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Adieu, Durchleucht

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Nicht dass ich das damals angestrebt habe, aber als ich mit dem Medizinstudium fertig war, war die Radiologie eine Goldgrube.

Klar, wer da mitspielen wollte, musste einmal einen Haufen Spielgeld investieren, weil die Einrichtung so einer Röntgenordination war nicht billig und das erforderliche Personal auch nicht, nur dann rollte der Rubel bei all den unnötigen „Cor-Pulmos“ und „Wirbelsäule AP, seitlich„. Ja, und wer sich überhaupt in ein Institut einkaufen konnte, in dem ein CT von früh bis spät „glühte“, für den waren Garagenplätze und Lieferzeiten ein größeres Problem, als die Frage welche Luxuslimousine er sich noch zulegen sollte.

OK, war für einen kleinen Klinik-Internisten vielleicht schon damals etwas zu blau-äugig, aber die Durchleuchter zählten auch international zu den Top-Verdienern.

Für alle, die aber heute glauben, dass das Gejammere über den Ärztemangel nur lokale Standespolitik wäre, dem sei der aktuelle Annual Radiology Worforce Report des Royal College of Radiologists zur Lektüre empfohlen:
75% der Spitalsmanager in UK gaben an, dass das NHS nicht mehr genügend Radiologen hat, um die Patientensicherheit zu garantieren.
2018 konnten in Großbritannien 279 offene Stellen für Radiologen nicht mehr besetzt werden und 61% blieben für mehr als ein Jahr vakant.

Die Spitäler des NHS mussten 187,5 Millionen Euro aufwenden um die entsprechenden Leistungen zuzukaufen, das waren 57,5 Millionen Euro mehr als in 2017.

Nur eine von fünf Einrichtungen hat genügend interventionelle Radiologen, um eine 24/7 Versorgung sicher zu stellen.

Ganz schlimm werden die Verhältnisse, wenn man von England (9% nicht zu besetzender Stellen) in weniger attraktive Regionen, wie Nordirland schaut, wo 18% der Stellen nicht besetzbar waren.

Ist übrigens in den US ebenso, wie Merritt Hawkins, eine Rekruitment Firma mit 24 jähriger Erfahrung berichtete, wo sich 2017 die Zahl der gesuchten Radiologen im Vergleich zum Vorjahr verdoppelte.

Merrit Hawkins und andere Recruiter wie Medicus Firm hielten trocken fest, dass es unterhalb eines Bruttoeinkommens von 400 – 450.000 US $ inzwischen unmöglich ist einen vernünftigen Bewerber zu finden.

Klar setzt man dort schon längst auf Teleradiologie, um die fehlenden in-house Leistungen durch Outsourcing zu kompensieren:
“Really over the last 15 months, the teleradiology business has gone bonkers,” Travis Singleton, a senior vice president at Merritt Hawkins

Wenn Sie übrigens wieder einmal einen Artikel lesen, in dem die Segnungen der Artificial Intelligence in der Radiologie lesen (Künstliche Intelligenz oder AI my ass) wissen Sie woher der Wind wirklich weht.

Written by medicus58

12. April 2019 at 21:55

Warum die 24h-Pflege nicht sobald durch Künstliche Intelligenz ersetzt wird

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Während manche Kammerfunktionärin heute die Medien mobilisiert, damit bei uns auch über 70-Jährige noch ihren Kassenvertrag behalten dürfen (und für die tägliche Arbeit andere einstellen können) 
Mit 70 soll Schluss sein? Das Nachspiel zum Schlusspfiff 
haben in einer aktuellen Umfrage unter 3400 US-amerikanischen Ärzten 7 von 10 angegeben, ihren Familienangehörigen nicht zu raten, auch den Beruf des Arztes anzustreben.

Desillusionierung mit der beruflichen Praxis, Elektronische Gesundheitsakten, Bürokratie und neue Abrechnungssysteme (Pay-for-Performance-Reimbursement) werden als Ursachen für eine zunehmende Verschlechterung der Gesundheitsversorgung und des Patient-Arzt-Verhältnisses genannt. 
61% der Befragten lehnen die elektronische Patientenakte ob ihrer schlechten Funktionalität, Verlässlichkeit und fehlenden Interoperabilität als frustrierend für Patienten und Ärzte ab.

