell kezelniük az integrált platformmegoldásokat, az átlátható teljesítménymutatókat, a kockázatmegosztásos fizetési struktúrákat és a klinikai felhasználókkal való közvetlen együttműködést.

Döntő fontosságú, hogy minden AI-bevezetési stratégia figyelembe vegye a helyi egészségügyi rendszer struktúráját, beleértve a WTP küszöbértékeket, a személyzeti kapacitást és a szabályozási követelményeket.

A terület fejlődése ezért megköveteli az AI-eszközök szisztematikus értékelését a különböző egészségügyi rendszerekben, a QALY- és ICER-alapú módszerek következetes alkalmazását, valamint az átlátható visszatérítést, a biztonságos bevezetést és a mérhető klinikai hatást biztosító politikákat.

Ennek a vizsgálatnak számos korlátja volt. A Google Scholar-t kizártuk a túlzott mennyisége és korlátozott specifikussága miatt, és a teljesség és a megvalósíthatóság egyensúlyának érdekében a PubMed-et és a főbb gazdasági adatbázisokat részesítettük előnyben. Bár az első szűrést egyetlen olvasó végezte, az összes bevont és kétértelmű tanulmányt függetlenül újraértékeltek. A CHEQUE-hez hasonló szabványosított pontozási rendszerek nem feltétlenül veszik figyelembe az egészségügyi gazdaságtan vagy az AI bevezetésének regionális különbségeit, ami potenciálisan befolyásolhatja az általánosíthatóságot. Például Mansour és munkatársai (35) bizonytalan kép-megosztó platformok használata ellenére magas CHEQUE-pontszámot értek el, ami jól illusztrálja, hogy a magas módszertani pontszámok nem mindig egyenlőek az optimális valós klinikai implementációs minőséggel. Mivel a CHEQUE a költséghatékonysági elemzéseket hangsúlyozza, az egészségügyi eredményeket kizáró tanulmányok alacsonyabb pontszámot kaptak, ami szerintünk megfelelő korlátozás, mivel az egészségügyi eredményekhez való kapcsolódás elengedhetetlen az orvosi gazdasági értékek értékeléséhez.

Összegzésként elmondható, hogy a mesterséges intelligencia radiológiában való sikeres alkalmazása szabványosított, magas színvonalú, interdiszciplináris gazdasági elemzéseken és egy többdimenziós stratégián múlik, amely figyelembe veszi a klinikai relevanciát, az alkalmazás mértékét és a helyi egészségügyi környezetet.

A radiológiai leletek újragondolása: felmérés a beutaló orvosok véleményéről

Bágyi Péter — Sun, 04 Jan 2026 19:06:42 +0100

Rethinking radiology reports: A survey of referring physicians’ perspectives
Reschke, Philipp et al.
European Journal of Radiology, Volume 187, 112068, June 2025
DOI: 10.1016/j.ejrad.2025.112068

A radiológiai leletek kulcsfontosságúak a diagnosztikai képalkotás és a klinikai döntéshozatal összekapcsolásában, kritikus kommunikációs eszközként szolgálnak a radiológusok és a beutaló orvosok között [1]. Bár egyes beutaló orvosok maguk is elemezhetik a képalkotó vizsgálatokat, a radiológus lelete jelentős hozzáadott értéket jelent, mivel részletesebb és pontosabb értékelést nyújt [2–4].
A radiológiai leletek hagyományosan diktálószoftver segítségével készült szabad szöveges beviteli módra támaszkodnak, amelyek rugalmasságot nyújtanak, de formátumuk, teljességük és pontosságuk tekintetében eltérőek. A leletek stílusa gyakran tükrözi a radiológusok egyéni preferenciáit. Míg egyesek részletes és terjedelmes leleteket írnak, mások a tömör, kérdésorientált leletekre koncentrálnak. Az olyan tulajdonságok, mint az egyértelműség, a teljesség, a szerkezet és a relevancia határozzák meg a magas színvonalú leleteket. A szabványosítás hiánya azonban hatással lehet azok konzisztenciájára és értelmezhetőségére [5,6].
A szabad szöveges leletekkel ellentétben a strukturált leletek alternatív megközelítést kínálnak. A leleteket előre meghatározott kérdésekkel és válaszlehetőségekkel rendelkező, előre definiált sablonok segítségével szisztematikusan állítják össze. A strukturált leletek kidolgozására irányuló erőfeszítéseket radiológiai társaságok kezdeményezték. Az Európai Radiológiai Társaság (ESR) és más szakmai szervezetek jelentős támogatásának ellenére ez a módszer Európában nem terjedt el széles körben, mivel hiányoznak a szabványosított leletsablonok és nem elégségesek a bevezetés ösztönzői [7,8].
A radiológiai leletek minősége attól függ, hogy mennyire felelnek meg a beutaló orvosok igényeinek. Azonban a beutaló orvosok és a radiológusok közötti közvetlen kommunikáció és visszajelzés hiánya gyakran hiányosságokat eredményez a leletek klinikai hasznosságának megértésében. A beutaló orvosok habozhatnak kifejezni zavarukat, ami oda vezet, hogy a radiológusok túlbecsülik leleteik minőségét. A radiológusok, különösen a radiológus rezidensek, gyakran passzívan fejlesztik leletkészítési készségeiket, mások leleteit olvasva és azok megközelítését utánozva, ami tovább erősíti a radiológiai leletek strukturális problémáit [9]. Az esetkonferenciák az interdiszciplináris kommunikáció kérdését kezelik azzal, hogy szakembereket hoznak össze komplex esetek megvitatására.
Ez a tanulmány elsősorban a beutaló orvosok radiológiai leletekkel kapcsolatos preferenciáit vizsgálta, azzal a céllal, hogy azonosítsa a klinikai hasznosságukat növelő kulcsfontosságú tényezőket.

2. Módszerek

Etikai jóváhagyásra nem volt szükség, mivel a felmérés csak orvosok véleményét gyűjtötte össze. A tanulmány betartotta az etikai irányelveket, és minden elemzést a helyi adatvédelmi előírásoknak megfelelően végeztek.

2.1 Beválasztási és kizárási kritériumok

A 2023. júniusától 2025. márciusáig végzett prospektív felmérésben olyan sebészek, belgyógyászok és háziorvosok vettek részt, akik rendszeresen igénybe veszik radiológiai szolgáltatásokat Németország vidéki és városi területein, kivéve a nem praktizáló orvosokat. A résztvevőket véletlenszerűen választották ki az összes hierarchikus szintről. A kizárási kritériumok a következők voltak: nyugdíjazás, radiológiai szolgáltatások igénybevételének hiánya, valamint a demográfiai adatok vagy legalább egy felmérési kérdés kitöltésének elmulasztása (1. ábra).

2.2 A felmérés kialakítása

A felmérési eszköz finomítására 10 orvos részvételével kísérleti tesztet végeztek és az orvosok visszajelzései alapján módosították a kérdéseket. A kísérleti fázis után véletlenszerűen kiválasztott orvosokat kerestek meg e-mailben. Négy hét elteltével emlékeztető üzenetet küldtek. A sorrend hatásának minimalizálása érdekében a kérdések sorrendjét véletlenszerűen állapították meg. Az anonimitás fenntartásával csökkentették a válaszok torzítását.
A felmérés kitöltési idejét a résztvevő felmérésének kezdete és befejezése közötti időtartamként mérték. Az interkvartilis tartományt (IQR) jelentősen meghaladó vagy alulmúló, illetve a tipikus tartományon kívül eső kitöltési időket kiugró értéknek tekintették, és kizárták az elemzésből.

