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Review
. 2021 Nov;61(11):1005-1013.
doi: 10.1007/s00117-021-00917-0. Epub 2021 Sep 28.

[Integration of structured reporting into the routine radiological workflow]

[Article in German]
Su Hwan Kim  1 , Sanas Mir-Bashiri  1 , Philipp Matthies  1 , Wieland Sommer  1 , Dominik Nörenberg  2
Affiliations
Review

[Integration of structured reporting into the routine radiological workflow]

[Article in German]
Su Hwan Kim et al. Radiologe. 2021 Nov.

Abstract
in English, German

Clinical issue: Structured reporting has been one of the most discussed topics in radiology for years. Currently, there is a lack of user-friendly software solutions that are integrated into the IT infrastructure of hospitals and practices to allow efficient data entry.

Standard radiological methods: Radiological reports are mostly generated as free text documents, either dictated via speech recognition systems or typed. In addition, text components are used to create reports of normal findings that can be further edited and complemented by free text.

Methodological innovations: Software-based reporting systems can combine speech recognition systems with radiological reporting templates in the form of interactive decision trees. A technical integration into RIS ("radiological information system"), PACS ("picture archiving and communication system"), and AV ("advanced visualization") systems via application programming interfaces and interoperability standards can enable efficient processes and the generation of machine-readable report data.

Performance: Structured and semantically annotated clinical data collected via the reporting system are immediately available for epidemiological data analysis and continuous AI training.

Evaluation: The use of structured reporting in routine radiological diagnostics involves an initial transition phase. A successful implementation further requires close integration of the technical infrastructure of several systems.

Practical recommendations: By using a hybrid reporting solution, radiological reports with different levels of structure can be generated. Clinical questions or procedural information can be semi-automatically transferred, thereby eliminating avoidable errors and increasing productivity.

Zusammenfassung: KLINISCHES/METHODISCHES PROBLEM: Strukturierte Befundung ist seit Jahren eines der meist diskutierten Themen in der Radiologie. Aktuell herrscht ein Mangel an nutzerfreundlichen Softwarelösungen, welche in die bestehende IT-Infrastruktur der Kliniken und Praxen integriert sind und effiziente Dateneingaben erlauben.

Radiologische standardverfahren: Radiologische Befunde werden meist als Freitext über Spracherkennungssysteme diktiert oder per Tastatur eingegeben. Zudem werden Textbausteine für die Erstellung von Normalbefunden verwendet und bei Bedarf durch Freitextinhalte ergänzt.

Methodische innovationen: Softwarebasierte Befundungssysteme können Spracherkennungssysteme mit radiologischen Befundvorlagen in Form von interaktiven Entscheidungsbäumen vereinen. Eine technische Integration in RIS(Radiologieinformationssystem)-, PACS(„picture archiving and communication system“)- und AV(„advanced visualization“)-Systeme über Programmierschnittstellen und Interoperabilitätsstandards ermöglicht effiziente Prozesse und die Generierung maschinenlesbarer Befunddaten. LEISTUNGSFäHIGKEIT: Strukturierte, semantisch annotierte klinische Daten, die über ein strukturiertes Befundungssystem erhoben werden, stehen unmittelbar für epidemiologische Datenauswertungen und kontinuierliches KI(Künstliche Intelligenz)-Training zur Verfügung.

Bewertung: Der Einsatz der strukturierten Befundung in der radiologischen Routinediagnostik ist mit einer initialen Umstellungsphase verbunden. Eine erfolgreiche Implementierung setzt eine enge Verzahnung der technischen Infrastruktur mehrerer Systeme voraus. EMPFEHLUNG FüR DIE PRAXIS: Durch die Nutzung einer hybriden, softwarebasierten Befundungslösung können radiologische Befunde mit unterschiedlichen Stufen der Struktur generiert werden. Klinische Fragestellungen oder Informationen können aus klinischen Subsystemen semiautomatisch übertragen werden, um vermeidbare Fehler zu eliminieren und die Produktivität zu erhöhen.

Keywords: Artificial intelligence; Decision support; Report templates; Reporting systems; Structured data acquisition.

PubMed Disclaimer

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