In wenigen Tagen (25.-30.11.) öffnet der RSNA in Chicago wieder seine Hallen. Diese Veranstaltung der Amerikanischen Radiologischen Gesellschaft ist mit (2017) 52.657 Teilnehmern einer der größten Kongresse überhaupt.
Radiologen zählen weltweit zu den am besten honorierten Fachärzten und Einsparungen lassen sich im Dienstleistungsbereich nur durch Personalreduktion realisieren. Kein Wunder, dass jedes Hilfsmittel freudig begrüßt wird, das verspricht Radiologen durch Algorithmen zu ersetzen. 

Über sieben Jahre ist es her, da habe ich mich hier erstmals mit den Pflegehelferinnen aus dem Osten beschäftigt und mich später auch einmal mit den Nutznießern dieses Systems auseinandergesetzt: 
Die Abkassierer der 24-Betreuung sind unter uns 
Während das Brutto-Einkommen von 24h-Pflegerinnen eher knapp am Steuerfreibetrag liegt, verdienen Radiologen in den USA, der Schweiz und Norwegen jenseits der 300.000 $ pro Jahr. 
Zugegeben, bei uns in Österreich ist das deutlich weniger, aber für jeden eingesparten Facharzt kann sich „das Gesundheitssystem“ noch immer mehr als eine handvoll Pflegerinnen leisten. Wen wundert es da, dass gerade am heurigen RSNA die einschlägigen Angebote boomen. Ob man nun als Arzt seinen Angehörigen raten soll eine Pflegerinnenausbildung zu machen oder doch in die IT-Industrie zu wechseln, soll vorerst einmal offen gelassen werden.Für die Patienten scheint es auch Vorteile zu haben, denn  der diagnostische Teil der Medizin bleibt ihnen i.d.R. verborgen. Kongressveranstalter sollten jedenfalls gewarnt sein, denn die 1996 erreichte Traummarke von über 61.000 Teilnehmern beim damaligen RSNA werden sie wohl nie mehr erreichen. Ja, und wer nun glaubt, dass das alles nix mit unserem Gesundheitssystem zu tun hat, der sei auf meinen Artikel vor weniger als einem Jahr erinnert:
Gesundheit: Zwischen den Zeilen des Regierungsprogramms 
Die Digitalisierung und Telemedizin werden dazu verstärkt eingesetzt; eHealth Anwendungen und Angebote erleichtern den Menschen den Zugang und helfen zukünftig, die Gesundheitskompetenz in der Gesellschaft zu erhöhen
 
(AI=Artificial Intelligence= KI) 

Scientific and Educational Presentations

AI algorithm could decrease number of thyroid biopsies 
Sunday, November 25 | 10:55 a.m.-11:05 a.m. | SSA12-02 | Room S406B 
In this presentation, researchers will describe how the use of an artificial intelligence (AI) algorithm could obviate the need for many biopsies performed on thyroid nodules.

Free-text reports boost AI performance in chest x-rays 
Sunday, November 25 | 11:55 a.m.-12:05 p.m. | SSA12-08 | Room S406B 
A team from the U.S. National Institutes of Health will describe how using free-text radiological reports in training an artificial intelligence (AI) framework can improve performance in classifying multiple results on chest radiographs.

AI taps prognostic power of CT lung cancer screening 
Monday, November 26 | 10:30 a.m.-10:40 a.m. | SSC03-01 | Room E451A 
By analyzing CT lung cancer screening exams, an artificial intelligence (AI) algorithm can predict the likelihood of five other major diseases, researchers from California will report in this presentation.

Deep learning elevates mammography CAD performance 
Monday, November 26 | 11:10 a.m.-11:20 a.m. | RC215-13 | Arie Crown Theater 
Mammography computer-aided detection (CAD) software based on deep learning can perform comparably to radiologists in detecting breast cancer and at a higher level than traditional mammography CAD applications, according to Dutch researchers.

AI speeds up DBT reading time, helps find more cancers 
Monday, November 26 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | RC215-14 | Arie Crown Theater 
In this talk, researchers will report that the concurrent use of artificial intelligence (AI) software while interpreting digital breast tomosynthesis (DBT) screening exams leads to higher radiologist accuracy and much faster reading times.

Deep learning can spot findings early on chest x-rays 
Monday, November 26 | 11:40 a.m.-11:50 a.m. | SSC09-08 | Room E450A 
Researchers from artificial intelligence software developer Qure.ai will share how their deep-learning algorithms can identify some abnormalities on chest radiographs even before they can be visualized by radiologists.