2.3 Kérdésformátumok

Csúszkás skála kérdések
A csúszkás skála kérdés azt mérte, hogy a radiológiai leletek milyen gyakran adtak teljes választ a beutalási kérdésre, −100 (soha) és +100 (mindig) közötti elégedettségi pontszámmal, 10 pontos intervallumokra osztva. Egy másik csúszka (−50 és +50 között) a tömör (−50 és −20 között), közepes (−10 és +10 között) vagy részletes (+20 és +50 között) leletek preferenciáit értékelte. Egy harmadik csúszka (-100 és +100 között) értékelte a leletek stílusának preferenciáit, az értékek szabad szöveget (-100 és -50 között), vegyes leleteket (-50 és +50 között) vagy strukturált leleteket (+50 és +100 között) jelöltek (a vegyes jelentés a szabad szöveget strukturált jelentéssel kombinálja az egyértelműség érdekében).
Egyszeri választású kérdések
A válaszadók kiválasztották a fő okot, amiért a radiológusok nem tudnak teljes mértékben foglalkozni a klinikai kérdéssel. Meghatározták a radiológiai leletek olvashatóságát és használhatóságát javító módszereket, valamint a jelentésekben gyakran hiányzó információk típusát. Egy 7 pontos Likert-skála segítségével értékelték, hogy a beutaló orvosok milyen gyakran küzdenek a radiológiai leletekben szereplő releváns részletek megtalálásával (1 = soha, 7 = mindig). A beutaló orvosok egy 7 pontos Likert-skála segítségével értékelték a multidiszciplináris megbeszélések (pl. tumorboardok) hasznosságát a radiológiai leletek megértésében, ahol 1 = nem hasznos és 7 = nagyon hasznos.

2.4 Statisztikai elemzés

A minta összefoglalásához leíró statisztikákat, köztük átlagot, mediánt, modust és szórást alkalmaztunk. A statisztikai elemzések egyirányú ANOVA-t, kategóriás változókra vonatkozó chi-négyzet próbákat, egy mintára vonatkozó z-próbákat és egy mintára vonatkozó t-próbákat tartalmaztak, a szignifikancia küszöbértékét p < 0,05-re állítva.

3 Eredmények

3.1 A résztvevők jellemzői

A tanulmányban eredetileg figyelembe vett 300 orvos közül 42-t kizártak: 20 orvos nem vett igénybe radiológiai szolgáltatásokat, 12 csak a kérdőív demográfiai részét töltötte ki, a központi kérdésekre nem válaszolt, 10 pedig nyugdíjas volt. Végül 258 résztvevő került be a tanulmányba: 93 belgyógyász, 90 sebész és 75 háziorvos (1. ábra - fent).

Az összes 75 háziorvos magánpraxisban dolgozott, míg a belgyógyászok és sebészek kórházakban voltak alkalmazásban. A 180 kórházi orvos közül 110 beosztott orvos, 79 vezető orvos és egy főorvos volt.
A kérdőív kitöltésének átlagos ideje, a kiugró értékek kiszűrése után, 6:53 perc volt. A belgyógyászok átlagos tapasztalata 9 év (medián/módusz: 9 év), a sebészeké 10,5 év (medián: 11, módusz: 10 év), a háziorvosoké pedig 19,2 év (medián: 18,5, módusz: 10 év) volt (1. táblázat).

3.2 Elégedettség a radiológiai lelet teljességével

A beutaló orvosok elégedettségi pontszáma (38,4 ± 24,3) mérsékelt elégedettséget jelezte, és szignifikánsan meghaladta a semleges értéket (p < 0,0001). (2. ábra) Az általános orvosok mérsékelt elégedettséget fejeztek ki (átlag 47,7 ± 21,3). A belgyógyászok hasonló elégedettségi szintet jeleztek (belgyógyászok: átlag 42,8 ± 22,9). A sebészek jelentették a legmagasabb fokú elégedetlenséget (átlag 15,3 ± 26), p < 0,0001.

3.3 A radiológiai leletek hosszával kapcsolatos preferenciák

A beutaló orvosok 55 %-a a rövid, tömör leleteket részesítette előnyben (−50 és −20 közötti tartomány). Egy kisebb csoport (21,7 %) a közepes hosszúságú leleteket részesítette előnyben (−10 és +10 közötti tartomány). Ezzel szemben a beutaló orvosok csak 23,3 %-a preferálta a hosszú, részletes leleteket (+10 és +50 közötti tartomány). A beutaló orvosok szignifikánsan preferálták a tömör leleteket (p < 0,001). A sebészek szignifikánsan erőteljesebb preferenciát mutattak a tömör leleteket iránt (átlag: –23,9 ± 22,0) a belgyógyászokhoz (−12,37 ± 36,8, p < 0,01) és az általános orvosokhoz (−14,6 ± 36,1, p < 0,05) képest. (3. ábra).

3.4 A szabad szöveges és a strukturált leletek közötti preferenciák

A beutaló orvosok 25,7 %-a preferálta a szabad szöveges vagy strukturálatlan leleteket (−100 és −50 között), míg 74,3 %-uk a félig strukturált leleteket (−50 és +50 között) vagy a teljesen strukturált leleteket (+50 és +100 között) részesítette előnyben. (4. ábra) A beutaló orvosok szignifikánsan preferálták a strukturált leleteket (p < 0,001).
A belgyógyászok és a sebészek szignifikánsan erőteljesebb preferenciát mutattak a strukturált leletek iránt (belgyógyászok: átlag 34,4 ± 56,9, sebészek: átlag 41,8 ± 56,3) az általános orvosokhoz (átlag −25,2 ± 56,9).

3.5 A radiológiai leletek javításának kihívásai

A beutaló orvosok szerint a hiányos leletek fő okai a következők voltak: „a radiológusok nem értik a klinikai kontextust” (36,1%), „hiányoznak az előzetes vizsgálati képek” (16%), „nem megfelelő képalkotási technikák” (10,3%) és „nem egyértelmű vagy kétértelmű kérdés a beutaló formanyomtatványon” (12,6%). További tényezőként említették a „korlátozott képminőséget” (9,2%) és a „kommunikáció hiányát” (9,2%), valamint az „időnyomást” (6,2%). A „radiológusok klinikai kontextus iránti megértésének hiánya” jelentősen gyakrabban került kiválasztásra, mint az összes szakterületen a normális eloszlás alapján statisztikailag várható lett volna (p < 0,001). A sebészek szignifikánsan gyakrabban említették a „nem egyértelmű vagy kétértelmű kérdéseket a beutaló formanyomtatványon”, mint az általános orvosok és a belgyógyászok (p < 0,05). Ezzel szemben a belgyógyászok szignifikánsan gyakrabban jelentették a „korlátozott képminőséget”, mint a sebészek és az általános orvosok (p < 0,05). (5. ábra).

3.6 A radiológiai leletek olvashatósága

A beutaló orvosok kevés vagy közepes nehézséget jelentettek a radiológiai leletekben szereplő orvosi információk megtalálásában. A többség közepes nehézséget (63,2 %, 3–5 csillag) tapasztalt az orvosi információk megtalálásában, míg 32,5 % alacsony nehézséget (1–2 csillag) és 4,3 % magas nehézséget (6–7 csillag) tapasztalt. A közepes nehézséget (3–5 csillag) szignifikánsan gyakrabban választották, mint amit a normális eloszlás alapján statisztikailag várható lett volna az összes szakterületen (p < 0,01).

3.7 Az olvashatóság javítására irányuló megközelítések

A beutaló orvosok 43,8 %-a a jobb olvashatóság és használhatóság érdekében a „strukturált leletet” részesítette előnyben, míg 26,5 % a „tömör rész” mellett döntött. (2. táblázat)

A „tömör” szignifikánsan gyakrabban szerepelt az általános orvosok válaszai között, mint a belgyógyászoké és a sebészeké. Ezzel szemben a „strukturált lelet” szignifikánsan gyakrabban szerepelt a sebészek és a belgyógyászok válaszai között, mint az általános orvosoknál (p < 0,05). (6. ábra).

3.8 Hiányzó információk a radiológiai leletekben

A beutaló orvosok a „diagnózis megállapítása” opciót választották a leggyakrabban (39 %), ezt követte a „további diagnosztikai intézkedésekre vagy utánkövető vizsgálatokra vonatkozó ajánlások” (23 %). A „diagnózis megállapítása” opciót szignifikánsan gyakrabban jelölték meg, mint amit a normális eloszlás alapján statisztikailag várható lett volna az összes szakterületen (p < 0,001). (3. táblázat).