Portable automated x-ray system targets tuberculosis 
Monday, November 26 | 11:50 a.m.-12:00 p.m. | SSC09-09 | Room E450A 
In this talk, researchers will present a portable x-ray system and machine-learning image analysis application designed to make it easier to diagnose tuberculosis in developing and underdeveloped nations.

AI enables CT screening for osteoporosis fracture risk 
Monday, November 26 | 3:00 p.m.-3:10 p.m. | SSE14-01 | Room E353C 
Artificial intelligence (AI) algorithms could enable screening for the risk of osteoporosis-attributed bone fracture by analyzing CT scans that are already being performed for other purposes, according to researchers from Switzerland.

Deep learning may yield sharply lower dose from DBT 
Monday, November 26 | 3:00 p.m.-3:10 p.m. | SSE23-01 | Room S502AB 
In this scientific session, a multi-institutional team of researchers will share how deep-learning technology could lead to nearly 80% lower radiation dose to patients from digital breast tomosynthesis (DBT) studies.

Deep learning spots urgent results on radiology reports 
Tuesday, November 27 | 10:30 a.m.-10:40 a.m. | SSG06-01 | Room N230B 
Deep learning and natural language processing can automatically detect urgent findings on free-text radiology reports, U.S. researchers will report in this scientific presentation.

AI can detect 5 conditions on chest x-rays 
Tuesday, November 27 | 10:30 a.m.-10:40 a.m. | SSG13-01 | Room S404AB 
An artificial intelligence (AI) algorithm system can be highly accurate for detecting five specific findings on chest radiography studies, according to South Korean researchers.

Machine learning bests CAD-RADS for risk assessment 
Tuesday, November 27 | 10:40 a.m.-10:50 a.m. | SSG02-02 | Room S104B 
In this talk, researchers will report that machine learning performs better than the Coronary Artery Disease Reporting and Data System (CAD-RADS) for predicting death and coronary events on coronary CT angiography.

AI combs radiology reports for urgent findings 
Tuesday, November 27 | 10:40 a.m.-10:50 a.m. | SSG06-02 | Room N230B 
In this presentation, researchers will share another approach based on artificial intelligence (AI) for automatically flagging radiology results that need to be urgently communicated to referring physicians.

AI algorithm can triage suspected spine fracture cases 
Tuesday, November 27 | 10:50 a.m.-11:00 a.m. | SSG08-03 | Room S102CD 
A team of researchers from California found that an artificial intelligence (AI) algorithm can assess for the presence of spine fractures on CT exams, serving as a triage tool in the acute trauma setting.

Deep-learning algorithms need real-world testing 
Tuesday, November 27 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | RC305-11 | Room S406B 
Researchers from Boston will show why it’s important for deep-learning algorithms to be tested on real-world cases prior to being deployed in clinical practice for image analysis tasks.

AI can prescreen brain MRIs as normal or abnormal 
Tuesday, November 27 | 3:00 p.m.-3:10 p.m. | SSJ18-01 | Room E451B 
Artificial intelligence (AI) can prescreen brain MRI studies and triage abnormal exams for neuroradiologists, according to researchers from New York.

Machine learning reduces MRI scanning times 
Tuesday, November 27 | 3:30 p.m.-3:40 p.m. | SSJ18-04 | Room E451B 
In this presentation, researchers will show how a machine learning-based image reconstruction algorithm can sharply lower scanning times for brain and lumbar MRI studies.

Deep-learning networks help classify breast density 
Wednesday, November 28 | 10:40 a.m.-10:50 a.m. | SSK02-02 | Room E451B 
Deep-learning networks can help classify breast tissue density, according to researchers from NYU Langone Medical Center.

In-house data train breast cancer detection algorithm 
Wednesday, November 28 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | SSK02-06 | Room E451B 
Researchers from California will share how deep-learning algorithms for breast cancer detection can be trained using an in-house image database.

Deep learning bolsters interpretation of chest x-rays 
Wednesday, November 28 | 11:20 a.m.-11:30 a.m. | SSK05-06 | Room N227B 
Researchers from South Korea will present their deep-learning algorithm for the automatic detection of major thoracic abnormalities on chest radiographs.

AI-based CAD can improve breast cancer detection 
Wednesday, November 28 | 11:30 a.m.-11:40 a.m. | SSK02-07 | Room E451B 
Computer-aided detection (CAD) software based on artificial intelligence (AI) can increase radiologist breast cancer detection rates, according to this scientific presentation.

Algorithm accurately detects changes on chest x-rays 
Wednesday, November 28 | 11:40 a.m.-11:50 a.m. | SSK05-08 | Room N227B 
In this talk, researchers will report that a machine-learning algorithm can perform better than radiologists in detecting changes in findings on serial chest radiographs.