3.9 A multidiszciplináris megbeszélések fontossága

A beutaló orvosok 33,6 %-a értékelte a multidiszciplináris megbeszéléseket nagyon hasznosnak a radiológiai leletek megértése szempontjából (7 csillag), további 51,3 % pedig 5 vagy 6 csillaggal értékelte azokat pozitívan. Csak 1,4 %-uk találta azokat egyáltalán nem hasznosnak (1 csillag). Az átlagos értékelés 5,7 ± 1,4 csillag volt. Minden szakterület jelentősen a semleges felett (4 csillag) értékelte a multidiszciplináris megbeszélések jelentőségét a leletek megértése szempontjából (p < 0,001). A belgyógyászok a multidiszciplináris megbeszélések hasznosságát a radiológiai leletek megértése szempontjából jelentősen pozitívabban értékelték, mint a sebészek és az általános orvosok (p < 0,05). (7. ábra).

4 Megbeszélés

Elemzésünk több fő megállapítást is feltár, amelyek rávilágítanak a radiológiai leletek minőségének javítására irányuló lehetőségekre a beutaló orvosok szempontjából.

Először is, a sebészek és a belgyógyászok a tömör és strukturált leleteket részesítik előnyben, míg az általános orvosok a szabad szöveges jelentéseket preferálják.

Másodszor, a felmérésben részt vevő beutaló orvosok a „diagnózis megállapítását” és a „további diagnosztikai vagy utánkövető vizsgálatokra vonatkozó ajánlásokat” jelölték meg a radiológiai leletekben leggyakrabban hiányzó elemekként.

Harmadszor, a felmérésben részt vevő beutaló orvosok leggyakrabban a „radiológusok klinikai kontextus iránti megértésének hiányát” jelölték meg a hiányos radiológiai leletek fő okaként.

Végül, a beutaló orvosok határozottan támogatják a multidiszciplináris megbeszéléseket a radiológiai leletek megértésének javítása érdekében.

A szabad szöveges leletek és a strukturált leletek iránti preferenciák a tanulmányunkban eltérőek voltak. Ennek oka az lehet, hogy ezek az orvosi szakterületek eltérő módon viszonyulnak a radiológia leleteihez. Az általános orvosok előnyben részesíthetik a szabad szöveges leleteket, mert azok rugalmasan kezelik a legkülönbözőbb állapotokat. A belgyógyászok és a sebészek előnyben részesíthetik a strukturált leleteket, mert azok pontos, szabványosított válaszokat adnak konkrét klinikai kérdésekre. A strukturált elemeket opcionális szabad szöveges szakaszokkal kombináló hibrid formátumok mindkét szakma igényeit kielégíthetik.

A strukturált leletek iránti preferenciáról szóló eredményeink a sebészek és a belgyógyászok körében megegyeznek Stanzione és munkatársai (2021) eredményeivel, akik kimutatták, hogy a COVID-19-es betegek mellkas-CT-jének strukturált leletei javítják a beutaló orvosok elégedettségét. [10] Ezenkívül Stanzione áttekintése kimutatta, hogy ez javítja a hasi MRI konzisztenciáját [11]. Továbbá Hawkins és munkatársainak tanulmánya kimutatta, hogy a strukturált lelet sablonok bevezetése csökkentette a beszédfelismerő szoftverek által okozott hibákat, beleértve a zavaros kifejezéseket vagy a kifejezések félreértelmezését [12].

Az Amerikai Radiológiai Kollégium (ACR) úttörő szerepet játszott az olyan szabványosított leletezési rendszerek bevezetésében, mint a BI-RADS és a LI-RADS az Amerikai Egyesült Államokban, amelyeket azóta országszerte alkalmaznak. Ezek a rendszerek szabványosítják a mell- és máj képalkotás leleteit, javítva a kommunikációt és a leleteket [13–16].

Európában a strukturált leletek széles körű elterjedése lassabb volt. A dos Santos és munkatársai által azonosított, az európai országok közötti elterjedési arányok közötti különbségek kulturális és szervezeti tényezőknek, például a különböző egészségügyi rendszereknek, erőforrásoknak és szakmai gyakorlatoknak tulajdoníthatók [8]. Ezenkívül a strukturált leletek megkövetelik a radiológusoktól, hogy a képek és a leletek sablonja között váltsanak, ami megzavarja a munkafolyamatot [8,17]. A komplex esetek kezelése gyakran időigényesebbé válik a sablon alapú formátumok használatával. Az ilyen esetekben felmerülő véletlen leletek nem illeszkednek a strukturált lelet sablonokba, mivel ezeket a sablonokat általában konkrét klinikai kérdések és feltételezett diagnózisok kezelésére tervezték [18]. Tágabb összefüggésben a beutaló orvosok – akik a radiológiai leletek elsődleges célközönsége – eltérő preferenciái kihívást jelenthetnek a strukturált lelet rendszerek széles körű elterjedése szempontjából.

Bebizonyítottuk, hogy a legtöbb beutaló orvos a tömör leleteket részesíti előnyben. A kutatások azt mutatják, hogy a beutaló orvosok gyakran figyelmen kívül hagyják a leletek egy részét, hangsúlyozva a vélemény rész fontosságát [19]. Úgy véljük, hogy a tömör leletek számának növekedése csökkentheti annak valószínűségét, hogy a beutaló orvosok kihagyják a leletek leíró részét. A radiológusoknak egyensúlyt kell teremteniük a tömörség és a teljes dokumentáció szükségessége között, hogy minimalizálják az orvosi-jogi kockázatokat, például a releváns eltérések kihagyását [20,21].

Felmérésünkben a legtöbb beutaló orvos jelezte, hogy a radiológiai leletekben gyakran hiányoznak a további diagnosztikai intézkedésekre vagy utánkövető vizsgálatokra vonatkozó ajánlások, valamint a végleges diagnózisok. A rendellenes eredmények utánkövető képalkotási ajánlásai a radiológiai leletek 2–5 %-ában szerepelnek [22]. Például a jóindulatú elváltozásokat kifejezetten osztályozni kell, és egyértelműen jelezni kell, hogy azok nem igényelnek további diagnosztikai eljárásokat. A leletben szereplő „Ez a jóindulatú elváltozás nem indokol további vizsgálatot” megjegyzés segíthet minimalizálni a felesleges vizsgálatokat. Ha ez az értékelés vagy ajánlás hiányzik, a beutaló orvosnak vagy saját osztályozást kell készítenie, vagy kapcsolatba kell lépnie a radiológussal [23].

A kontroll képalkotó vizsgálat ajánlása klinikailag összetett kérdés. Egyes radiológusok haboznak ajánlásokat tenni, mivel nem rendelkeznek a teljes klinikai képpel. Például, ha a beteg antibiotikumos kezelés alatt már javul, akkor felesleges lehet követő CT-t ajánlani tüdőgyulladás esetén, mivel ez a képalkotáson nem látható. Ezenkívül a radiológiai leletekben szereplő végleges diagnózis megadása egyértelmű útmutatást és bizonyosságot nyújt a beutaló orvosoknak a klinikai döntéshozatalban. Ez kihívást jelent a radiológusok számára, mivel a képalkotási eredményeket gyakran nehéz véglegesen osztályozni. A klinikai gyakorlatban a végleges diagnózisok kivételesek, és a radiológusok általában olyan kifejezéseket használnak, mint „összhangban van” vagy „utal”, hogy jelezzék a diagnózis bizonyosságát. Az „összhangban van” kifejezés nagyobb bizalmat jelez a diagnózisban, míg az „utal” kifejezés a diagnózis alátámasztását jelenti, de nem elég konkrét.
Khorasani és munkatársai jelentős eltéréseket találtak a radiológusok és a nem radiológusok között a radiológiai leletekben gyakran használt kifejezések diagnosztikai bizonyosságának értelmezésében. Ez aláhúzza a diagnosztikai bizonyosság kifejezéseinek egységesítésének fontosságát a világos és következetes kommunikáció biztosítása érdekében [24]. A radiológusok számára célzott képzés ösztönözheti a pontosabb nyelvhasználatot, lehetővé téve számukra, hogy eredményeiket nagyobb bizonyossággal és egyértelműségével közöljék, miközben csökken a túlzott óvatosságra utaló megfogalmazások száma [25].
Ebben a tanulmányban minden szakterület a radiológusok klinikai kontextusának hiányos megértését jelölte meg a hiányos leletek fő okaként.

Elegendő háttérinformáció nélkül a radiológusok nehezen tudnak megfelelő kontextust biztosítani leleteikben. Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a radiológiai leletekbe klinikai információk felvétele javítja az értelmezés pontosságát [26,27].
Általánosabban elmondható, hogy a beutaló orvosok és a radiológusok közötti korlátozott konzultáció a képalkotás előtt, a radiológusok kizárása a képalkotás megfelelőségének értékeléséből a képalkotás megrendelésének időpontjában, valamint a képalkotásnak a képalkotási vizsgálat napján végleges tényként való felfogása mind hozzájárulnak a leletek hiányosságaihoz az összes résztvevő tekintetében [28–30].

Az interdiszciplináris együttműködés minden szempontból történő erősítése ezért elengedhetetlen a radiológiai leletek klinikai relevanciájának, pontosságának és hatásának javításához. Eredményeink megerősítik a multidiszciplináris megbeszélések értékét a beutaló orvosok számára a radiológiai leletek megértésében. Dendl és munkatársainak kutatása kimutatta, hogy az ilyen megbeszélések az esetek 37%-ában diagnosztikai vagy terápiás változásokhoz vezettek, ami kiemeli jelentőségüket a betegellátás javításában [31]. Ezek a megbeszélések javítják a radiológusok és a beutaló orvosok közötti kommunikációt, csökkentik az orvosi hibákat és a felesleges képalkotást, ami viszont csökkenti a kapcsolódó kezelési költségeket. Például kimutatták, hogy a radiológusok és az intenzív osztály orvosai közötti strukturált kétoldalú visszajelzés megakadályozza a képalkotással kapcsolatos orvosi hibákat azáltal, hogy újraértékeli a legutóbbi vizsgálatokat, lehetővé téve a korai felismerést és korrekciót. Ez a proaktív megközelítés növeli a betegbiztonságot és optimalizálja az erőforrások kihasználtságát [32]. Azonban ezeknek a megbeszéléseknek jelentős alternatív költségei vannak. A Midwest Academic Medical Center egyik tanulmánya megállapította, hogy a radiológusok évente 3,358 órát töltenek ezeken a találkozókon – ami két teljes munkaidős állásnak felel meg –, ami 1,2 millió dollár megtérítetlen költséget jelent [33]. Ezen pénzügyi szempontok ellenére a klinikai előnyök meghaladják a hátrányokat. A klinikai előnyök és a gazdasági fenntarthatóság közötti egyensúly megteremtése érdekében az intézményeknek célzott esettanulmányokat és strukturált találkozóformátumokat kell vizsgálniuk.

Számos korlátozást kell megvitatni.
Először is, ez a tanulmány önbevalláson alapuló adatokra támaszkodott, ami válasz torzítást okozhat, mivel a résztvevők társadalmilag kívánatos válaszokat vagy hiányos információkat adhatnak. Tanulmányunkban stratégiákat alkalmaztunk a válasz torzítás enyhítésére, például a válaszok anonimizálását és véletlenszerű mintavételt.
Másodszor, a felmérés formátuma előre meghatározott válaszlehetőségeket kínált, ami korlátozhatta a válaszokat.
Harmadszor, a tanulmányban nagy arányban vettek részt asszisztens orvosok, akiknek eltérő tapasztalataik vagy elvárásaik lehetnek a vezető orvosokhoz képest.
Negyedszer, a strukturált leletekkel kapcsolatos kérdések nem voltak kontextusalapúak, mivel nem vették figyelembe a konkrét klinikai helyzeteket vagy állapotokat. Ötödször, bár a tanulmány a radiológiai leletek különböző aspektusait vizsgálta, például a leletek hosszát, szerkezetét és teljességét, nem elemezte konkrétan, hogy ezek a tényezők hogyan befolyásolják a beutaló orvosok döntéseit vagy a klinikai eredményeket.
Végül, a tanulmány a belgyógyászokra, sebészekre és háziorvosokra összpontosított, és ezzel potenciálisan figyelmen kívül hagyta más szakterületek perspektíváit. A további tanulmányoknak alcsoport-elemzést is tartalmazniuk kell, hogy értékeljék a strukturált leletek hatását bizonyos típusú leletekre, például az onkológiai vagy mozgásszervi állapotokra vonatkozóakra, és értékeljék, hogy a strukturált formátumok egyértelmű előnyöket kínálnak-e ezekben a kontextusokban.

Összegzésként ez a tanulmány hangsúlyozza annak fontosságát, hogy a radiológusok a leleteiket a beutaló orvosok igényeihez igazítsák, és javítsák az interdiszciplináris kommunikációt a pontosabb és érthetőbb radiológiai leletek biztosítása érdekében.

ESR Essentials: diffúziós súlyozott MRI – gyakorlati ajánlások

Bágyi Péter — Tue, 07 Oct 2025 22:41:37 +0200

A DWI (diffúzió-súlyozott képalkotás) egy nem invazív MRI-technika, amely egyedülálló betekintést nyújt a különböző szervek szöveti szerkezetébe és tartalmába sejt szinten.

Széles körben használják az agyban és a testben, neurológiai rendellenességek (pl. stroke felismerése és értékelése) esetén, valamint rákdiagnosztikában és -monitorozásban.

Ez a cikk összefoglalja azokat az ajánlásokat és irányelveket, amelyek biztosítják a DWI eredményeinek konzisztenciáját és pontosságát a különböző kórházakban és gépeken.

Mivel a DWI eredményeinek értelmezéséhez szakértelemre van szükség, irányelveket adunk a variabilitás csökkentésére és a diagnosztikai biztonság javítására. Ezek az irányelvek hozzájárulnak a DWI megfelelő használatához is, maximalizálva annak előnyeit a betegek számára.

Cikk:
Palombo, M., Bodini, B., Grussu, F. et al.
ESR Essentials: diffusion-weighted MRI—practice recommendations by the European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology.
Eur Radiol (2025).
https://doi.org/10.1007/s00330-025-12033-x

Otthoni teleradiológiai munkaállomások műszaki követelményei és optimalizálási stratégiái

Bágyi Péter — Thu, 25 Sep 2025 23:09:36 +0200

Alhasan, M.S., Alhasan, A.S.
Technical requirements and optimization strategies for home-based teleradiology workstations: a review article.
Insights Imaging 16, 198 (2025).
https://doi.org/10.1186/s13244-025-02081-8

Fontos:

Az otthoni távradiológia fenntartja a diagnosztikai minőséget, miközben javítja a radiológusok jólétét; 65%-uk számolt be a stressz csökkenéséről, 96%-uk pedig hasonló vagy csökkent leletezési időkről.
Az optimális megvalósításhoz megfelelő minőségű monitorok, ellenőrzött környezet (25–75 lux megvilágítás), 50–100 Mbps sávszélesség és robusztus biztonsági intézkedések szükségesek.
A szabványosítás eltérő; egyes országokban vannak protokollok, de a határokon átnyúló teleradiológia és a hosszú távú eredmények értékelése terén továbbra is hiányosságok vannak.

A teleradiológia az ügyeleti időn kívüli ellátás hiányosságainak pótlásából, a modern radiológiai gyakorlat alapkövévé fejlődött, 2019-re az amerikai radiológusok 85,6%-a jelentette, hogy részt vesz távoli képkiértékelésben [1].

A COVID-19-járvány jelentősen felgyorsította a teleradiológia elterjedését, amely így az ügyeleti időn kívüli vagy kiegészítő szolgáltatásból a radiológiai gyakorlat mainstream modelljévé vált (1. ábra). A társadalmi távolságtartási intézkedésekre reagálva az egészségügyi intézmények gyorsan bevezették az otthoni munkaállomásokat, hogy biztosítsák a diagnosztikai szolgáltatások folytonosságát, miközben megvédik a személyzetet [2]. Ez a hirtelen változás feltárta a meglévő teleradiológiai infrastruktúra erősségeit és korlátait egyaránt. Az állami intézmények és a magánpraxisok egyaránt technikai, szabályozási és működési kihívásokkal szembesültek az otthoni leletezési környezet kialakításában, amely képes fenntartani a diagnosztikai minőséget, miközben elősegíti a radiológusok jólétét. A felmérési adatok tükrözik ezt a paradigmaváltást: az intézmények körülbelül 65%-a telepített otthoni munkaállomásokat, 74%-uk pedig a pandémia idején a rutin nappali műszakokat belső teleradiológiára állította át. Figyelemre méltó, hogy a radiológusok több mint fele a pandémiával kapcsolatos szigorú korlátozások enyhítése után is folytatta a távmunkát, ami a radiológiai gyakorlat mintáinak tartós változását jelzi [3].