AI algorithm can triage routine abdominal CT exams 
Thursday, November 29 | 10:20 a.m.-10:30 a.m. | RC608-07 | Room E451B 
A Swiss team will describe how an artificial intelligence (AI) algorithm can identify acute findings on routine abdominal CT scans, enabling radiologists to prioritize reading of these urgent exams.

Written by medicus58

4. November 2018 at 13:07

Das Gute im CT/MR Tarifstreit

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CT Krebs

Der Hauptverband hat vor Jahren beschlossen hat, dass radiologische Schnittbildverfahren (Computertomografie, CT und Magnetresonanz, MR) nicht in radiologischen Ordinationen sondern nur in radiologischen Instituten refundiert werden. Eine plausible Erklärung wurde m.E. nie gegeben oder öffentlich eingefordert.

Dass medizinische Institute (Radiologie, Physikalische Medizin, Labormedizin, …) durch die Wirtschafts- und nicht die Ärztekammer vertreten werden und dass Verträge im Gegensatz zu Ordinationsverträgen prinzipiell täglich kündbar sind und nicht für alle Teilnehmer gleich sein müssen, ist übrigens auch vielen Ärzten nicht klar.

Letztendlich führte das dazu, dass die radiologischen Institute zu bildgebenden Fabriken hochgerüstet werden, die den Betrieb mit vielen zusätzlichen, also nicht fix angestellten Ärzten am Laufen halten. Anders sind die enormen Kosten, nicht nur für die Geräte selbst sondern die erforderliche Infrastruktur (Stromverbrauch, Strahlenschutz, Klimatisierung, Befundschreibung, PACS, Kostenrechnung, …) einzuarbeiten. Optimisten verweisen auf den positiven Effekt großer Fallzahlen, die angeblich die medizinische Qualität heben und blicken gern darüber hinweg, dass ab einer bestimmten Größe und der Arbeitsteilung mit immer mehr externen Mitarbeitern man sich im Einzelbefund nie sicher sein kann, ob gerade der Bestqualifizierte oder eben der heute Vorhandene den Befund erstellt hat.

Mitleid mit den Großen in dem Spiel ist nicht erforderlich, das Einkommen der Radiologen liegt noch immer im obersten Bereich aller Fächer, aber es ist durch eine naturgemäß vorgegebene Grenze der Geräteauslastung und die fehlende Inflationsanpassung seit Jahren im Fallen.

Dass andere diagnostische Schnittbildverfahren, wie die Positronenemissionstomografie (PET) weder von den Krankenkassen noch im LKF System refundiert wird, sei hier einfach nur so erwähnt.

Worin liegt aber das Gute an diesem Streit?

Das Gute liegt m.E. darin, dass der Stil der Auseinadersetzung zwischen Ärzteschaft und Hauptverband (Krankenkassen) endlich einmal den p.t.Versicherten gegenüber transparent wird.
Laut Verhandler Dr. Manfred Baldt wurde ihm vom Hauptverband vorgeschlagen, die Tarife um 10% zu erhöhen, wenn man gleichzeitig die Anzahl der Untersuchungen um 10% begrenzt.
HV-Verband Vize Bernhard Wurzer bestreitet, dass es überhaupt eine Deckelung für die Anzahl der Untersuchungen gibt, es gibt halt nur ein Höchsthonorar. Niemand würde den Ärzten verbieten dafür noch mehr zu leisten …

Also eigentlich gibt es in der Medizin keine Deckel!

Vergleiche 9.Juni 2012: Was für die Finanzmärkte unvorstellbar ist, ist im Gesundheitssystem Realität: Der Deckel http://wp.me/p1kfuX-jT 

Von den Ärzten wird einfach erwartet durch Raubbau an ihrer eigenen Gesundheit ein Gesundheitssysstem am Laufen zu halten, für dass die Versicherungen (und Politiker) versichern, dass es ohnehin das Beste zwischen Scheibbs und Nebraska ist. 
Kurz, das Gute an dem Konflikt ist, dass den Patienten gegenüber zwangsweise transparent wird, wie es bei uns so läuft …

Links:
http://diepresse.com/home/leben/gesundheit/1504679/-Wartezeiten-auf-CT-und-MRT-kosten-49-Mio-Euro

http://www.kleinezeitung.at/kaernten/3495543/gefeilscht-kosten-patienten.story

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