1. ábra: Teleradiológiai munkafolyamat-architektúra. A teljes munkafolyamat bemutatása: képalkotó berendezés (zöld) modalitásokkal, PACS-szel és helyszíni kiértékeléssel; teleradiológiai infrastruktúra (kék) biztonságos kapcsolatot, munkalista-kezelést és leletezési platformokat biztosítva; otthoni kiértékelési környezet (narancssárga) diagnosztikus monitorokkal és munkaállomással valamint minőségbiztosítási keretrendszer (piros) szakértői értékeléssel és teljesítményfigyeléssel. A nyilak a munkafolyamat irányát és a visszacsatolási hurkokat jelzik.

A hibrid és otthoni gyakorlati modellek felé történő átállás fenntarthatósága a távoli munkaállomások hatékony optimalizálásán múlik. A kórházi, központi leletezők ellenőrzött körülményeivel ellentétben az otthoni berendezések egyedi kihívásokat jelentenek a hardver specifikációk, a szoftverkonfigurációk, a hálózat megbízhatósága, az ergonómiai kialakítás és a minőségbiztosítási protokollok tekintetében. Erre válaszul a szakmai szervezetek kifejezetten az otthoni teleradiológiára szabott irányelveket adtak ki. Különösen fontos, hogy az Amerikai Radiológiai Kollégium (ACR), az Amerikai Orvosi Fizikusok Szövetsége (AAPM) és az Orvosi Képalkotó Informatikai Társaság (SIIM) 2022-ben közösen kiadta az Elektronikus Gyakorlati Szabványt, amelyben felvázolta a távoli diagnosztikai értelmezéshez megfelelő monitorok, számítástechnikai hardverek és biztonsági infrastruktúra követelményeit [4]. Hasonlóképpen, a Brit Királyi Radiológusok Kollégiuma (RCR) és a Török Radiológiai Társaság (TSR) is közzétett technikai és működési ajánlásokat a magas színvonalú otthoni radiológiai jelentések támogatására [5, 6].

A távleletezés széles körű elterjedése jelentős mennyiségű adatot eredményezett mind a technikai teljesítmény, mind a radiológusok tapasztalatai tekintetében. Az empirikus bizonyítékok azt mutatják, hogy a jól konfigurált otthoni munkaállomások fenntarthatják a diagnosztikai pontosságot, miközben növelik a radiológusok elégedettségét és termelékenységét. A radiológusok körülbelül 65%-a mondja, hogy csökkent a stressz szintje, amikor otthonról dolgozik, és 96%-uk hasonló vagy jobb leletezési időket produkál [7]. Ennek ellenére továbbra is jelentős kihívások állnak fenn, különösen a képzés, a csapat kohéziója és a minőségbiztosítás terén a decentralizált olvasási környezetekben. Különösen aggasztó az oktatásra gyakorolt hatás, mivel a rezidensek 52%-a számolt be a távoktatás során az esetek áttekintésének és a valós idejű visszajelzéseknek a csökkenéséről [8]. Ebben a cikkben cél a jelenlegi szakirodalom és a szakértői vélemények összefoglalása, hogy bizonyítékokon alapuló útmutatást nyújtson az otthoni teleradiológiai munkaállomások hardverének és szoftverének optimalizálásához.

Kijelzőtechnológia és leletezési környezet

Kijelzőtechnológia összehasonlítás
A diagnosztikai kijelző a radiológiai adatok és az azokat értelmező radiológus közötti kritikus interfész, amely közvetlenül befolyásolja a detektálási érzékenységet és a diagnosztikai megbízhatóságot. Az orvosi célra tervezett monitorok, amelyeket kifejezetten radiológiai értelmezéshez fejlesztettek ki, több fontos szempontból is jelentősen eltérnek a fogyasztói célra készült kijelzőktől. Az egyik legfontosabb különbség a DICOM 14. részében meghatározott szürkeárnyalat-szabvány (GSDF) betartása, amely biztosítja a pontos szürkeárnyalat-megjelenítést és az egyenletes kontrasztérzékelést különböző fényerőszintek mellett [5, 9,10,11,12]. Az orvosi célra tervezett kijelzők szigorú fényerő-egyenletességet is biztosítanak, általában 30% alatti eltéréssel a képernyőn, míg a fogyasztói monitoroknál ez az eltérés meghaladhatja az 50%-ot. Ezenkívül az orvosi kijelzőket hosszú távú kalibrációs stabilitásra tervezték, a prémium modellek több ezer üzemóra után is megőrzik pontosságukat, míg a fogyasztói kijelzők már néhány száz óra után is jelentős eltéréseket mutathatnak. Ezek a műszaki különbségek magyarázzák a jelentős árkülönbséget: az orvosi minőségű kijelzők ára általában 5000–15 000 dollár között mozog, míg a csúcskategóriás fogyasztói monitorok ára 500–2000 dollár között van. Ez a költségkülönbség aláhúzza, hogy a szakmai irányelvek miért tiltják következetesen az általános célú kijelzők használatát elsődleges diagnózishoz a teleradiológiai környezetben [13, 14].

A LED háttérvilágítású folyadékkristályos kijelzők (LCD) továbbra is a diagnosztikai képalkotás szabványos eszközei, amelyek bevált teljesítményt és kialakult minőségbiztosítási protokollokat kínálnak. [15,16,17]. Míg egyes orvosi kijelzőgyártók már elkezdték beépíteni az OLED és mini-LED technológiákat a diagnosztikai minőségű monitorokba, a szakmai szervezetek óvatos álláspontot képviselnek, és további validációs tanulmányokat várnak, amelyek megerősítik azok egyenértékűségét vagy felsőbbrendűségét a standard LCD rendszerekkel szemben az elsődleges diagnosztikai felhasználás terén (1. táblázat).

1. táblázat: a kijelző konfigurációjának elsődleges szempontja a teljes effektív látómező és a munkafolyamat hatékonysága kell, hogy legyen. Mind a két monitoros, mind az egy nagy monitoros konfigurációk egyenértékű diagnosztikai teljesítményt nyújtanak, ha megfelelnek a felbontási és kalibrálási követelményeknek. A kiválasztás szempontjai között szerepel a rendelkezésre álló hely, a munkafolyamatok mintázata, a radiológusok preferenciái és az intézményi szabványosítási igények.

Fényerősség-szabványok és modalitás-specifikus követelmények
A diagnosztikai kijelzők fényerősségére vonatkozó előírások a képalkotási modalitástól függően változnak, tükrözve a képalkotás különböző típusú vizuális igényeit. Az általános radiográfia, a számítógépes tomográfia (CT) és a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) esetében a kijelzőknek általában legalább 350 cd/m² kalibrált fényerőt kell fenntartaniuk, minimális fekete szinttel 1 cd/m² alatt és 350:1-et meghaladó kontrasztaránnyal. A mammográfiai értelmezés szigorúbb teljesítménykritériumokat igényel, mivel mikrokalkulációkat és finom szerkezeti torzulásokat kell észlelni. A jelenlegi irányelvek a mammográfia esetében legalább 420 cd/m² fényerőt és legalább 5 megapixeles kijelzőfelbontást javasolnak [18]. Ezenkívül a nukleáris medicina és bizonyos fejlett vizualizációs alkalmazások is profitálnak a pontos színvisszaadással rendelkező színes kijelzőkből, feltéve, hogy azok a diagnosztikai értelmezéshez megfelelő fényerő- és szürkeárnyalat-szabványoknak is megfelelnek [19, 20].

Az otthoni teleradiológiában a modalitás-specifikus képalkotási követelményeknek közvetlenül tükröződniük kell a berendezések kiválasztásában és a validációs protokollokban. A Royal College of Radiologists (RCR) azt javasolja, hogy a távoli munkaállomásokon a helyszíni környezetben használt kijelzőspecifikációkat alkalmazzák az azonos képalkotási módszerekhez. Ez az iránymutatás hangsúlyozza, hogy az otthoni leletezéshez használt monitoroknak nemcsak a képernyő méretében vagy megjelenésében kell megegyezniük a kórházi rendszerekkel, hanem olyan műszaki paraméterekben is, mint a felbontás, a fényerő, a kontrasztarány és a kalibrációs állapot. Hasonlóképpen, a Török Radiológiai Társaság (TSR) azt tanácsolja, hogy az otthoni munkaállomások legyenek felszerelve legalább három megapixeles felbontású kijelzőkkel a hagyományos röntgen értelmezéséhez, és 5 megapixeles vagy annál nagyobb felbontású kijelzőkkel a mammográfiához, ezáltal fenntartva a diagnosztikai konzisztenciát az intézményi szabványokkal [5, 6].

A környezeti feltételek szabályozása
A diagnosztikai kijelzőket körülvevő környezet jelentősen befolyásolja a vizuális észlelést és a diagnosztikai pontosságot. A környezeti változók közül a környezeti megvilágításnak kiemelt szerepe van; a túl erős vagy nem megfelelően irányított fény rontja a kontrasztérzékelést a képernyő tükröződése és a pupilla összehúzódása miatt. A szakmai irányelvek azt javasolják, hogy a környezeti megvilágítást a kijelző felületén 25–75 lux között tartsák, ami lényegesen alacsonyabb, mint a tipikus lakossági megvilágítási szintek, amelyek gyakran meghaladják a 300 luxot. Ez célzott munkaterület-módosításokat tesz szükségessé az otthoni teleradiológia esetében, például szobát elsötétítő ablakmegoldások, közvetett világítótestek és matt felületek, hogy minimalizálják a visszatükröződő artefaktokat [21,22,23].

A világítás mellett az akusztikai körülmények is befolyásolják a leletezési teljesítményt. A kognitív zavarok csökkentése és a tartós koncentráció elősegítése érdekében, különösen komplex esetek értékelése során, 40 decibel alatti háttérzajszint ajánlott. Ennek elérése otthoni környezetben hangszigetelést, a háztartási tevékenységektől elszigetelt, kifejezetten csendes helyiségeket vagy aktív zajszűrési technológiák alkalmazását igényelheti. A hőmérséklet-szabályozás is hozzájárul az optimális kognitív funkciókhoz, mivel a bizonyítékok arra utalnak, hogy a mentális teljesítmény 20 és 24 °C (68–75 °F) közötti hőmérsékleten a legmagasabb [24, 25]. Ezek a környezeti elemek együttesen támogatják vagy rontják a diagnosztikai pontosságot, függetlenül a kijelző, vagy a hardver minőségétől.

Minőségbiztosítási és kalibrálási követelmények

A diagnosztikai kijelzők minőségbiztosítási protokollokat igényelnek az elosztott teleradiológiai környezetekben való állandó teljesítmény fenntartása érdekében (2. táblázat). A belső fotométerekkel végzett napi automatikus kalibrálás biztosítja a DICOM GSDF-nek való megfelelést, míg a külső fotométerekkel végzett heti kézi ellenőrzés igazolja a fényerő stabilitását és a kontrasztarányokat. A havi értékeléseknek a fényerő egyenletességét kell vizsgálniuk, amelynek eltérései nem haladhatják meg a 30%-ot a kijelző felületén.

2. táblázat: Teleradiológiai minőségbiztosítási keretrendszer

Az átvételi tesztnek meg kell határoznia az alapvető teljesítményjellemzőket, beleértve a maximális fényerőt (≥ 350 cd/m² hagyományos radiológiában, ≥ 420 cd/m² mammográfiában), a kontrasztarányt és a térbeli felbontást, a gyártói előírásoknak megfelelően. Korábbi bizonyítékok jelentős teljesítménybeli eltéréseket mutattak ki a monitortechnológiák között, rámutatva a specifikus kijelzőjellemzőkre szabott, szabványosított minőségbiztosítási protokollok fontosságára [26]. A környezet monitorozásnak dokumentálnia kell a környezeti fényerősséget (25–75 lux) és a megtekintési feltételeket a legjobb diagnosztikai teljesítmény biztosítása érdekében.

A szabályozási előírások betartása megköveteli a kalibrálási tevékenységek, a teljesítménymérések és a korrekciós intézkedések kiterjedt és részletes dokumentálását. A teleradiológiai alkalmazások esetében a távoli minőségbiztosítási tevékenységek során videodokumentáció és elektronikus monitorozási rendszerek használhatók az akkreditációs követelmények teljesítésére, miközben megmarad a decentralizált leletezési környezetek rugalmassága.

Ergonómia és humán tényezők mérnöki tudománya

Izom-csontrendszeri rendellenességek megelőzése
A radiológusok jelentős kockázatnak vannak kitéve a munkával kapcsolatos izom-csontrendszeri rendellenességek (MSD) kialakulásában a hosszan tartó statikus testhelyzetek, az ismétlődő mozdulatok és a nem optimális munkaállomás-konfigurációk miatt. Tanulmányok szerint a radiológusok akár 60%-a tapasztal izom-csontrendszeri diszkomfort tüneteket, amelyek leggyakrabban a nyakat, az alsó hátat és a felső végtagokat érintik [27]. A hatékony megelőzés az ergonómiailag tervezett ülőhelyekkel kezdődik [28,29,30].

A munkaállomás elrendezése egy másik kritikus tényező. Kimutatták, hogy a magasságában állítható íróasztalok, amelyek ülő és álló testhelyzetet is lehetővé tesznek, csökkentik a gerinc statikus terhelését. A bizonyítékok alátámasztják, hogy 30–45 percenként érdemes váltani az ülő és álló testhelyzet között, hogy maximalizálható legyen az izom-csontrendszerre gyakorolt jótékony hatás a munkafolyamat hatékonyságának és a diagnosztikai pontosságnak a romlása nélkül [31, 32]. A monitor elhelyezkedése közvetlen hatással van a nyaki izomfeszültségre. Az optimális beállításhoz a fő kijelző felső szélét a szem szintjére vagy kissé alá kell helyezni, és a felhasználótól körülbelül 20–40 hüvelyk távolságot kell tartani [33]. Több kijelző használata esetén a monitorokat úgy kell elhelyezni, hogy a fej forgatása minimális legyen, általában ívelt vagy szögletes konfigurációval, amely minden képernyőn azonos nézőtávolságot biztosít (2. ábra).

2. ábra: Optimalizált otthoni leletező környezet

A vizuális fáradtság csökkentésére irányuló stratégiák
Az egyik széles körben támogatott beavatkozás a 20-20-20-as szabály: 20 percenként 20 másodpercig kell 20 méter távolságban lévő tárgyat nézni. Ez a technika bizonyítottan enyhíti az akkomodációs fáradtságot, és hatékonyan integrálható a munkafolyamatba ütemezett szünetemlékeztetőkkel [34, 35].

Nagyteljesítményű számítástechnikai infrastruktúra

Számítási követelmények elemzése
A teleradiológiai munkaállomásokat támogató számítástechnikai hardvereknek konzisztens, nagy teljesítményű képességeket kell biztosítaniuk a képalkotási módok és a fejlett vizualizációs feladatok széles skáláján. A hardverkövetelmények modalitásonként változnak: az alapvető röntgenfelvételek és a korlátozott CT-értelmezés viszonylag szerény erőforrásokat igényel, míg a többsíkú rekonstrukciót, volumetrikus renderelést és fúziós képalkotást tartalmazó alkalmazások lényegesen nagyobb feldolgozási teljesítményt igényelnek [36].

Grafikus feldolgozóegységek gyorsítási előnyei
A grafikus feldolgozó egységek (GPU-k) egyre fontosabb szerepet játszanak a radiológiai értelmezésben, különösen a fejlett vizualizációs és mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásokban. Számos modern PACS-megjelenítő eszköz kihasználja a GPU-gyorsítást az erőforrás-igényes feladatok, például a háromdimenziós renderelés, a maximális intenzitású vetítés és a valós idejű volumetrikus manipuláció teljesítményének növelése érdekében. A teljesítményértékelések azt mutatták, hogy a GPU-gyorsított renderelés 30-600%-kal javíthatja a képkocka sebességét a csak CPU-s feldolgozáshoz képest, a legnagyobb előnyök az olyan összetett műveleteknél figyelhetők meg, mint a filmszerű renderelés és a térfogatvizualizáció [37].

Rendszer redundancia tervezés
A redundanciatervezés elengedhetetlen a potenciális hibapontok mérsékléséhez, kezdve az energiaellátás megbízhatóságával. A szünetmentes áramellátó rendszerek (UPS), amelyek képesek a teljes munkaállomást legalább 15-30 percig ellátni, a teleradiológia minimális szabványának tekinthetők, lehetővé téve a kiesések során történő kíméletes leállást, és védelmet nyújtva a lakossági környezetben gyakran előforduló áramingadozások ellen [38].

Csatlakoztathatóság és hálózati architektúra

Sávszélességi követelmények
A hálózati összeköttetés a teleradiológiai infrastruktúra kritikus eleme, amely a távoli radiológusok és az intézményi képalkotó rendszerek közötti elsődleges összeköttetésként szolgál. A sávszélességi követelményeket a vizsgálat összetettsége, a munkafolyamat intenzitása és a napi leletezési mennyiség befolyásolja. A letöltési sávszélesség közvetlenül befolyásolja a képlekérdezés sebességét, a jelenlegi irányelvek 50-100 Mbps minimálisan fenntartható sebességet javasolnak az általános teleradiológiai alkalmazásokhoz, és több mint 200 Mbps-ot a nagy volumenű vagy subspecialista munkafolyamatok esetében, amelyek nagy adathalmazokat, például többfázisú CT-t, emlő tomoszintézist vagy dinamikus szív MRI-t tartalmaznak [39].

A feltöltési sávszélesség iránti igények is megnövekedtek, amit a robusztus kétirányú kommunikáció iránti igény hajt. A zökkenőmentes videokonferenciák, az interdiszciplináris konzultációk során történő képernyőmegosztás és a véglegesített leletek időben történő továbbítása érdekében 20-50 Mbps-os tartós feltöltési sebesség ajánlott. Fontos, hogy ezek a számok inkább minimális működési küszöbértékeket jelentenek, mint ideális célértékeket. A nagy teljesítményű teleradiológiai környezetek gyakran túllépik ezeket a referenciaértékeket, hogy biztosítsák a csúcsidőszakokban a konzisztens teljesítményt, valamint a képalkotó adatkészletek növekvő méretének és összetettségének figyelembevételét [39,40,41].

Késleltetéskezelési stratégiák
Míg a sávszélesség-mérések az adatátviteli kapacitást számszerűsítik, a késleltetés mérése ugyanilyen fontos a teleradiológiai teljesítmény szempontjából, különösen a valós idejű interaktivitást igénylő feladatok esetében. A késleltetés, amelyet általában a radiológus munkaállomása és az intézményi rendszerek közötti átfutási időként mérnek, közvetlenül befolyásolja a reakciókészséget az olyan műveletek során, mint az ablak/ablakszélesség, a kép görgetése és a FOV manipulálása. Az optimális teljesítmény érdekében az átviteli késleltetésnek ideális esetben 50 milliszekundum alatt kell maradnia, hogy a képi interakció gördülékeny és érzékeny legyen [42].

A késleltetés kezelése gyakran magában foglalja a hálózati útvonal optimalizálását, amelynek célja a fizikai távolság és a végpontok közötti hálózati ugrások számának minimalizálása. Az olyan technikák, mint a Border Gateway Protocol (BGP) útvonalvezérlés, a routing control és a traffic peering megállapodások 20-40%-kal csökkenthetik a késleltetést az alapértelmezett internetes útvonalakhoz képest. Az ilyen optimalizációk megvalósításához azonban általában vállalati szintű hálózatirányítási képességekre van szükség, ami nem biztos, hogy megvalósítható az otthoni környezetből dolgozó szakemberek számára [43].

Hálózati biztonsági architektúrák
A teleradiológiai kapcsolatok biztonsági követelményeinek gondos egyensúlyt kell teremteniük a betegadatok megbízható védelme és az időben történő klinikai hozzáférést támogató működési hatékonyság között. A modern biztonsági architektúrák többrétegű, mélységben védekező megközelítést alkalmaznak, több technológiát használnak, ahelyett, hogy egyetlen védelmi pontra támaszkodnának. A virtuális magánhálózati (VPN) megoldások, beleértve az internetprotokoll-biztonságot (IPsec), a biztonságos sockets layer/transport layer-biztonság és a datagramok szállítási rétegének biztonsága (DTLS) protokollokat, titkosított alagutakat hoznak létre a teleradiológiai munkaállomások és az intézményi rendszerek között, védve a nyilvános vagy nem biztonságos hálózatokon átmenő adatokat [44,45,46].

A hitelesítési keretrendszerek jelentősen fejlődtek, az egyszerű jelszóalapú rendszereken túlmutatva a fejlettebb többfaktoros hitelesítési (MFA) modellek felé. Ezek a keretrendszerek a tudástényezők (pl. jelszavak, PIN-kódok), birtoklási tényezők (pl. intelligens kártyák, hardveres tokenek, regisztrált mobileszközök) és biometrikus tényezők (pl. ujjlenyomat-olvasás, arcfelismerés, viselkedési biometria) kombinációit tartalmazzák. A cél a biztonság növelése a használhatóság romlása nélkül, elismerve, hogy a túlságosan megterhelő hitelesítési folyamatok ösztönözhetik a rendszer integritását veszélyeztető megoldások alkalmazását [47,48,49,50,51].

Szoftver optimalizálás

Elosztott architektúra modellek
A teleradiológia alapjául szolgáló technológiai architektúra jelentősen fejlődött, a központosított képtárak egyszerű távoli megtekintésétől a fejlett elosztott rendszerekig, amelyeket a nagyobb teljesítmény, skálázhatóság és megbízhatóság érdekében terveztek különböző környezetekben. A hagyományos vastagkliens architektúrák, amelyekben a teleradiológusok a központosított PACS-adatbázisokhoz kapcsolódó, teljes körű munkaállomás-szoftvereket működtetnek, továbbra is erős megjelenítési teljesítményt és támogatást nyújtanak a fejlett vizualizációhoz. Ezek az előnyök azonban a telepítés, a konfiguráció és a folyamatos karbantartás tekintetében megnövekedett bonyolultsággal járnak.

A közelmúltban a felhő-natív PACS-architektúrák az elosztott képalkotó platformok átalakító fejlődéseként jelentek meg. Ezek a rendszerek a globális felhőinfrastruktúrát kihasználva jobb elérhetőséget, skálázhatóságot és rugalmasságot kínálnak, és gyakran felülmúlják a hagyományos, helyben telepített megoldásokat. A mikroszolgáltatási architektúrákra épülő rendszerek a monolitikus PACS-funkciókat moduláris összetevőkre bontják, amelyek a munkaterhelés igényei alapján függetlenül telepíthetők és dinamikusan skálázhatók. A teleradiológia számára ez az architektúra egyértelmű előnyöket kínál, többek között a földrajzi elosztott feldolgozást a késleltetés csökkentése érdekében, rugalmas skálázást a csúcsmunkaterhelés idején, valamint a több régióra kiterjedő telepítések révén beépített redundanciát [52, 53].

Prefetching (előhívó, előre lekérő) algoritmusok
Az intelligens előhívási mechanizmusok döntő szerepet játszanak a teleradiológiai teljesítmény fokozásában azáltal, hogy proaktívan lekérik a releváns korábbi- és kapcsolódó vizsgálatokat, mielőtt a radiológusok kifejezetten kérnék azokat. Ez a megközelítés hatékonyan elfedi a hálózati késleltetést azáltal, hogy az adatok lekérdezését összehangolja a munkafolyamatok időzítésével. A szabályalapú előhívó rendszerek statikus kritériumokat alkalmaznak, például anatómiai régiót, képalkotó modalitást és időbeli közelséget, a megfelelő összehasonlító vizsgálatok azonosítására. Ezeket jellemzően automatikusan lekérik, amikor egy új eset kerül a radiológus munkalistájára, feltéve, hogy megfelelnek az előre meghatározott relevancia küszöbértékeknek [54].

A teleradiológiai megoldásokban az előhívási stratégia jelentősen befolyásolja mind a leletezés hatékonyságát, mind a teljes hálózathasználatot. Az agresszív előhívás maximalizálja a vizsgálatok elérhetőségét és minimalizálja a képértelmezés során fellépő késedelmeket, de sok olyan vizsgálat lekérdezését eredményezheti, amelyek végül nem kerülnek felhasználásra, ami szükségtelen sávszélesség-fogyasztáshoz vezet. Ezzel szemben a konzervatív előhívás csökkenti a nem lényeges adatátvitelt, de késleltetheti a munkafolyamatot, amikor a radiológusok olyan korábbi vizsgálatokat kérnek, amelyeket korábban nem hívtak le. Az optimális előhívási stratégiáknak ezért egyensúlyt kell teremteniük a teljesítménynövekedés és a sávszélesség hatékonysága között, különösen elosztott vagy sávszélesség-korlátozott környezetben [54, 55].

A modern PACS-architektúrák egyre inkább a valós idejű streaming technológiákat használják, amelyek nagymértékben felváltották a hagyományos előhívási (prefetching) megközelítéseket. A progresszív JPEG 2000 és az adaptív streaming protokollok lehetővé teszik a sávszélesség elérhetősége és a felhasználói interakciós minták alapján történő dinamikus képszállítást. Ezek a streaming implementációk azonnali képelérést biztosítanak, miközben minimalizálják a sávszélesség pazarlását, ami különösen előnyös a teleradiológia számára, ahol a hálózati erőforrások korlátozottak lehetnek. Az optimalizált teleradiológiai teljesítmény jelenlegi állása azonban a magas prioritású vizsgálatok intelligens előhívását és az igény szerinti hozzáférést biztosító streaming képességeket kombináló hibrid megközelítések [56,57,58,59].

Hangfelismerő technológia összehasonlítás
A modern beszédfelismerő rendszerek 95% feletti pontosságot érnek el a radiológiai diktálásban [60,61,62]. A felhőalapú megoldások jobb pontosságot kínálnak, de a helyi feldolgozáshoz képest 200 ms és 500 ms közötti késleltetéssel járnak [63,64,65,66,67,68].

Strukturált leletezési megoldások, stratégiák
A teleradiológiai alkalmazásokban a strukturáltleletkészítés egyértelmű előnyöket kínál, többek között a leletezők közötti jobb konzisztenciát, a minőségellenőrzés egyszerűsítését és a diktálási terhek csökkentését, ami segíthet a beszédfelismeréssel kapcsolatos kihívások enyhítésében változó akusztikai környezetben [69]. A hatékony megvalósítások prioritásként kezelik a sablonok harmonizálását az összes leletezési helyszínen, hogy egységes leletszerkezetet és terminológiát biztosítsanak, függetlenül attól, hogy a leletezés hol történik. Ugyanakkor a rendszereknek lehetővé kell tenniük a helyspecifikus módosításokat, hogy megfeleljenek az egyes Intérmények vagy szolgáltatások egyedi preferenciáinak, klinikai követelményeinek [70].

Biztonsági és megfelelőségi keretrendszer

Többrétegű biztonsági architektúra
A hatékony teleradiológiai biztonság az elszigetelt biztonsági intézkedésekre való támaszkodás helyett több technikai réteg, rendszerelem és potenciális támadási vektor összehangolt védelmét teszi szükségessé. A modern biztonsági architektúrák a mélységi védelem stratégiáját alkalmazzák, hangsúlyt fektetve a redundáns biztosítékokra annak biztosítása érdekében, hogy egyetlen ellenőrzés veszélyeztetése se vezessen a rendszer teljes kiszolgáltatottságához. Ennek az architektúrának az alapja a fizikai biztonság, amely a teleradiológiai munkaállomásokhoz és a támogató infrastruktúrához való jogosulatlan hozzáférést korlátozó ellenőrzéseket tartalmaz, és amely az alapot képezi, amelyre a magasabb szintű biztonsági intézkedések épülnek [71, 72].

A rendszerbiztonság a munkaállomások hozzáférését (korlátozott jogosultságok, végpontvédelem) az alkalmazásszintű ellenőrzésekkel kombinálja, beleértve a biztonságos hitelesítést és az átfogó fenyegetésvédelmet (3. táblázat).

3. táblázat: A teleradiológiai biztonsági keretrendszer áttekintése

Betegadat-védelmi stratégiák
A teleradiológiai munkafolyamatokban a betegadatok védelme olyan robusztus, strukturált és kontextusspecifikus stratégiákat igényel, amelyek túlmutatnak az általános biztonsági ellenőrzéseken, és figyelembe veszik a orvosi képalkotó adatok egyedi tulajdonságait [73]. Az egyik alapelv az adatok minimalizálása, amely a személyes egészségügyi adatok továbbítását csak a diagnosztikai értelmezéshez elengedhetetlen elemekre korlátozza. A fejlett megvalósítások gyakran alkalmazzák a részleges anonimizálást, megőrizve a klinikailag releváns azonosítókat (pl. életkor, nem, vizsgálat dátuma), miközben eltávolítják a felesleges személyes adatokat, ezáltal csökkentve a biztonsági incidens esetén a magánéletre gyakorolt hatást [74].

Gyakorlati végrehajtási útmutató

A teleradiológia sikeres bevezetése strukturált döntéshozatalt igényel a hatókörrel kapcsolatban, a korlátozott sürgősségi lefedettségtől az átfogó bevezetésig, fokozatos megközelítéssel (4. táblázat).

4. táblázat: Teleradiológiai végrehajtási modellek: stratégiai megfontolások és relatív költségkeret

A sikeres teleradiológiai telepítéshez/bevezetéshez átfogó ellenőrző listákra van szükség, amelyek kiterjednek a műszaki infrastruktúrára (munkaállomás-specifikációk, kapcsolódási hitelesítés, biztonsági megvalósítás, környezeti értékelés) és az adminisztratív felkészültségre (szerződések, kompetencia igazolások ellenőrzése, számlázási integráció, ütemezés-tervezés, támogatási infrastruktúra) a működési készenlét biztosítása érdekében.

Következtetések

A szakirodalmi áttekintés és a valós végrehajtási tapasztalatok azt mutatják, hogy a megfelelően alkalmazott otthoni (HO) teleradiológia a helyszíni leletezéssel egyenértékű diagnosztikai teljesítményt nyújt, miközben növeli a radiológusok elégedettségét és kiterjeszti a földrajzi határokon átnyúló subspecialista szakértelmet. A technikai bizonyítékok alátámasztják a magas színvonalú távleletezést, ha a megjelenítési technológiák megfelelnek az ACR/AAPM irányelveknek, annak ellenére, hogy a mammográfia és a finomabb rendellenességek felismerése előnyös lehet a kontrollált olvasótermi körülmények között.

Továbbra is jelentős tudásbeli hiányosságok állnak fenn, többek között a hálózati teljesítményre vonatkozó előírásokkal kapcsolatos konszenzus hiánya, a fogyasztói minőségű hardverekre vonatkozó validálási protokollok hiányosságai, valamint a speciális alkalmazásokra vonatkozó kalibrációs szabványok elégtelensége. A szabályozási hiányosságok közé tartozik a több joghatóságot érintő engedélyezési modellek korlátozott szabványosítása és az elosztott ellátás fejletlen visszatérítési keretei. A jövőbeli tanulmányok részletes, strukturált módszertanokat igényelnek, amelyek a technikai optimalizálással foglalkoznak összehasonlító értékelések és a diagnosztikai pontosságot, konzisztenciát, hatékonyságot és érzékenységet értékelő klinikai eredményvizsgálatok révén. Az egyetemesen alkalmazható ajánlások kidolgozásához és a jövőbeni teleradiológiai szabványok megalkotásához elengedhetetlenek lesznek a különböző gyakorlati környezetben reprodukálható módszertannal végzett többközpontú vizsgálatok.

--------------------------------------------

Teleradiológia még: