RadMag 2-2026

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2-2026 7,50 Euro M AG A ZI N F Ü R B I L D G E B E N D E D I AG N OS T I K U N D T H E R A P I E Zwei Systeme Eine Strategie EDL im Interview zur Übernahme des RadCentre-Geschäfts und strategischen Partnerschaft mit Mesalvo Hype oder Paradigmenwechsel? Foundation Models in der Radiologie Lungenkrebs-Screening in Deutschland Die eigentliche Herausforderung beginnt jetzt Radiology Unplugged 2026 Zwischen Karriere, Chaos und Klartext Systeme und Software Die Neuheiten von RSNA, ECR und Röko

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R K R adiologie ongress uhr 12. & 13. nov. 2026 Messe DortMunD radiologiekongress.ruhr D e r l d u n g s - k o n g r e s s F o r t b i Haben sie Interesse an einem stand in der Industrieausstellung? Für nähere Informationen und individuelle Beratung wenden Sie sich bitte direkt an Laura Vogel unter vogel@medecon.ruhr VERANSTALTER PARTNER Anmeldung für teilnehmende F r ü h b u c h u n g s t a r i f b i s 1 5 . J u l i

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E D I T O R I A L Liebe Leserinnen und Leser, mit dem offiziellen Start des Lungenkrebs-Screenings als Leistung der gesetzlichen Krankenversicherung beginnt für die Radiologie in Deutschland eine neue Phase. Was über viele Jahre wissenschaftlich unter- sucht und gesundheitspolitisch diskutiert wurde, wird nun mit weitreichenden Folgen für Radiologie, IT und Versorgungsstrukturen klinische Realität. Deshalb widmet sich diese Ausgabe von RadMag schwerpunktmäßig diesem Thema. Denn schnell wird deutlich: Screening bedeutet weit mehr als zusätzliche CT-Untersuchungen. Es geht um den Aufbau eines komplexen, langfristig angelegten Prozesses, der standardisierte Abläufe, eine reproduzierbare Bildqualität und funktionierende Patientenpfade voraussetzt. Die wissenschaftliche Evidenz für den Nutzen der Früherkennung ist eindeutig. Entscheidend wird nun jedoch sein, wie gut sich diese Erkenntnisse in den klinischen Alltag übertragen lassen. Die Radiologie spielt dabei eine zentrale Rolle, nicht nur bei der Bildgebung selbst, sondern auch bei der Qualitätssicherung, der Verlaufsbeurteilung und der strukturierten Befundung. Gleichzeitig wächst die Bedeutung Künstlicher Intelligenz und moderner Dateninfrastruk- turen. KI kann Radiologinnen und Radiologen bei der Detektion und Bewertung von Rund- herden unterstützen und dabei helfen, große Datenmengen effizient auszuwerten. Doch das Screening zeigt auch sehr deutlich: Technologie allein genügt nicht. Erst das Zusammen- spiel von IT, Organisation, klinischer Erfahrung und klar definierten Prozessen macht ein Screeningprogramm erfolgreich. Das neue Früherkennungsprogramm markiert damit möglicherweise den Beginn eines grundlegenden Wandels in der Radiologie: weg von einer primär reaktiven Diagnostik hin zu einer stärker präventiv ausgerichteten Versorgung. Die kommenden Jahre werden zeigen, wie gut es gelingt, diese anspruchsvolle Aufgabe in die Fläche zu bringen und ähnliche strukturierte Screeningprogramme auch für weitere Erkrankungen zu etablieren. Herzlichst, Ihr RadMag · 2-2026 3

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I N D E -X 6 X- K L U S I V 6 Zwei Systeme, eine Strategie Mit der Übertragung des Radiologiegeschäfts rund um RadCentre von mesalvo an EDL entsteht eine neue Konstellation im europäischen Radiologie IT-Markt 10 Meilenstein für die Patientenversorgung Allgemeine Unfallversicherungsanstalt modernisiert die Radiologie mit integriertem RIS/PACS 60 Die Zahlen werden seit Jahren missverstanden Johannes Schmidt-Tophoff über die Destatis-Kostenstruktur- statistik, hohe Investitionen und die Folgen für die Honorardebatte Zwei Systeme, eine Strategie 14 18 X- P E R T 14 KI verändert die Radiologie... Dr. Andreas Lemke von mediaire erklärt, warum die Zukunft der KI in der Radiologie nicht allein in Large Language Models liegt KI verändert die Radiologie... 1 8 Die richtigen Tracer für die richtigen Patienten Dr. Gesine Knobloch von Bayer erläutert, welche Rolle Molecular Imaging bereits heute spielt 26 Weniger Gadolinium, mehr Sicherheit Moderne MRT-Kontrastmittel in der pädiatrischen Diagnostik 70 Der Fokus macht den Unterschied Photon-Counting-CT und Ultra-High-Resolution-CT gelten derzeit als die wichtigsten Treiber für eine neue Bildqualität in der CT Zielgenau im Submillimeterbereich X- E M P E L 22 Zielgenau im Submillimeterbereich „Die Radiologie“ startet in München die Ära der Echtzeit- Strahlentherapie KI als Schlüssel für das Lungenkrebs-Screening X-T R A 30 Sichere Infusionspumpe direkt am MRT Syriflow MR sichert die zuverlässige, präzise und workflow-freund- liche Medikamentenversorgung im direkten Umfeld der MRT 74 64 Hype oder Paradigmenwechsel? Die Veranstaltungsreihe „Zukunft Teleradiologie“ erörtert, ob es sich bei den Foundation Models um einen kurzfristigen Hype oder um einen echten Paradigmenwechsel handelt 74 Die Zukunft der Radiologie in 32 Innovationen Ausgewählte Neuheiten 2026 von RSNA, ECR und Röko 3 Editorial 92 Firmenübersicht 97 Vorschau / Impressum 4 RadMag · 2-2026 22 Die richtigen Tracer... 30 Sichere Infusionspumpe direkt am MRT 38 48 Die eigentliche Heraus- forderung beginnt jetzt 70 Die Zukunft der Radiologie in 32 Innovationen Der Fokus macht den Unterschied 86 ECR 2026 Radiologie grenzenlos... 88

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X- P O 34 Zwischen Karriere, Chaos und Klartext Radiology Unplugged bringt auf dem Röko 2026 persönliche Karrierewege, Herausforderungen und ehrliche Einblicke in den radiologischen Alltag auf die Bühne 86 Radiologie grenzenlos... Der Röko 2026 in Leipzig will Hierarchien, Rollenbilder und traditionelle Grenzen innerhalb der Radiologie überwinden 88 Der European Congress of Radiology 2026 Rays of Knowledge rückt Wissen, KI und klinische Praxis in den Mittelpunkt 90 KI, Interoperabilität und digitale Versorgung... Die DMEA 2026 als zentrale Plattform für die digitale Transfor mation des Gesundheitswesens F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G 38 Die eigentliche Herausforderung beginnt jetzt Vanja Azabagic-Thursar über den Start des Lungenkrebs- Screenings in Deutschland 42 Lungenkrebs-Screening Übersicht KI- und Workflowsysteme von 10 Anbietern 44 Screening ist ein Prozess... Onur Özek spricht mit RadMag über die neue integrierte Managementlösung von Mint Medical 48 KI als Schlüssel für das Lungenkrebs-Screening Das chinesische Unternehmen United Imaging legt bei der Entwicklung von KI-Innovationen ein enormes Tempo vor 52 Wie DeepHealth den NHS unterstützt Am University Hospital Southampton werden CT- Bilder automatisch analysiert und strukturiert bereitgestellt 54 End-to-End Daten und Workflowmanagement... Nelson+ ist ein konfigurierbares und modulares System für Daten- und Workflowmanagement im Lungenkrebs-Screening 56 KI-Unterstützung für das Lungenkrebs-Screening Rayscape Lung CT unterstützt den gesamten Lungenkrebspfad – von der Früherkennung bis zur onkologischen Verlaufskontrolle 57 Lungenkrebs-Screening umsetzen Raya Diagnostics setzt auf vernetzte Workflows statt auf Insel- lösungen 58 Nicht jede Kl im Lungenkrebs-Screening ist gleich contextflow und Mint Medical bieten eine umfassende Plattform 59 Workflow- Infrastruktur im großen Maßstab AVIEW:HUB ermöglicht zentrales Management von Bilddaten, KI-Analysen und klinischer Befundung Mehr erfahren. IMAGINE THERE’S NO DISTANCE. Eine Innovation für die MRT-Untersuchung in der Intensiv- medizin, die man sich gewünscht hat: Syriﬂow® MR. Die Spritzenpumpe ist speziell für den Einsatz im MR-Umfeld konzipiert. Sie arbeitet reibungslos in direkter Nähe zum MRT (bis 3 Tesla) und vermeidet dadurch lästige, lange Schlauchverbindungen. Syriﬂow® MR reduziert Arbeitsschritte und Kosten. Die präzise Infusionspumpen-Technologie bietet dabei zu- verlässige Sicherheit in der Patientenversorgung. NEU: Syriflow® MR RadMag · 2-2026 5

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X - K L U S I V EDL und mesalvo setzen auf Kontinuität Zwei Systeme, eine Strategie Mit der Übertragung des Radiologiegeschäfts rund um RadCentre von mesalvo an die EDL Software Deutschland GmbH entsteht eine neue Konstellation im europäischen Radiologie IT-Markt. Während CSO Dennis Helbing die operative Perspektive aus dem deutschen Markt einbringt, beschreibt EDL CEO Kylian Lopez, die strategische Dimension dieser Partnerschaft auf europäischer Ebene. Im Gespräch mit Guido Gebhardt wird deutlich, warum beide Unternehmen bewusst auf einen evolutionären Ansatz setzen und dass die Anwender davon profitieren. þ Herr Lopez, Herr Helbing: Was ist die strategische Idee hinter der Zusammen- arbeit von EDL und mesalvo? Kylian Lopez (KL): Aus unserer Sicht ist Deutschland einer der relevantesten Märkte in Europa, nicht nur aufgrund seiner Größe, sondern auch aufgrund seiner strukturellen Komplexität. Es han- delt sich um einen weitgehend gesättig- ten Markt, in dem Wachstum kaum noch durch neue Installationen entsteht, son- dern primär durch Wettbewerb, Inno- vation und die Fähigkeit, bestehende Systeme zu verbessern oder abzulösen. Vor diesem Hintergrund war für uns klar, dass wir unsere Präsenz in Deutschland auf ein neues Niveau heben mussten, um unseren Anspruch als europäi- scher Anbieter weiterzuentwickeln. Die Übernahme des RadCentre-Geschäfts sowie die strategische Partnerschaft mit mesalvo ist deshalb kein isolierter Schritt, sondern Teil einer langfristigen Strategie. Wir schaffen damit die Grund- lage, um unser Portfolio in einem der wichtigsten Märkte Europas nachhaltig zu verankern und weiter auszubauen. Dennis Helbing (DH): Aus operativer Sicht lässt sich das sehr gut erklären: Die Partnerschaft ist deshalb so span- nend, weil sich die Stärken der beiden Unternehmen nahezu ideal ergänzen. mesalvo bringt mit RadCentre ein Sys- tem mit, das über viele Jahre hinweg gewachsen ist und eine enorme funk- tionale Tiefe besitzt, insbesondere in Bezug auf die spezifischen Anforderun- gen des deutschen Marktes. Auf der anderen Seite steht EDL mit einer modernen, webbasierten Plattformarchi- tektur, die konsequent auf Skalierbarkeit und Integration ausgerichtet ist, sowie einem klaren Fokus auf Künstliche Intelli- genz als Innovationstreiber. Die strategische Idee ist deshalb nicht, das eine durch das andere zu ersetzen, sondern beide Welten miteinander zu ver- binden und gezielt weiterzuentwickeln. Genau darin liegt aus meiner Sicht der eigentliche Mehrwert dieser Kooperation. þ Viele Marktteilnehmer gehen bei sol- chen Transaktionen von einer schnellen Systemkonsolidierung aus. Warum ver- folgen Sie bewusst einen anderen Ansatz? DH: Weil wir in der Vergangenheit sehr deutlich gesehen haben, welche Risiken mit einem solchen Vorgehen verbunden sind. Ein Radiologie-Informationssys- tem ist kein isoliertes IT-Tool, sondern ein elementarer Bestandteil des klini- schen Alltags. Es ist tief in die Prozesse integriert, beeinflusst Abläufe, Kommu- nikation und letztlich auch die Qualität der Versorgung. Eine schnelle Migration bedeutet daher immer auch einen massiven Eingriff in etablierte Strukturen. Sie erfordert Schu- lungen, Datenmigrationen, Anpassun- gen von Workflows – und birgt immer das Risiko, dass funktionale Details ver- loren gehen, die im Alltag entscheidend sind, auch wenn sie auf den ersten Blick unscheinbar erscheinen. Deshalb haben wir uns ganz bewusst dagegen entschieden, diesen Weg zu 6 RadMag · 2-2026

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X - K L U S I V gehen. Stattdessen setzen wir auf Konti- nuität und schrittweise Weiterentwicklung. KL: Aus strategischer Sicht ist das eben- falls eine sehr bewusste Entscheidung. Natürlich ist es auf den ersten Blick auf- wendiger, zwei Systeme parallel zu betrei- ben, zu entwickeln und zu unterstützen. Aber dieser zusätzliche Aufwand ist aus unserer Sicht eine Investition in Stabi- lität und Vertrauen. Wir wollen unsere Kunden nicht vor vollendete Tatsachen stellen, sondern ihnen die Sicherheit geben, dass ihre bestehenden Systeme weiterhin zuverlässig funktionieren und zugleich Perspektiven für die Zukunft eröffnen. þ Was bedeutet diese Strategie konkret für die bestehenden RadCentre-Kunden? DH: Für die Kunden bedeutet das vor allem: Verlässlichkeit und Stabilität. Die bestehenden Systeme sowie die Verträge laufen unverändert weiter, und auch die gewohnten Ansprechpartner bleiben erhalten. Das ist ein zentraler Punkt, weil Ver- trauen im Gesundheitswesen eine ent- scheidende Rolle spielt. Radiologische Einrichtungen müssen sich darauf ver- lassen können, dass ihre Systeme stabil laufen und dass sie nicht plötzlich vor grundlegenden Veränderungen stehen, die ihren Alltag beeinträchtigen. Gleichzeitig ist es uns wichtig zu beto- nen, dass diese Stabilität kein Stillstand ist. Wir arbeiten kontinuierlich daran, die Systeme weiterzuentwickeln und um neue Funktionen zu erweitern. KL: Genau, Stabilität und Weiterent- wicklung sind für uns keine Gegen- sätze, sondern zwei Seiten derselben Strategie. Wir sichern den bestehenden Betrieb und investieren gleichzeitig in Innovation. Und genau daraus entsteht langfristig der Mehrwert. þ Wie lässt sich diese Weiterentwick- lung konkret beschreiben? DH: Wir verfolgen einen Ansatz, den man am besten als schrittweise Kon- vergenz beschreiben kann. Das bedeutet, dass wir zunächst beide Systeme parallel weiterentwickeln und gleichzeitig sehr genau analysieren, in welchen Bereichen welches System seine Stärken hat. RadCentre ist beispielsweise „ Die Übernahme des RadCentre- Geschäfts, sowie die strategische Partnerschaft mit mesalvo ist Teil einer langfristigen Strategie. Wir schaffen damit die Grundlage, um unser Portfolio in einem der wich- tigsten Märkte Europas nachhaltig zu verankern und weiter auszubauen.“ Kylian Lopez, CEO EDL sehr stark in spezifischen funktionalen Anforderungen des deutschen klinischen und universitären Marktes, während unsere Xplore-Plattform technologisch moderner und skalierbarer ist und eine höhere Flexibilität beispielsweise für Radiologie-Gruppen bietet. RadMag · 2-2026 7

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X - K L U S I V Der Mehrwert der Partnerschaft mit mesalvo besteht aus EDLs Sicht darin, nicht das eine durch das andere zu ersetzen, sondern beide Welten miteinander zu verbinden. zur Qualitätssiche- rung in der Radiolo- gie leisten kann. Dabei geht es nicht nur um einzelne Anwendungen, son- dern auch um die Integration von KI in bestehende Arbeits- prozesse. DH: Genau hier kommt unser Ansatz der Workflow-KI ins Spiel. Wir betrachten KI nicht als isoliertes Tool, sondern als integralen Bestandteil des gesamten radiologischen Workflows. Das beginnt bereits bei der Terminplanung, wo KI helfen kann, Untersuchungen besser zu strukturieren und Fehler zu vermei- den. Es setzt sich im Aufnahmeprozess fort, etwa durch automatisierte Plausi- bilitätsprüfungen, und entfaltet seinen größten Hebel in der Befundung. Gerade im Reporting sehen wir erheb- liche Effizienzpotenziale. Je nach Unter- suchung lassen sich heute bereits 20 bis 40 % der Zeit einsparen, etwa durch automatisierte Vorbefundzusammen- fassungen oder strukturierte Befundvor- schläge. Diese Effekte wirken auf den ersten Blick vielleicht nicht spektakulär, aber im Alltag summieren sie sich zu einem erheblichen Produktivitätsgewinn. þ Wie wichtig ist die Integration dieser Technologien in bestehende Systeme? DH: Sie ist absolut entscheidend. KI darf nicht als zusätzlicher Arbeits- schritt wahrgenommen werden, son- dern muss sich nahtlos in den beste- henden Workflow einfügen. Nur dann wird sie im Alltag auch wirklich genutzt und kann so einen Beitrag leisten. Deshalb setzen wir auf offene Systeme, die sowohl eigene als auch externe Lösungen integrieren können. Entschei- dend ist, dass die Ergebnisse dort ver- fügbar sind, wo sie gebraucht werden – im RIS, im PACS und letztlich im Befund selbst. neben dem RIS auch PACS, nuklear- medizi nische Informationssysteme, Portale, Teleradiologie-Lösungen sowie KI-Plattformen. Ziel ist es, den radiologi- Die EDL Software Deutschland GmbH schen Workflow durchgängig digital und gehört zur französischen EDL-Gruppe, integriert abzubilden. die 1994 gegründet wurde. Die deutsche Mit mehreren hundert Installationen in Gesellschaft besteht seit 2017 und baut Europa verfolgt EDL das Ziel, radiologische seitdem ihre Präsenz im deutschsprachi- Prozesse durchgängig digital abzubilden – gen Markt kontinuierlich aus. von der Terminplanung über Befundung EDL versteht sich als Gesamtanbieter und Kommunikation bis hin zur standort- für Radiologie-IT: Zum Portfolio zählen übergreifenden Vernetzung. Auf dieser Basis entwickeln wir eine gemeinsame Roadmap. Künftig werden bestimmte Module nur noch einmal entwickelt und anschließend in beide Systeme integriert. Das betrifft Themen wie die Telematikinfrastruktur, bei- spielsweise die ePA-Anbindung sowie KI-basierte, Workflow-unterstützende Funktionen. Langfristig entsteht daraus eine gemein- same Plattform, aber eben nicht durch einen abrupten Wechsel, sondern durch eine kontinuierliche Annäherung. KL: Man kann sagen: Wir entwickeln nicht von Grund auf neu, sondern wir bauen auf Bestehendem auf und führen die Stärken beider Systeme zusammen. Das ist ein anspruchsvollerer, aber aus unserer Sicht nachhaltigerer Weg. þ Ein zentraler Treiber ist die Künstliche Intelligenz. Welche Rolle spielt sie in Ihrer Strategie? KL: Künstliche Intelligenz ist für uns einer der wichtigsten Innovationsberei- che, insbesondere mit Blick auf die kom- menden Jahre. Wir investieren gezielt in diesen Bereich, weil wir überzeugt sind, dass KI einen entscheidenden Beitrag zur Effizienzsteigerung und gleichzeitig 8 RadMag · 2-2026

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X - K L U S I V KL: Und genau diese Integrationsfähig- keit ist ein zentraler Bestandteil unserer Plattformstrategie. Der stetige Fokus auf Interoperabilität ermöglicht es uns, Innovationen schnell und flexibel in bestehende Prozesse zu integrieren. þ Welche Rolle spielt der strukturelle Wandel im Radiologiemarkt für Ihre Strategie? KL: Wir beobachten sehr deutlich, dass sich der Markt verändert. Es entstehen größere, häufig auch international agie- rende Radiologieverbünde, die ganz andere Anforderungen an IT-Systeme stel- len als klassische Gemeinschaftspraxen. Diese Strukturen benötigen skalierbare, zentralisierte Lösungen, die mehrere Standorte gleichzeitig bedienen können. DH: Und genau hier zeigt unsere Plattformarchitektur ihre Stärken. Sie ermöglicht, verschiedene Standorte über die Landesgrenzen hinaus über eine zentrale Infrastruktur zu betreiben und Prozesse zu standardisieren. In Kombination mit der funktionalen Tiefe von RadCentre ergibt sich eine Lösung, die sowohl lokale Anforderungen erfüllt als auch international skalierbar ist. þ Wann wird diese Partnerschaft aus Ihrer Sicht zur echten Success Story? DH: Dann, wenn die Anwender im Alltag spüren, dass ihre Arbeit einfacher wird, Prozesse reibungsloser laufen, weniger manuelle Schritte erforderlich sind und die Systeme zuverlässig funktionieren. Der Erfolg zeigt sich nicht allein in der Technologie, sondern in ihrer Wirkung im Alltag. KL: Und aus strategischer Sicht dann, wenn wir es schaffen, uns langfristig als einer der führenden RIS- und Imaging- Anbieter auf dem europäischen Markt zu etablieren: nicht nur durch Größe, son- dern durch Qualität und Innovationskraft. Die Übertragung von RadCentre ist dabei kein Endpunkt, sondern der Anfang einer Entwicklung. Die eigent- liche Success Story entsteht in den kom- „ KI darf nicht als zusätzlicher Arbeits- schritt wahrgenommen werden, sondern muss sich nahtlos in den bestehenden Workflow einfügen. Nur dann wird sie im Alltag genutzt und kann so einen Beitrag leisten.“ Dennis Helbing, CSO EDL menden Jahren durch die konsequente Weiterentwicklung und den Mehrwert, den wir für unsere Kunden schaffen. www.edl.gmbh RadMag · 2-2026 9

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X - K L U S I V Die Allgemeine Unfallversicherungsanstalt (AUVA) betreibt sieben Akutkrankenhäuser und vier Rehabilitationseinrichtungen. Das Traumazentrum Wien mit 262 Betten versorgt jährlich knapp 110.000 Patienten jähr lich ambulant und knapp über 10.000 stationär. So kommt die Radiologie auf rund 390.000 Röntgenuntersuchungen. Das Traumazentrum Wien der AUVA kümmert sich vorwiegend um die Ver- sorgung von Arbeitsunfällen. Dem- entsprechend hat die Radiologie ihre Schwerpunkte in der Diagnostik musku- loskelettaler und orthopädischer Prob- lematiken. „In den letzten Jahren haben wir neben neuen Untersuchungsverfahren wie der Neurosonografie auch eine Viel- zahl von Modalitäten mit extrem hoher Auflösung und entsprechend hoher Bild- und Datenmenge etabliert. Das ermöglicht unseren Ärzten bessere Dia- gnosemöglichkeiten, stellt gleichzeitig aber auch höhere Anforderungen an die Bildverarbeitung und Darstellung“, fasst Prim. Dr. Thomas Brüll, Leiter des Instituts Radiologie im Traumazentrum Wien, die aktuelle Situation zusammen. Das alles führt zu einer sichereren Befundung, bedeutet aber auch eine höhere Arbeitsfrequenz. Den gestiege- nen Herausforderungen begegnet das Institut mit organisatorischen Anpas- sungen, etwa Spezialambulanzen und individuellen Untersuchungsprotokol- len an den Modalitäten – sowie einer zunehmenden Digitalisierung. Seit April 2025 unterstützt das integ- rierte Radiologie-Informations- (RIS) und Bilddatenmanagementsystem (PACS) von Dedalus HealthCare die Radiologen im Traumazentrum Wien. Vorangegan- gen war die einrichtungsweite Imple- mentierung eines einheitlichen Kran- 10 RadMag · 2-2026

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X - K L U S I V Meilenstein für die Patienten versorgung Allgemeine Unfallversicherungsanstalt modernisiert die Radiologie mit integriertem RIS/PACS ten-ID, mit der standortübergreifend alle Fallnummern zu einem Patienten – egal ob ambulante oder stationäre Behandlung – gesammelt und abgeru- fen werden können. „Die Patienten-ID wird zentral im KIS vergeben und von dort ins RIS übertragen. Hier können wir heute mit einem Mausklick auf alle Informationen samt Vorbefunden und -bildern zugreifen“, so der Chefradio- loge. Warum aber ist die Patienten-ID so wichtig? Aus Gründen der Abrechnung wird an jeden Patienten bei Aufnahme in einer AUVA-Klinik eine neue Fallnummer vergeben. Bei der Befundung konnte der Radiologe bisher aber nur mit gro- ßem Aufwand auf die Bilder aus vorhe- rigen Fällen zugreifen. „Einerseits ist die Betrachtung des Verlaufs einer Erkran- kung ein wichtiges Element der Diagnos- tik, andererseits kostete das manuelle Vorladen bei steigenden Patientenzah- len zu viel Zeit. Deshalb brauchten wir eine neue, integrierte Lösung, die die Patienten-ID darstellen kann“, betont Dr. Brüll die Dringlichkeit. Allerdings konnten genau das viele Anbieter nicht oder noch nicht leisten – sie wollten es nach dem Zuschlag der AUVA entwickeln. „Anders Dedalus HealthCare: Das Unternehmen konnte uns zeigen, dass es die Patienten-ID umsetzen kann. Bereits da war die Zusammenarbeit sehr gut – und das hat sich bis heute nicht geändert. Wir haben einen individuellen Ansprech- partner, der uns jederzeit gut unterstützt. Da können wir Fragen auch mal schnell auf dem kurzen Dienstweg klären“, lobt der Primar den Partner. Schnell und einfach zum Befund Ein weiteres Plus für Dedalus HealthCare war die nahtlose Integration des RadMag · 2-2026 11 kenhaus-Informationssystems (KIS). „Ein integriertes RIS / PACS ist ein Muss für eine moderne Radiologie“, betont Dr. Brüll, „und hat Vorteile für uns Radio- logen und die Patienten.“ Mit der neuen Lösung vereinheitlicht die AUVA ihre Systemlandschaft über die Einrichtun- gen hinweg. Einfacher Workflow mit Patienten-ID Ein wesentliches Entscheidungskrite- rium bei der Systemauswahl war die Abbildung der AUVA-eigenen Patien-

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X - K L U S I V „Wir führen unterschiedliche Befund- listen, beispielsweise für alle offenen Befunde des Tages, ärzte- oder modali- tätenbezogen. Hier öffnen wir den Fall und es öffnen sich automatisch die Bilder. Den Befund erstellen wir mittels integrierter Spracherkennung. Unmittel- bar nach Vidierung steht er den behan- delnden Ärzten der Befund im KIS zur Verfügung“, beschreibt Dr. Alexander Talaska, Facharzt für Radiologie im Trau- mazentrum Wien, den weiteren Ablauf. Einfach und schnell, auch für Demon- strationen Bei ihrer Befundung profitieren die Radiologen von einem einfach zu bedie- nenden PACS, das zudem sehr responsiv arbeitet. Es lädt selbst große Datenmen- gen fehlerfrei und schnell. „Das klingt zwar simpel, ist aber im Alltag enorm wichtig, besonders für Rekonstruktio- nen, die Operations- und Prothesenpla- nung oder komplexe Gefäßdarstellun- gen, die immer umfangreicher werden“, betont Dr. Brüll. Ebenso lobt er die fle- xiblen Einstellungsoptionen der Nutzer- oberfläche, die jeder Nutzer individuell auf seine Bedürfnisse abstimmen kann. Das reicht von der Bildschirmteilung über Hanging-Protokolle, also vorein- gestellte Anzeigeoptionen der Bildse- quenzen, bis hin zur Konfiguration der Bearbeitungsmöglichkeiten der Bilder. Die Radiologen im Traumazentrum Wien müssen jeden Tag fünf größere Besprechungen und zusätzlich alle zwei Wochen eine mit den Neurologen aus dem angeschlossenen Reha-Zen- trum vorbereiten. „Dazu können wir die Fälle bereits während der Befundung in die jeweilige Demoliste verschieben und diese dann bei der Besprechung sehr rasch einen nach dem anderen „ Ein integriertes RIS/PACS ist ein Muss für eine moderne Radiologie. Dedalus HealthCare konnte uns zeigen, dass es die AUVA-weite Patienten-ID in DeepUnity um- setzen kann. Zudem ist das PACS einfach zu bedienen und lädt selbst große Datenmengen fehlerfrei und schnell.“ Prim. Dr. Thomas Brüll, Leiter des Instituts Radiologie im Traumazentrum Wien der Radiologie an. Diese Anforderung beinhaltet bereits relevante Informa- tionen wie Allergien, Nierenfunktions- einschränkungen oder Hyperthyreose bei notwendiger Kontrastmittelapplika- tion. Im RIS wird der Patient daraufhin automatisch in die Arbeitsliste über- nommen, die Untersuchung wird geplant und durchgeführt. Nachdem der Radiologietechnologe die Untersu- chung abgeschlossen hat, zeichnet er diese im RIS ab, und damit erscheint sie beim Radiologen automatisch in der Befundliste. Und zwar in der richtigen. Deep Unity PACS in die Spitalsland- schaft der AUVA – die Voraussetzung, um große, komplexe Datensätze schnell abrufen und Befunde umgehend ein- sehen zu können. „Dass es das kann, beweist das RIS / PACS von Dedalus auch im Allgemeinen Krankenhaus Wien. Wenn es in einer solch großen Einrichtung mit vielen Abteilungen und hohen Frequenzen reibungslos funktio- niert, kann man voraussetzen, dass es das bei uns ebenso tut“, sagt Dr. Brüll. „Bis heute hat sich das auch bewahr- heitet.“ Wie sieht nun der Workflow im inte- grierten RIS / PACS aus? Ein Unfallchi- rurg fordert im Krankenhaus-Informa- tionssystem eine CT-Untersuchung in 12 RadMag · 2-2026

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X - K L U S I V präsentieren. Das spart immens Zeit in der Vorbereitung. Darüber hinaus kann ich auch besondere Fälle in einer sepa- raten Liste ablegen, beispielsweise für Vorträge oder die Weiterbildung von Radiologen“, beschreibt Dr. Talaska die Möglichkeiten des Tools. Spracherkennung spart enorm Zeit Eine weitere wesentliche Arbeitserleich- terung ist die integrierte Spracherken- nung. „Egal wie undeutlich oder in wel- cher Stimmlage der Befunder spricht, die Spracherkennung setzt es sehr gut um, auch wenn die Grammatik einmal nicht korrekt ist“, sagt der Radiologe. Ist ein Wort unbekannt, wird es markiert, korrigiert, noch einmal gesprochen, bestätigt und ist dann korrekt im Wort- schatz hinterlegt. Bereits nach sehr kur- zer Zeit hat die Spracherkennung eine so hohe Erkennungsrate erreicht, dass die Befunde kaum noch korrigiert wer- den müssen. Das ist im Traumazentrum besonders wichtig, da die Radiologen ihre Befunde vor dem Vidieren aus- schließlich selbst kontrollieren. Damit sparen sich die Ärzte den Umweg über einen Schreibkräftepool oder das Sekretariat und damit wert- volle Zeit für die Behandlung der Patienten. „Das können wir so hand- haben, weil die Spracherkennung sehr verlässlich funktioniert. Seltene, kleine Fehler beheben wir selbst und geben den Befund dann unmittelbar frei“, so Prim. Dr. Thomas Brüll. Durchweg hohe Akzeptanz Die integrierte RIS / PACS-Lösung bietet den Ärzten im Traumazentrum Wien die Möglichkeit, teleradiologisch für andere Einrichtungen tätig zu sein. Besonders mit einem Spital, das in der Nacht keine „ Die integrierte RIS / PACS-Lösung bedeutet für Radiologen und Patienten einen wirklichen Meilen- stein. Auch die Spracherkennung: Egal wie undeutlich oder in welcher Stimmlage der Befunder spricht, sie setzt es sehr gut um.“ Dr. Alexander Talaska, Facharzt für Radiologie im Traumazentrum Wien Fachärzte für Radiologie vor Ort hat, pflegt die Einrichtung eine intensive teleradiologische Betreuung. Sobald dort eine Untersuchung ansteht, wird der diensthabende Radiologe im Trau- mazentrum kontaktiert. Die Bilder lau- fen dann in einer separaten Befundliste auf, werden umgehend in der gewohn- ten Arbeitsumgebung beurteilt und tele- fonisch besprochen. Die Akzeptanz der integrierten Radio- logielösung ist unter den insgesamt 15 Radiologen in den beiden Standor- ten des Traumazentrums Wien in Meid- ling und Brigittenau durchweg hoch. „Zu Beginn hat es zwar ein paar skepti- sche Stimmen gegeben, ob das System ausreichend schnell arbeitet, ob die Bilder schnell genug geladen werden und die Spracherkennung verlässlich funktioniert. Diese Zweifel haben sich allerdings binnen kürzester Zeit aufge- löst und heute loben alle Kollegen die Lösung. Seitdem wir sie mit April 2025 im Traumazentrum Wien im Einsatz haben, bedeutet sie für die Radiologen und Patienten einen wirklichen Meilen- stein“, betont Dr. Alexander Talaska. www.dedalusgroup.de RadMag · 2-2026 13

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X - P E R T KI verändert die Radiologie, aber anders als viele denken Dr. Andreas Lemke, CEO von mediaire, erläutert im Gespräch mit der RadMag-Redaktion, warum die Zukunft der KI in der Radiologie nicht allein in Large Language Models liegt. Das Berliner Unternehmen mediaire entwickelt KI-basierte Lösungen für die MRT-Diagnostik und verfolgt dabei einen integrierten Ansatz entlang des gesamten radiologischen Workflows – von der Bildanalyse über quantitative Auswertungen bis hin zur strukturierten Befunderstellung. Im Interview erklärt Lemke, weshalb spezialisierte KI und generative Modelle künftig zusammenspielen müssen, um Präzision, Effizienz und Standardisierung in der Radiologie nachhaltig zu verbessern. þ Herr Dr. Lemke, aktuell wird viel dar- über gesprochen, dass Large Language Models die Radiologie revolutionieren werden. Teilen Sie diese Einschätzung? Ja, aber mit einer wichtigen Einschrän- kung. Bei der Verarbeitung vorhandener Informationen und der Erstellung textba- sierter Befunde funktioniert das bereits gut. Unsere Erfahrung zeigt jedoch, dass selbst Vision-Language-Modelle bei der Bilderkennung und diagnostischen Ana- lyse an ihre Grenzen stoßen. þ Wo liegen diese Grenzen konkret? Ein LLM kann hervorragend formulieren, strukturieren und klinischen Kontext herstellen. Was es aber nicht zuverläs- sig leisten kann, ist, Muster auf Bildern zuverlässig zu erkennen, zu messen, zu segmentieren und objektiv zu vergleichen. Ein einfaches Beispiel zeigt das sehr gut. Selbst grundlegende Berechnungen können fehleranfällig sein. In der Radio- logie sprechen wir jedoch über millime- tergenaue Messungen, Volumetrie oder standardisierte Scores. Das sind hoch- präzise Aufgaben. Genau hier kommen spezialisierte KI-Algorithmen ins Spiel. þ Was leisten diese spezialisierten Systeme heute bereits? Sehr viel und vor allem sehr zuverlässig. In der Neuroradiologie ermöglichen wir eine objektive Einordnung von Befun- den durch den Vergleich mit normativen Datenbanken. In der Prostata-Diagnostik arbeiten wir voxelgenau und liefern quantitative Parameter, die eine konsistente PI-RADS- Bewertung ermöglichen und den Uro- logen in der Fusionsbiopsie pixelgenau den Tumor zeigen. Und in der musku- loskelettalen Radiologie sorgen wir durch klare Klassifikationen und visuelle Markierungen für eine höhere Standar- disierung. Diese Systeme bringen Präzision, Objek- tivität und Konsistenz in die Diagnostik. Genau das ist im klinischen Alltag ent- scheidend. þ Wenn diese Systeme bereits so viel leisten, wo liegt dann noch das Problem? Der Engpass liegt heute weniger in der initialen Bildbeurteilung. Erfahrene Radiologinnen und Radiologen erken- nen viele Befunde sehr schnell. Was Zeit kostet, sind die Schritte danach. Der Vergleich mit Voruntersuchungen, die Zusammenführung aller Informatio- 14 RadMag · 2-2026

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X - P E R T i e r i a d e m © d : l i B RadMag · 2-2026 15 nen sowie die Erstellung eines konsistenten, textbasierten Befundes. Hier sprechen wir nicht über Sekunden, sondern über Minuten pro Fall. Und genau dort entsteht der größte Hebel für Effizienz. þ Welche Rolle spielen Large Language Models in diesem Kontext? Eine sehr wichtige, aber eben als Ergänzung. LLMs sind extrem stark darin, Spra- che zu generieren, Inhalte zu struk- turieren und klinische Informationen zusammenzuführen. Sie können den Prozess der Befunderstellung deutlich beschleunigen. Aber sie brauchen eine verlässliche Grundlage. Ohne präzise Messwerte, Segmentierungen und standardisierte Ergebnisse bleibt das Resultat ungenau. Deshalb geht es aus unserer Sicht nicht darum, dass sich Technologien ersetzen. Es geht darum, dass sie sinnvoll zusam- menspielen. þ Ist das der Grund für Ihre strategische Entwicklung bei mediaire? Genau. Wir sehen sehr klar, dass sich der Markt gerade verändert. Viele Anbieter fokussieren sich entweder auf ein-

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X - P E R T þ Welche Rolle spielt dabei die Wirtschaftlichkeit? Eine sehr zentrale Rolle. Radio- logische Einrichtungen stehen unter wachsendem Druck. Steigende Fallzahlen treffen auf begrenzte Ressourcen und gleichzeitig hohe Anforderun- gen an Qualität. KI kann hier einen echten Unterschied machen, aber nur, wenn sie im Alltag funktioniert. Der größte Effekt entsteht nicht durch einzelne Tools, sondern durch die Optimie- rung des gesamten Workflows. Wenn jeder Schritt effizienter wird, entsteht ein klar mess- barer Nutzen. þ Wie sehen Sie die weitere Entwicklung? Ich glaube, wir werden bald eine exponentielle Integration þ Was bedeutet das konkret für den klinischen Alltag? von KI-Technologie sehen. LLMs setzen neue Maßstäbe in der Es bedeutet vor allem weniger Reibung Benutzerinteraktion und Geschwindig- im Workflow. Heute sind viele Prozesse keit. Spezialisierte KI liefert die notwen- fragmentiert. Informationen müssen dige Präzision und Verlässlichkeit. manuell übertragen, verglichen und neu Die Kombination ermöglicht das, was formuliert werden. Das kostet Zeit und der Markt wirklich braucht. Schnelle, „ Viele zufriedene Kunden in ganz Europa zeigen: Unsere Lösungen schaffen echten Mehrwert. Sie sparen Zeit, standardisieren Prozesse und erhöhen die diagnostische Sicherheit. Der Markt zeigt uns aber auch klar: Auf Dauer reicht das allein nicht mehr. LLMs wie ChatGPT und Anthropics Claude verändern Erwartungen und setzen damit auch für uns die neue Benchmark.“ Dr. Andreas Lemke, CEO von mediaire zelne KI-Algorithmen oder auf generative birgt Fehlerpotenzial. standardisierte und qualitativ hochwer- Modelle. Beides greift zu kurz. Deshalb Wenn diese Schritte intelligent mit- tige Diagnostik bei gleichzeitig hoher entwickeln wir uns bewusst vom Anbieter einander verknüpft sind, entsteht ein Effizienz. einzelner Lösungen zu einem Ende-zu- durchgängiger Workflow. Die KI liefert Und genau deshalb ist die Entwicklung Ende AI-Native MRT-Workflow-Provider. präzise und strukturierte Daten und zu einem integrierten Ende-zu-Ende- Unser Ziel ist es, den gesamten MRT- unterstützt gleichzeitig bei der schnel- Ansatz aus unserer Sicht der logische Workflow zu unterstützen. Von der ers- len und konsistenten Befunderstellung. nächste Schritt. ten Bildakquise und Analyse über die Das Ergebnis sind schnellere Abläufe, quantitative Auswertung bis hin zum weniger Variabilität und eine höhere textbasierten Befund. diagnostische Sicherheit. www.mediaire.ai 16 RadMag · 2-2026

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X - P E R T Der PET / CTTracer I124 Evuzamitide (AT01) soll Amyloidablagerungen im Herzen mit hoher Sensitivität und Spezifität sichtbar machen. Die richtigen Tracer für die richtigen Patienten Die molekulare Bildgebung entwickelt sich rasant. Neue Tracer sollen künftig nicht nur Tumoren sichtbar machen, sondern auch gezielt diejenigen Patienten identifizieren, die von einer bestimmten Therapie profitieren. Rückenwind bekommt das Feld derzeit auch aus der klinischen Entwicklung: Kürzlich von Bayer veröffentlichte Topline-Daten einer Phase- III-Studie des Brigham and Women‘s Hospital in Boston senden ermutigende Signale für einen PET / CT-Tracer in der Amyloidose-Diagnostik. Welche Rolle Molecular Imaging heute bereits spielt, warum kardiale Amyloidose derzeit besonders im Fokus steht und weshalb KI die Befundung noch nicht kurzfristig revolutionieren wird, erläutert Dr. Gesine Knobloch, Radiologin und in der klinischen Entwicklung bei Bayer tätig, im Gespräch mit RadMag. 18 RadMag · 2-2026

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X - P E R T r e y a B © d : l i B þ Frau Dr. Knobloch, welche Rolle spielt Molecular Imaging heute bereits in der klinischen Routine – und wo sehen Sie noch ungenutztes Potenzial? Die molekulare Bildgebung ist längst in der klinischen Routine angekommen. PET-Tracer wie FDG – Fluor-Desoxyglu- kose – werden seit Jahren eingesetzt, um onkologische Patienten zu diagnostizie- ren, Tumoren zu lokalisieren, das Staging durchzuführen und Therapieentschei- dungen zu unterstützen. Außerdem kann man mit ihnen sehr gut nachverfolgen, ob eine Therapie anspricht oder ob sich ein Tumor weiter ausbreitet. Das größte Potenzial liegt jedoch in den Erkrankungen, die wir heute noch nicht ausreichend gut diagnostizieren kön- nen. Gleichzeitig kommen immer mehr zielgerichtete Therapien auf den Markt – häufig für sehr kleine, klar definierte Patientengruppen. Diese Therapien sind oft teuer und wirken nur unter bestimm- ten biologischen Voraussetzungen. Deshalb brauchen wir Tracer, die genau die Patienten identifizieren, die von einer solchen Therapie profitieren. So lässt sich die richtige Therapie früh- zeitig und gezielt einsetzen. þ In welchen Indikationen sehen Sie der- zeit den größten diagnostischen Mehrwert? Neben etablierten Anwendungen, etwa bei Prostatakarzinom, Lymphomen oder Mammakarzinom, rücken derzeit vor allem kardiovaskuläre Erkrankungen in den Fokus. Ein besonders spannendes Beispiel ist die kardiale Amyloidose. Dabei lagern sich fehlgefaltete Proteine in verschiedenen Geweben des Körpers ab. Besonders kritisch ist das im Herz- muskel, weil dieser durch die Ablage- rungen mit der Zeit immer steifer wird, bis schließlich eine Herzinsuffizienz ent- steht. Das Problem ist: Die Erkrankung wird häufig über Jahre hinweg nicht erkannt oder fehldiagnostiziert. Dabei gibt es inzwischen Medikamente, die den Verlauf deutlich verlangsamen kön- nen – vorausgesetzt, die Patienten wer- den frühzeitig diagnostiziert. Genau hier setzt ein neuer PET-Tracer in der Entwicklung an, den Bayer kürz- lich übernommen hat. Nach den bisher vorliegenden Daten aus der Phase-III- Entwicklung kann dieser Tracer Amyloid- Ablagerungen mit hoher Sensitivität und Spezifität nachweisen. þ Wie funktioniert dieser Tracer? Der Tracer besteht aus zwei Komponen- ten. Zum einen enthält er ein stark positiv geladenes Protein. Zum anderen ist das Radionuklid Jod-124 daran gekoppelt. „ Molekulare Bildgebung soll künftig gezielt jene Patienten identifizieren, die von einer bestimmten Therapie profitieren – etwa bei Amyloidose oder neurodegenerativen Erkrankungen.“ Dr. Gesine Knobloch, Global Clinical Development Lead Molecular Imaging, Radiology, Bayer Pharmaceuticals Nach der Injektion verteilt sich der Tracer im gesamten Körper. Dort bin- det er gezielt an Amyloidfibrillen. Diese Fibrillen tragen eine negative Ladung, wodurch eine elektrostatische Anzie- hung entsteht. Das Protein verändert dabei seine Struktur, wickelt sich zu einer Helix auf und lagert sich an die Amyloidablagerungen an. Das Besondere ist: I-124 Evuzamitide, auch bekannt als AT-01, ist als pan-amy- loider PET-Tracer konzipiert. In bishe- rigen Studien konnte er verschiedene Formen systemischer Amyloidose – dar- unter ATTR- und AL-Amyloidose – mit hoher Sensitivität und Spezifität nach- weisen. Anders als viele bisherige Tra- cer könnte er damit nicht nur das Herz, sondern auch andere betroffene Organe sichtbar machen. RadMag · 2-2026 19

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X - P E R T Dr. Gesine Knobloch im Gespräch mit Guido Gebhardt: Die Radiologin und Global Clinical Development Lead Molecular Imaging bei Bayer sieht großes Potenzial für neue Tracer in der persona- lisierten Medizin und bei zielgerichteten Therapien. þ Wird anschließend der gesamte Körper untersucht oder nur das Herz? Derzeit wird der Tracer primär zur Dia- gnostik der kardialen Amyloidose ent- wickelt, da die Beteiligung des Herzens die Prognose entscheidend beeinflusst. Langfristig sehen wir jedoch Potenzial darin, den Einsatz des Tracers auch für andere Organe zu prüfen. Dafür benöti- gen wir wohlmöglich noch weitere klini- sche Studien. þ Was treibt die Entwicklung neuer Tracer derzeit besonders voran? Die wichtigsten Treiber sind die neuen zielgerichteten Therapien. Je besser wir Krankheiten auf molekularer Ebene ver- stehen, desto gezielter können Thera- pien entwickelt werden. Dadurch ent- steht zugleich ein zunehmender Bedarf an spezifischer Diagnostik. Deshalb werden die Tracer immer spe- zialisierter. Sie sollen ganz bestimmte pathologische Prozesse auf molekularer oder zellulärer Ebene sichtbar machen. Die Diagnostik diversifiziert sich also zunehmend – passend zur Entwicklung der Personalisierten Medizin. peutische Konsequenz gibt, hat eine Dia- gnostik nur begrenzten Nutzen. Sobald jedoch eine gezielte Behandlung mög- lich ist, wird die molekulare Bildgebung plötzlich essenziell. Genau dieser Zusam- menhang treibt aktuell die Entwicklung neuer Tracer in vielen Bereichen voran. þ Wo liegt der Unterschied zu konkurrie- renden Tracern? Beim Beispiel der kardialen Amyloidose besteht der wesentliche Unterschied darin, wie spezifisch sie sind. Unser in der Entwicklung befindliche Tracer kann offenbar alle Amyloidtypen darstellen. Je spezifischer der Tracer, desto selte- ner kommt es zu falsch-positiven oder falsch-negativen Befunden. þ Gleichzeitig wird viel über die Amyloid- Bildgebung im Gehirn und über Alzheimer gesprochen. Genau. Einen Hirn-Amyloid-Tracer gibt es eigentlich schon seit Jahren. Wirklich relevant werden sie aber erst jetzt, weil inzwischen Therapien gegen Alzheimer verfügbar sind. Solange es keine thera- þ Welche Herausforderungen sehen Sie bei der Integration molekularer Bild- gebung in radiologische Workflows – insbesondere im Hinblick auf KI und strukturierte Befundung? Die Radiologie ist traditionell ein tech- nologischer Vorreiter. KI, strukturierte Befundung und automatisierte Work- flows finden in der Radiologie meist zuerst Einzug. Die eigentliche Heraus- forderung liegt jedoch darin, Radiologie, Nuklearmedizin und klinische Diszipli- nen eng miteinander zu verzahnen. Die molekulare Bildgebung liefert zusätzliche Informationen und ergänzt die klassische Bildgebung. Deshalb müssen Radiologen, Nuklearmediziner und Kliniker lernen, diese Informationen gemeinsam zu interpretieren. 20 RadMag · 2-2026

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X - P E R T KI wird bereits heute eingesetzt, um Untersuchungsprotokolle zu optimieren und die Scanzeiten zu verkürzen. Bis wir aber vollständige Befunde automatisiert generieren können, ist es noch ein wei- ter Weg. Dafür braucht man sehr große, kuratierte und validierte Datensätze. Gleichzeitig entwickeln sich Scanner und Bildqualität stetig weiter. Dadurch hinken viele KI-Algorithmen der tech- nischen Entwicklung hinterher. Ähnlich sieht es bei der strukturierten Befun- dung aus: Hier wird intensiv gearbeitet, aber die Integration der molekularen Bildgebung in strukturierte Reports steht noch am Anfang. þ Oft kommt in diesem Zusammenhang auch das Schlagwort Theranostik in den Sinn. Welche Rolle spielt sie? Theranostik bezeichnet die Kombina- tion aus Diagnostik und Therapie. Das Prinzip ist heute bereits in einzelnen Bereichen, etwa beim Prostatakarzinom, mit Verfahren umgesetzt, die auf dem Prostata-spezifischen Membranantigen basieren, kurz PSMA. In der Regel handelt es sich jedoch nicht um denselben Tracer. Meist gibt es einen diagnostischen Marker, mit dem zunächst geprüft wird, ob ein bestimm- tes Zielmolekül vorhanden ist. Erst danach erhält der Patient eine darauf abgestimmte Therapie. Nehmen wir als Beispiel den Leber- krebs: Wenn nur 30 % der Patienten ein bestimmtes Oberflächenprotein tragen, muss man dieses zunächst identifizieren. Dazu wird ein spezieller PET-Tracer einge- setzt. Leuchtet das Zielprotein in der Bild- gebung auf, kann der Patient anschlie- ßend die passende Therapie erhalten. þ Wie wird die molekulare Bildgebung in fünf bis zehn Jahren aussehen? Die Scanner werden deutlich schnel- ler und hochauflösender. Moderne Ganzkörper-PET-Systeme ermöglichen bereits Untersuchungen in fünf bis zehn Minuten, während ältere Geräte dafür bis zu einer Stunde benötigen. Gleich- zeitig werden PET-Systeme zunehmend mit CT oder MRT kombiniert. Techno- logien wie Photon-Counting-CT oder Hochfeld-MRT könnten die Bildqualität weiter verbessern. Außerdem werden wir deutlich mehr Tracer sehen – für immer spezifischere Fragestellungen. Klinisch wird dies zu einer stärkeren Spezialisierung und zu einer engeren Zusammenarbeit zwi- schen Radiologie, Nuklearmedizin und anderen Fachdisziplinen führen. Regulatorisch hoffe ich, dass die Zulassung neuer Tracer einfacher wird. Langfristig könnten Imaging-Tracer zunehmend als Surrogat-Endpunkte in Studien dienen. Dann müsste man nicht mehr jahrelang auf harte klinische End- punkte warten, sondern könnte bereits anhand der Bildgebung erkennen, ob eine Therapie wirkt. Das würde die Ent- wicklung neuer Therapien erheblich beschleunigen. www.radiologie.bayer.de Bayers Portfolio im Bereich molekulare Bildgebung Status: I-124 Evuzamitide besitzt in den USA den Break- through-Therapy-Status sowie Orphan-Drug-Status in den USA und der EU Studie: Phase-III-Studie REVEAL bei Patienten mit Verdacht auf kardiale Amyloidose abgeschlossen – Bekanntgabe positiver Topline-Daten Hintergrund: Weltweit sind schätzungsweise rund 400.000 Menschen von kardialer Amyloidose betroffen, die häufig erst spät erkannt wird. Bislang steht kein alleiniger nicht-invasiver Test zur zuver- lässigen Erkennung und Diagnosestellung der Erkrankung zur Verfügung. Iodine-124 (I-124) Evuzamitide (AT-01): PET-Tracer mit ab- geschlossener Phase III zur Diagnose der kardialen Amyloidose Tc-99m p5+14 (AT-05): SPECT-Tracer in Phase I als ergänzende diagnostische Option Besonderheit: Pan-amyloider Ansatz – Nachweis verschiede- ner Amyloid-Typen, darunter ATTR- und AL-Amyloidose Zielorgane: zunächst Herz, ggf. zukünftig in der Prüfung weite- re Organe wie Niere, Leber und Milz RadMag · 2-2026 21

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X - E M P E L Zielgenau im Submillimeter bereich „Die Radiologie“ startet in München die Ära der Echtzeit-Strahlentherapie Mit dem neuen Life Beam Zentrum am Krankenhaus München-Schwa- bing bringt die Röntgenpraxis „Die Radiologie“ zwei der fortschrittlichs- ten Ansätze der modernen Radio- onkologie zusammen: die online- adaptive Strahlentherapie und die stereotaktische Radiochirurgie. Ziel ist eine hochpräzise, individualisierte Behandlung, die über die Möglich- keiten der konventionellen Strahlen- therapie hinausgeht. Im Zentrum steht die Kombination aus einem modernen Linearbeschleu- niger von Elekta, einem sechsachsigen Behandlungstisch sowie einem hoch- präzisen Navigations- und Oberflä- chenmonitoring-System von Brainlab. Während die stereotaktische Radiochirurgie die hochdosierte Behandlung in wenigen Sitzungen ermöglicht, sorgt die online-adap- tive Strahlentherapie dafür, dass der Bestrahlungsplan vor jeder Sitzung an die aktuelle Anatomie des Patien- ten angepasst wird. Beide Verfahren können einzeln oder kombiniert ein- gesetzt werden. Präzision im Submillimeterbereich Wie Prof. Hendrik Wolff in seiner Anspra- che betonte, hat sich die Genauigkeit der Strahlentherapie in den vergange- nen Jahrzehnten dramatisch verbessert: von Zentimeter- auf Submillimeter- Niveau. Dies wird durch eine kontinuier- liche, bildgestützte Überwachung der Patientenlage ermöglicht. Moderne Oberflächenkameras und bildgebende Systeme ermöglichen eine vollständig markerlose Lagerung. Bewe- gungen – etwa durch die Atmung – wer- den in Echtzeit erfasst und können aktiv in die Therapie integriert werden. Ein zentrales Element des Life-Beam- Konzepts ist die tägliche Reoptimierung der Bestrahlung. Mithilfe aktueller Bild- gebung und softwaregestützter Planung kann der Therapieplan innerhalb weni- ger Minuten neu berechnet werden. Im neuen Life Beam Zentrum in MünchenSchwabing werden online adaptive Strahlentherapie und stereotaktische Radiochirurgie kombiniert, um Tumoren mit Submilli meterGenauigkeit zu behandeln. 22 RadMag · 2-2026

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X - E M P E L Technologie & Konzept im Überblick Life Beam International Center for Radiosurgery and Real-Time Adaptive Radiotherapy Technologisches Setup ◾ Linearbeschleuniger von Elekta ◾ Sechs-Achsen-Behandlungstisch ◾ Navigations- und Oberflächenmonitoring von Brainlab ◾ Kontinuierliche bildgestützte Lagekontrolle (inkl. Atemgating) Therapieansatz ◾ Kombination aus – Stereotaktischer Radiochirurgie (hochdosiert, wenige Sitzungen) – Online-adaptiver Strahlentherapie (tagesaktuelle Plananpassung) Besonderheiten ◾ Submillimetergenaue Zielerfassung ◾ Markerlose Patientenlagerung ◾ Re-Planung vor jeder Sitzung in wenigen Minuten ◾ Höhere Einzeldosen bei gleichzeitiger Schonung des Gewebes ◾ Verkürzte Gesamttherapiedauer Patientenvorteile ◾ Weniger Nebenwirkungen ◾ Kürzere Behandlungszeiten ◾ Individuell angepasste Therapie bei jeder Sitzung ◾ Aktive Einbindung (z. B. Atemkontrolle) Typische Indikationen ◾ Prostata-, Lungen-, Mamma- und Lebertumoren ◾ Hirntumoren und Metastasen ◾ Tumoren in der Nähe sensibler Strukturen (z. B. Rückenmark) RadMag · 2-2026 23

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Mithilfe aktueller Bildgebung und softwaregestützter RePlanung kann der Bestrahlungsplan vor jeder Sitzung individuell an die Anatomie des Patienten angepasst werden. Eingriffen darstellen oder diese ergänzen. Die Umsetzung des Projekts basiert auf einer engen Zusammenarbeit mit der München Klinik sowie mit langjährigen Industriepartnern. Neben Brainlab und Elekta hob Wolff insbesondere die Leis- tung des eigenen Teams hervor, das die Einführung der komplexen Technologie im laufenden Betrieb umgesetzt hat. Trotz umfangreicher Umbauarbeiten und technischer Herausforderungen sei es gelungen, die Patientenversorgung durchgehend auf hohem Niveau sicher- zustellen. Mit Life Beam etabliert sich Mün- chen-Schwabing als Standort für eine neue Generation der Strahlentherapie. Die Kombination aus stereotaktischer Präzision und adaptiver Intelligenz mar- kiert einen Paradigmenwechsel – hin zu einer Therapie, die sich nicht nur am Tumor, sondern auch am aktuel- len Zustand des Patienten orientiert. www.die-radiologie.de www.brainlab.com/de X - E M P E L Das ermöglicht eine präzise Anpassung an Veränderungen wie Organbewegun- gen oder Füllungszustände. Laut Wolff führt dies zu höherer Zielgenauigkeit, ermöglicht höhere Einzeldosen und kann gleichzeitig Nebenwirkungen reduzieren sowie die Gesamtbehand- lungsdauer verkürzen. Behandlungszeiten, möglichst wenige Nebenwirkungen und eine marker- lose Therapie ohne sichtbare Haut- markierungen sollen die Belastung der Patienten reduzieren. Zudem werden Patienten aktiv in den Therapieprozess eingebunden, etwa durch visuelle Atem- kontrolle während der Bestrahlung. Breites Indikationsspektrum Das Zentrum richtet sich an Patienten mit unterschiedlichen soliden Tumoren, darunter Prostata-, Lungen-, Brust- oder Lebertumoren sowie Metastasen. In vie- len Fällen kann die hochpräzise Strahlen- therapie eine Alternative zu operativen Mehr Effizienz, mehr Schonung Die Kombination aus Echtzeitüberwa- chung und adaptiver Planung schafft die Grundlage für eine neue Qualität der Strahlentherapie: Tumoren können geziel- ter bestrahlt werden, während gesundes Gewebe maximal geschont wird. Gerade bei anspruchsvollen Lokali- sationen – etwa im Gehirn, in der Lunge oder in der Nähe sensibler Strukturen – eröffnet dies neue therapeutische Opti- onen. Auch bewegliche Tumoren lassen sich präzise mittels Atemgating adres- sieren. Neben der technologischen Inno- vation rückt Life Beam den Patienten bewusst in den Mittelpunkt. Kurze Das interdisziplinäre Team des Life Beam Zentrums setzt auf die Kombination aus ElektaLinearbeschleuniger, sechs achsigem Behandlungstisch und BrainlabNavigation für eine hochpräzise, patientenzentrierte Strahlentherapie. 24 RadMag · 2-2026

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X - P E R T Moderne MRT-Kontrastmittel in der pädiatrischen Diagnostik Weniger Gadolinium, mehr Sicherheit Für die pädiatrische Radiologie ist die Magnetresonanztomographie (MRT) heute unverzichtbar geworden, insbesondere dann, wenn Tumorerkrankungen, entzündliche Prozesse oder komplexe neurologische Fragestellungen ohne ionisierende Strahlung abgeklärt werden müssen. Gerade in der Kinderradiologie steht nicht nur die diagnostische Präzision im Vordergrund, sondern auch die Frage, wie Untersuchungen möglichst scho- nend durchgeführt werden können. Eine zentrale Rolle spielt hierbei die Kontrast- mittelgabe. Moderne gadoliniumhaltige Kontrastmittel wie Elucirem eröffnen neue Möglichkeiten, die applizierte Gadolinium-Menge zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe diagnostische Aussagekraft zu erhalten. MRT als Schlüsseltechnologie Der Kinderradiologe Dr. med. Martin Stenzel sieht die MRT als essenziellen Bestandteil einer modernen pädiatri- schen Diagnostik. „Für die pädiatrische Bildgebung ist die Magnetresonanz- tomographie unverzichtbar“, betont er. Besonders in der Neuroradiologie ist der Ultraschall beim älteren Kind nur eingeschränkt einsetzbar. Hinzu kommt die pädiatrische Onkologie, in der häu- fig Ganzkörperuntersuchungen notwen- dig sind, beispielsweise zur Metastasen- suche oder zur Charakterisierung eines Primärtumors. Gerade bei Kindern und Jugendlichen ist die strahlenfreie Dia- gnostik von großer Bedeutung, da die Patienten noch ein langes Leben vor sich haben und die Strahlenexposition möglichst minimiert werden muss. In der pädiatrischen Onkologie zählt die MRT inzwischen zu den wichtigsten Verfahren überhaupt. Tumorerkrankun- gen im Kindesalter unterscheiden sich sowohl hinsichtlich der Tumorarten als auch der biologischen Dynamik häufig deutlich von onkologischen Erkran- kungen bei Erwachsenen. Eine präzise Diagnostik ist deshalb von besonderer Bedeutung, um Therapieentscheidungen frühzeitig und zielgerichtet treffen zu können. Neben der Darstellung anatomi- scher Strukturen spielt insbesondere die funktionelle Bildgebung eine wichtige Rolle. „Da wir Tumoren oder auch Infek- tionen darstellen müssen, benötigen wir auch Informationen zur Durchblutung“, erklärt Stenzel. „Und diese Information bekommen wir über das Kontrastmittel.“ Kontrastmittel gezielt einsetzen Kontrastmittel werden in der Kinder- radiologie jedoch nicht nur bei Tumor- erkrankungen eingesetzt. Auch in der Kinderrheumatologie sind sie häufig unverzichtbar, etwa zur Darstellung ent- zündlicher Veränderungen bei Arthriti- den. Die Entscheidung für den gezielten Einsatz von Kontrastmitteln sollte daher immer individuell anhand der klinischen Fragestellung getroffen werden. Trotz der insgesamt hohen Sicher- heit der Radiologie sieht Dr. Martin Stenzel die Anwendung intravenöser Kontrastmittel nicht als triviale Routine an. „Wenn wir als Radiologen etwas in den Körper hineingeben, geht es uns wie allen anderen klinischen Diszipli- nen auch“, sagt er. Zwar sind schwere 26 RadMag · 2-2026

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X - P E R T . m o c . e b o d a k c o t s · z c _ o n a i r d n a © d : l i B Nebenwirkungen selten, dennoch müss- ten allergische Reaktionen, Fehldosie- rungen oder Paravasate berücksichtigt werden. Hinzu kommt die Diskussion um mögliche Gadolinium-Retentionen im Körper, die in den vergangenen Jah- ren insbesondere bei linearen Kontrast- mitteln intensiv geführt wurde. Halbierte Dosis als Vorteil Vor diesem Hintergrund bewertet Dr. Stenzel die Entwicklung neuer hochre- laxiver Kontrastmittel positiv. Besonders hebt er hervor, dass sich mit Elucirem die Gadolinium-Dosis reduzieren lasse, ohne diagnostische Einbußen hinneh- men zu müssen. „Mit der Möglichkeit, die Kontrastmittelmenge bei gleichem Kontrastmitteleffekt zu halbieren, haben wir insbesondere unter dem Aspekt der möglichen Retention einen unschlagba- ren Vorteil“, erklärt der Kinderradiologe. Gerade bei pädiatrischen Patienten, die im Verlauf ihrer Erkrankung wiederholt MRT-Untersuchungen benötigen, ist dies wichtig. Besonders relevant ist die Halbie- rung der verabreichten Kontrastmittel- menge für onkologische Patienten, die über viele Jahre hinweg regelmäßig kon- trolliert werden müssten. Eltern dieser Kinder informierten sich heute intensiv über die Untersuchungsverfahren und die zu verwendenden Kontrastmittel. Während bei einmaligen Untersuchun- gen nur selten detaillierte Nachfragen erfolgen, ist dies bei chronisch kranken Kindern anders. „Gerade onkologische Patientinnen und Patienten beziehungs- weise deren Eltern informieren sich sehr intensiv“, berichtet Stenzel. „Wenn wir die Kontrastmittelmenge reduzieren können, dann geht das absolut in die richtige Richtung.“ Sedierung bleibt entscheidend Neben der Kontrastmittelgabe selbst spielt die Untersuchungsqualität eben- falls eine entscheidende Rolle. Eine MRT kann nur dann ihren diagnostischen RadMag · 2-2026 27

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X - P E R T Nutzen entfalten, wenn die Kinder wäh- rend der Untersuchung ausreichend ruhig liegen. „Es ist überhaupt nicht sinn- voll, Kontrastmittel zu verabreichen und anschließend einen Patienten zu haben, der nicht ruhig liegen bleibt“, betont Dr. Martin Stenzel. Gerade bei jüngeren Kindern sind Sedierungen deshalb häu- fig unverzichtbar. In den Kliniken Köln erfolgt die Betreuung durch eine spezia- lisierte Kinderanästhesie; ein Faktor, den Stenzel als entscheidend für die Qualität der Untersuchungen ansieht. Technologische Entwicklungen ver- ändern die MRT derzeit weiter. Trotz moderner Sequenzen, beschleunigter Aufnahmetechniken und hochauflösen- der 3D-Darstellungen glaubt Dr. Stenzel nicht daran, dass künftig vollständig auf Kontrastmittel verzichtet werden kann. Dynamische Fragestellungen wie etwa die Beurteilung der Nierenfunktion oder vaskulärer Prozesse sind weiterhin auf Kontrastmittel angewiesen. „Wenn ich wirklich eine Blutströmungsdy- namik erfassen muss, dann sind das Verfahren, die nach meiner Einschätzung nicht durch native Bildgebung ersetzt werden kön- nen“, sagt er. Innovation statt Nischenradiologie Auch die Darstellung kleinster Struktu- ren gewinnt zunehmend an Bedeutung. Neue suszeptibilitätsgewichtete Ver- fahren ermöglichten heute bereits die Darstellung feinster Gefäße oder kleiner vaskulärer Malformationen. Gleichzeitig sieht Stenzel noch erhebliches Potenzial für wissenschaftliche Untersuchungen hinsichtlich optimaler Zeitpunkte zwi- schen Kontrastmittelgabe und Scanbe- ginn oder hinsichtlich der Kombination moderner Sequenzen mit reduzierten Kontrastmitteldosen. Insgesamt sieht Stenzel für die Kinderradiologie einen klaren Anspruch: modernste Technik müsse auch jungen „ Moderne MRT-Technologien und inno- vative Kontrastmittel ergänzen sich ideal: Durch die Reduktion der Gadolinium-Dosis um bis zu 50 % lässt sich die diagnostische Qualität erhalten und gleichzeitig die Belastung für die Patienten verringern“ Dr. med. Martin Stenzel, Leiter der Kinderradiologie an den Kliniken Köln Patienten zugutekommen. „Wenn wir Kinderradiologie betreiben, soll das keine Nischenradiologie sein“, betont er. „Es soll eine innovative Radiologie sein.“ Gerade Kinder müssten beson- ders präzise diagnostiziert werden, um langfristige gesundheitliche Nachteile zu vermeiden. Moderne MRT-Technolo- gien und innovative Kontrastmittel sind deshalb weit mehr als nur technischer Fortschritt: Sie sind ein wichtiger Beitrag zu einer schonenderen und gleichzeitig exakteren Diagnostik in der pädiatri- schen Medizin. www.guerbet.com/de-de 28 RadMag · 2-2026

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X - P E R T RadMag · 2-2026 29 HEALTHCARE REIMAGINEDUPDATING THE ROLE OF RADIOLOGYVIENNA / MARCH 3 - 7, 2027EUROPEAN CONGRESS OF RADIOLOGYMYESR.ORGTHE ANNUAL MEETING OFthe blue edition

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X -T R A Mit Syriflow MR stellt MEDTRON eine neue Spritzen pumpe vor, die speziell für den Einsatz in der MRTBildgebung entwickelt wurde. Sichere Infusionspumpe direkt am MRT Mit Syriflow MR stellt die MEDTRON AG eine technologische Neuerung vor, die einen bislang kritischen Punkt im klinischen Alltag adressiert: die zuverlässige, präzise und zugleich workflow-freundliche Medikamentenversorgung im direkten Umfeld der MRT. 30 RadMag · 2-2026

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X -T R A Ein Plus für Workflow, Bildqualität und Wirtschaftlichkeit Mit Syriflow MR stellt die MEDTRON AG eine technologische Neuerung vor, die einen bislang kritischen Punkt im klini- schen Alltag adressiert: die zuverlässige, präzise und zugleich workflow-freund- liche Medikamentenversorgung im direkten Umfeld der Magnetresonanz- tomographie (MRT). Die Spritzenpumpe wurde gezielt für den Einsatz in sensib- len Magnetfeldumgebungen entwickelt und schließt damit eine Lücke zwischen radiologischer Diagnostik, Intensiv- medizin und Anästhesie. Bisherige Lösungen erfordern meist die Platzierung von Infusionspumpen außerhalb des MRT-Raums. Das macht lange Infusionsleitungen und improvi- sierte Workarounds notwendig; mit ent- sprechenden Risiken für Dosiergenauig- keit, Workflow und Personalbelastung. Syriflow MR verfolgt einen anderen Ansatz: Dank ihres vollständig nicht- magnetischen Designs kann die Pumpe direkt am Scanner (bis 3 Tesla) betrieben werden. Lange Leitungswege entfallen, die Medikamentenversorgung bleibt auch während der Untersuchung kon- tinuierlich und kontrollierbar. Gerade bei kritisch kranken, sedierten oder beatmeten Patientinnen und Patienten ist diese lückenlose Versorgung ein wesentlicher Sicherheitsfaktor. Gleich- „ Unsere neue Spritzenpumpe für das MRT wurde entwickelt, um den Alltag von Medizinerinnen und Medizinern, Pflegeteams und Technikverantwortlichen spürbar zu entlasten.“ Markus Bappert, Vorstandsvorsitzender der MEDTRON AG Anwendern die intravenöse Verabrei- chung verschiedener Medikamente und ermöglicht ein deutlich effizienteres Arbeiten ohne Waveguide, ohne lange Patientenschläuche und im echten Plug-and-Play-Betrieb. Ein besonderer Vorteil liegt darin, dass auf der Inten- sivstation alles direkt organisiert und im MR ohne großen zusätzlichen Auf- wand weiterverwendet und transportiert werden kann. Das spart Zeit, reduziert Komplexität und entlastet das Personal.“ Da weder Abschirmboxen noch Sonderlösungen erforderlich sind, fügt sich das System nahtlos in bestehende MRT-Umgebungen ein. Untersuchungen lassen sich schneller vorbereiten und durchführen, was den Patienten- zeitig reduziert die robuste Bauweise „Made in Germany“ den Wartungs- und Reparaturaufwand. Technikverantwort- liche profitieren von einfachen War- tungsabläufen und einer zuverlässigen Funktionsweise ohne riskante Magnet- anziehung. Klare Bilder, stabile Diagnostik Aus radiologischer Sicht spielt Syriflow MR ihre Stärken insbesondere bei der Bildqualität aus. Die konsequent nicht- magnetische Bauweise trägt zuverlässig zur Bildqualität bei. Für Radiologinnen und Radiologen bedeutet das kons- tante, reproduzierbare Bilddaten über die gesamte Untersuchung hinweg – eine zentrale Voraussetzung für sichere Befunde und verlässliche Diagnosen. Daniel Mihalj, Global Clinical Appli- cation Manager bei der MEDTRON AG: „Im klinischen Alltag bietet Syriflow MR einen großen Mehrwert. Sie erleichtert RadMag · 2-2026 31

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X -T R A X -T R A durchsatz erhöht und Unterbrechungen im Ablauf reduziert – ein klarer Vorteil in hoch ausgelasteten Radiologieabtei- lungen. Entlastung für Pflegekräfte und MTR Bei der Syriflow MR geht es neben der innovativen Technik besonders auch um die gezielte Entlastung für Anwender im MRT. Pflegekräfte und MTR profitie- ren von kurzen Wegen, direkter Bedie- nung am Gerät und einem vertrauten Bedienkonzept. Die intuitive Benutzer- oberfläche orientiert sich an etablierten Infusionssystemen, wodurch der Schu- lungsaufwand gering bleibt und das System schnell in den klinischen Alltag integriert werden kann. „Wir wissen, wie hoch die Belastung in der Patientenversorgung ist – gerade auf der Intensivstation, wo jede Sekunde zählt und höchste Präzision gefragt ist“, sagt MEDTRON-Vorstandsvorsitzender Markus Bappert. Weniger Unterbrechungen, weniger Stress und ein geringeres Fehlerpoten- zial – insbesondere in zeitkritischen Situationen – schaffen mehr Freiraum für das Wesentliche: die Versorgung der Patientinnen und Patienten. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der präzisen Sedierung von Neu- geborenen bis zur stabilen Infusions- steuerung bei Hochrisikopatientinnen und -patienten. Die Kompatibilität mit handelsüblichen Standardspritzen ermöglicht eine flexible Nutzung ohne herstellerspezifisches Verbrauchsma- terial. Damit eignet sich Syriflow MR für unterschiedlichste klinische Szenarien und interdisziplinäre Teams. Wirtschaftlichkeit über den gesamten Lebenszyklus Auch aus Sicht der Verwaltung, des Ein- kaufs und der Medizintechnik überzeugt das System. Der Verzicht auf Abschirm- boxen, Spezialzubehör oder proprietäre Verbrauchsmaterialien senkt die Inves- titions- und Betriebskosten. Gleichzeitig reduzieren sich die MRT-Ausfallzeiten, da Infusionen direkt im Untersuchungs- raum ohne Einschränkungen durch- geführt werden können. Die robuste Bauweise „Made in Germany“ steht für Langlebigkeit und einfache Wartung. Das vollständig nicht- magnetische Design minimiert das Risiko von Störungen oder Schäden im Scan- ner-Umfeld, reduziert Reparatureinsätze und erhöht die Verfügbarkeit. Für Klini- ken bedeutet das Planungssicherheit und einen wirtschaftlichen Betrieb über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Mit Syriflow MR erweitert MEDTRON sein Portfolio um ein nicht-magneti- sches Infusionssystem und unterstreicht damit den Anspruch, praxisnahe Lösun- gen für moderne bildgebende Verfah- ren zu entwickeln. Statt einer isolierten Speziallösung bietet das System einen integrierten Ansatz, der klinische Sicher- heit, Workflow-Optimierung und Wirt- schaftlichkeit miteinander verbindet. www.medtron.com Die präzise Medikamentengabe, die ein fache Bedienung und die klare Struktur des Systems machen Syriflow MR zu einer äußerst praktikablen Lösung für den klini schen Einsatz im MR mit bis zu 3 Tesla. 32 RadMag · 2-2026

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X -T R A X -T R A £ 0/.# . ''.#!/ !x- $5$)$.# #4.$& £¸£ +/ ( - ( -" ./-/ '$) ¥££ dgmp-kongress.de RadMag · 2-2026 33

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X - P O Radiology Unplugged 2026 Radiology Unplugged brachte auf dem Röko 2026 erneut persönliche Karrierewege, Herausforderungen und ehrliche Einblicke in den radiologischen Alltag auf die Bühne. Bracco unterstützte das Format als Partner der offenen Diskussionsrunde. Zwischen Karriere, Chaos und Klartext Was 2025 auf dem Röko in Wiesbaden als ungewöhnlich offene Gesprächsrunde über Karrierewege in der Radiologie begann, wurde 2026 in Leipzig konsequent weiter- gedacht: persönlicher, ehrlicher und deutlich näher am Alltag der Beteiligten. Unter dem Titel Radiology Unplugged luden PD Dr. Judith Herrmann und Prof. Dr. Saif Afat erneut zu einem Format ein, das bewusst fernab klassischer Kongressrhetorik funktionieren sollte – ohne Hochglanzfassade, dafür mit viel Raum für persönliche Erfahrungen, Zweifel und spontane Diskussionen. 34 RadMag · 2-2026

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Bereits im vergangenen Jahr hatten etablierte Radiologinnen und Radiolo- gen beschrieben, wie unterschiedlich moderne Karrierewege aussehen kön- nen – zwischen Universitätsmedizin, Praxis, Industrie und Unternehmertum. Die zentrale Botschaft lautete damals: „Es gibt nicht DIE Karriere.“ Genau daran knüpfte die diesjährige Session an, aller- dings deutlich intimer und unmittelbarer. der Radiologie war. Vielmehr verstand Sommer die Gründung als Erweiterung ihrer Möglichkeiten: „Ich mache eigent- lich den ganzen Tag trotzdem Medizin – aber eben in einem ganz anderen Aus- maß.“ Besonders wichtig sei ihr dabei die Flexibilität geblieben – gerade auch im Hinblick auf die tiefgreifenden Ver- änderungen durch KI und neue Arbeits- modelle. Zwischen Universität, Praxis und Start-up Mit dabei waren erneut PD Dr. Nora Sommer, Prof. Konstantin Nikolaou und Prof. Dr. Mike Notohamiprodjo. Während 2025 vor allem die großen beruflichen Entscheidungen im Mittelpunkt standen, ging es in der erneut von Bracco geför- derten Veranstaltung diesmal stärker um die Geschichten hinter den Karrieren: um Alltag, Belastung, Familie, Zweifel und persönliche Prioritäten. PD Dr. Nora Sommer schilderte ihren Wechsel von der klassischen Univer- sitätslaufbahn zur Rolle als Gründerin und Geschäftsführerin von Raya Dia- gnostics als bewussten Schritt in eine neue Richtung. Nach zehn Jahren an der LMU München mit Klinik, Forschung und Lehre stand für sie irgendwann die Frage im Raum, wie es weitergehen sollte. „Irgendwann war dieses Bauch- gefühl da: Das ist jetzt diese „once-in- a-lifetime opportunity“, sagte Sommer rückblickend über die Gründung ihres Teleradiologie-Unternehmens. Dabei wurde deutlich, dass der Schritt keineswegs Ausdruck einer Abkehr von Die Rushhour des Lebens Sehr offen sprachen die Beteiligten auch über die Vereinbarkeit von Karriere und Familie – ein Thema, das im medizi- nischen Umfeld oft nur am Rande dis- kutiert wird. Sommer beschrieb ihren Alltag mit drei Kindern als perma- nentes Umschalten zwischen der Rolle als Geschäftsfüh- rerin und dem Familien- leben. Bewusst habe sie sich inzwischen feste „Fokustime“-Blöcke ein- gerichtet, um konzent- riert arbeiten zu können. Gleichzeitig versuche sie, den Abend konse- quent für die Familie frei- zuhalten. „18 Uhr ist wirk- lich ein Blocker in meinem Kalender“, sagte sie. Prof. Konstantin Nikolaou zeich- nete ein ähnlich intensives Bild seines Alltags zwischen Klinik, wissenschaftli- cher Verantwortung, Fachgesellschaften und Familie. Sein Tag beginnt meist sehr früh am Morgen und endet erst spät am Abend. Trotzdem sei genau diese X - P O Mischung aus Medizin, Organisation und persönlicher Weiterentwicklung das, was ihn antreibe. „Man ist nie am Ziel, aber genau das ist vielleicht span- nend“, sagte der Tübinger Radiologe. Gleichzeitig warnte Nikolaou davor, die Karriere zu verbissen zu planen. Rück- blickend würde er seinem jüngeren Ich raten, weniger weit vorauszudenken und sich weniger Druck zu machen. „Denk an den nächsten Schritt – nicht an den übernächsten“, lautete sein Rat an den Nachwuchs. Vieles im Berufsleben sei letztlich auch Zufall und Opportunität. „ Zwischen Klinik, Familie und Unter- nehmensaufbau braucht es manchmal den Mut, neue Wege einfach auszuprobieren.“ PD Dr. Nora Sommer Gründerin und Co-CEO Raya Diagnostics RadMag · 2-2026 35

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X - P O grundsätzlicher: „Wenn dir der Job keinen Spaß macht, dann bist du sofort raus.“ Arbeit dürfe anstrengend sein, müsse aber Freude machen. Genau darin liegt letztlich die eigent- liche Motivation. Offenheit statt Hochglanz Besonders bemerkenswert war die Offenheit, mit der über Überforderung, Stress und Selbstzweifel gesprochen wurde. Coaching, Mentoring und Selbst- reflexion spielten dabei eine große Rolle. Nikolaou gab offen zu, solche Angebote früher unterschätzt zu haben. Heute sieht er darin eine wichtige Möglichkeit, die eigenen Stärken und Schwächen besser zu verstehen. Auch die sogenannten Dirty Pleasures der Runde sorg- ten für viele Lacher: vom nächtlichen Weißwein über Super Mario Kart bis hin zum Rasen- mähen als men- tale Entspannung. Hinter den humor- vollen Antworten stand jedoch eine ernsthafte Botschaft: Wer langfristig leis- tungsfähig bleiben wolle, müsse bewusst Inseln schaffen, um mental herunterzufahren. Die wichtigste Botschaft Am Ende der Session wurde deut- lich, warum das Format Radiology „ Karrieren lassen sich nicht selten bis ins Detail planen. Oft entstehen die wichtigsten Schritte aus Chancen und Begegnungen.“ Prof. Konstantin Nikolaou, Ärztlicher Direktor, Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Tübingen Radiologie als „best job in the world“ Prof. Dr. Mike Notohamiprodjo brachte eine weitere Perspektive ein: den Weg aus der Universitätsmedizin in die große inhabergeführte Praxisstruktur „Die Radiologie“. Heute verantwortet er gemeinsam mit seinen Partnern ein Unternehmen mit rund 700 Mitarbei- tenden und zahlreichen Standorten in Bayern. Trotz seiner Managementauf- gaben und strategischer Verantwortung betonte auch er die Bedeutung der klini- schen Arbeit. „Ich bin auch froh, dass ich noch in der Routine bin“, sagte Notoha- miprodjo. Nur wer selbst weiterhin am Arbeitsplatz sitzt, kann Prozesse und Entscheidungen realistisch beurteilen. Auffällig war, wie sehr sich alle drei gegen starre Karrierebilder wandten. Die Grenzen zwischen Klinik, Praxis, Unternehmertum und Industrie würden zunehmend durchlässig. Fehler oder Kurswechsel seien dabei nichts Nega- tives. „Es gibt eigentlich kein richtiges oder falsches Abbiegen“, sagte Sommer. Notohamiprodjo formulierte es noch 36 RadMag · 2-2026 Unplugged weit mehr ist als nur eine ungewöhnliche Gesprächsrunde auf dem Röko. Es zeigt eine Generation von Radiologinnen und Radiologen, die Karriere nicht mehr ausschließlich über Titel oder Hierarchien definiert, sondern über persönliche Entwicklung, Freiheit und Sinn. Vielleicht fasste Konstantin Nikolaou die zentrale Botschaft des Nachmit- tags am besten zusammen: „Ich habe mich nie gefragt, warum ich diesen Job mache.“ Radiologie bleibt unabhängig vom jeweiligen Karriereweg „der beste Job der Welt“. www.roentgenkongress.de „ Gerade weil sich das Fach ständig weiterentwickelt, ist die Radiologie für mich bis heute einer der spannends- ten Berufe überhaupt.“ Prof. Dr. Mike Notohamiprodjo, Managing Partner bei DIE RADIOLOGIE

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München 13 – 15 April 2027 X - P O RadMag · 2-2026 37

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Lungenkrebs-Screening in Deutschland Die eigentliche Herausforderung beginnt jetzt Von Vanja Azabagic-Thursar 38 RadMag · 2-2026 B . m o c . e b o d a k c o t s · k c o t S n g i s e D © d : l i

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Mit dem Start des Low-Dose-CT-Lungen- krebs-Screenings als GKV-Leistung beginnt für die Radiologie in Deutsch- land eine neue Phase: Aus einer einzel- nen Untersuchung wird ein komplexer, longitudinaler Versorgungsprozess. Entscheidend für den Erfolg sind dabei nicht nur moderne CT-Systeme oder KI- Algorithmen, sondern vor allem standar- disierte Abläufe, stabile Datenqualität und funktionierende Patientenpfade. Der Beitrag von Vanja Azabagic-Thursar beleuchtet die zentralen organisatori- schen und technologischen Herausfor- derungen beim Aufbau eines skalierba- ren Screeningprogramms. Mit der Einführung des Low-Dose- CT-Lungenkrebs-Screenings als GKV- Leistung ab dem 1. April 2026 hat Deutschland einen wichtigen gesund- heitspolitischen Schritt vollzogen. Die wissenschaftliche Evidenz ist seit Jahren eindeutig: Screening verschiebt die Dia- gnose von Lungenkrebs in frühe Stadien und verbessert Überlebensraten signi- fikant. Doch mit der Entscheidung zur Ein- führung beginnt erst die eigentliche Herausforderung. Screening ist kein diagnostisches Verfahren, sondern ein komplexer, populationsbasierter Pro- „ Deutschland startet das Lungenkrebs- Screening mit dem Vorteil internatio- naler Erfahrung: Die Wirksamkeit ist belegt – jetzt kommt es auf eine struk- turierte und skalierbare Umsetzung an“, betont Vanja Azabagic-Thursar. der Organisation: niedrige Teilnahme- quoten, fragmentierte Versorgungs- strukturen und fehlende Integration zwischen Radiologie, Primärversorgung und weiterführender Diagnostik. Ohne funktionierende Patientenpfade bleibt ein Teil der detektierten Befunde kli- nisch folgenlos. Hinzu kommt die Dimension der Skalierung. Bereits mittelgroße Pro- gramme generieren tausende CT-Unter- suchungen pro Monat. Mit der Anzahl der Untersuchungen steigt nicht nur die Zahl der detektierten Lungentumoren, sondern auch die Menge zusätzlicher Befunde – von Emphysem über zess. Sein Erfolg wird nicht durch ein- zelne CT-Befunde bestimmt, sondern durch die Qualität der Umsetzung im klinischen Alltag. Vom CT-Befund zum Screeningprozess Für die Radiologie bedeutet dies einen grundlegenden Rollenwechsel. Die Low-Dose-CT ist nicht länger eine punk- tuelle Untersuchung, sondern Teil eines longitudinalen Systems mit wiederhol- ten Untersuchungen, standardisierten Befundpfaden und klar definierten Ent- scheidungsprozessen. Damit verschiebt sich der Fokus von der reinen Detektion hin zur Reproduzierbarkeit und Prozess- stabilität. Erfahrungen aus europäischen Pro- grammen zeigen, dass die Bildgebung selbst selten der limitierende Faktor ist. Die zentrale Herausforderung liegt in RadMag · 2-2026 39

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Das LowDoseCTLungenkrebsScreening stellt neue Anforderungen an Radiologie und IT: Entscheidend sind standardisierte Prozesse, reproduzierbare Bildqualität und integrierte Patientenpfade. Prozess abbilden, von der Identifikation geeigneter Personen über die Untersu- chung bis hin zur Nachverfolgung und Therapieeinleitung. Ohne ein strukturier- tes Patientenmanagement besteht die Gefahr, dass relevante Befunde nicht in klinische Maßnahmen übersetzt werden. Vor diesem Hintergrund gewinnt auch die Dateninfrastruktur zentrale Bedeutung. Screeningprogramme erzeugen große Mengen longitudinaler Daten, deren systematische Erfassung und Auswertung Voraussetzung für Qualitätssicherung und Weiterentwick- lung ist. Daten sind dabei nicht nur ein Nebenprodukt, sondern die Grundlage für die Sicherheit und Effektivität des Programms. Organisatorische Herausforderung Gleichzeitig eröffnet das Screening eine weitergehende Perspektive. Die Zielpopulation weist ein gemeinsames Risikoprofil für mehrere Erkrankungen auf, insbesondere für Lungenkrebs, COPD und kardiovaskuläre Erkrankun- gen. Low-Dose-CT bietet die Möglich- keit, diese Erkrankungen simultan zu koronare Kalzifikationen bis hin zu inter- stitiellen Lungenveränderungen. Diese Befunde sind häufig, klinisch relevant und gleichzeitig heterogen in ihrer Pro- gnose. Die Herausforderung liegt nicht in ihrer Detektion, sondern in ihrer Ein- ordnung und Priorisierung. Damit rückt ein bisher unterschätzter Aspekt in den Mittelpunkt: die Standar- disierung der Bildgebung. Unterschiede in Akquisitionsprotokollen, Rekonstruk- tionsalgorithmen und Bildqualität füh- ren zu variablen Messergebnissen und limitieren die Vergleichbarkeit zwischen Untersuchungen. Dies betrifft insbeson- dere die Beurteilung von Wachstum – ein zentrales Kriterium in der Risikostratifi- kation von Lungennoduli. Ohne kontrol- lierte Datenqualität bleibt jede quantita- tive Bewertung potenziell unsicher. KI braucht konsistente Bildqualität Diese Problematik wird durch den zunehmenden Einsatz künstlicher Intel- ligenz weiter verschärft. KI-Systeme zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit in der Detektion und Charakterisierung von Noduli, sind jedoch stark abhängig von der Qualität und Homogenität der Eingangsdaten. Variabilität in der Bild- gebung kann die Leistung dieser Sys- teme deutlich beeinflussen. Gleichzeitig adressieren die meisten KI-Anwendun- gen nur einen Teil des Screeningpro- zesses, nämlich die Bildanalyse, und nicht die übergeordnete Steuerung von Patientenpfaden. Ein funktionierendes Screeningpro- gramm erfordert daher mehr als tech- nologische Innovation. Es benötigt integrierte Systeme, die den gesamten 40 RadMag · 2-2026

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Mit dem offiziellen Start des Low-Dose-CT- Lungenkrebs-Screenings als Leistung der gesetzlichen Krankenversicherung zum 1. April 2026 sind nun auch die Vergütungsregelun- gen für die beteiligten Fachgruppen festgelegt. abgerechnet wird. Die Vergütung be- trägt 95,04 Euro. Kontrolluntersu- chungen bei auffälligen oder kont- rollbedürftigen Befunden werden über die GOP 01872 vergütet. Der Erweiterte Bewertungsausschuss hat dafür acht neue Gebührenordnungspositio- nen (GOP) in den Einheitlichen Bewertungs- maßstab (EBM) aufgenommen und damit die finanzielle Grundlage für das neue Früh- erkennungsprogramm geschaffen. Das Screening richtet sich an aktive und ehemalige starke Raucher im Alter zwi- schen 50 und 75 Jahren. Nach einer In- dikationsstellung durch Hausärzte oder Internisten können anspruchsberechtigte Personen einmal jährlich eine Niedrigdosis- Computertomographie (LDCT) zur Früherken- nung von Lungenkrebs in Anspruch nehmen. Die Details zur Zielgruppe und zum Ablauf hatte der Gemeinsame Bundesausschuss (G-BA) zuvor in der Krebsfrüherkennungs- Richtlinie definiert. Für die Radiologie besonders relevant ist die neue GOP 01871, über die die eigentliche LDCT-Untersuchung inklusive Befundung, Patienteninformation und Dokumentation Darüber hinaus sieht das Pro- gramm eine strukturierte Zweit- befundung vor: Bei kontroll- oder abklärungsbedürftigen Befunden muss ein weiterer Radiologe hinzu- gezogen werden, einer auf Lungenkrebs spezialisierten Ein- richtung. Für Zweitbefundung, Konsensus- konferenzen und die weiterführende Patien- tenberatung wurden eigene GOP geschaffen. idealerweise aus Auch Allgemeinmediziner und Internisten erhalten neue Abrechnungsmöglichkeiten für die Beratung und Dokumentation der medizinischen Eignung der Patienten. Die einmalige Erstberatung zur Lungenkrebs- Früherkennung kann abhängig von der Ge- sprächsdauer mehrfach berechnet werden. Sämtliche Leistungen des neuen Screening- programms werden extrabudgetär vergütet. Trotz des offiziellen Starts weist der G-BA darauf hin, dass der flächendeckende Aus- bau des Programms noch Zeit benötigen wird. Radiologinnen und Radiologen müssen zunächst spezielle Fortbildungen absolvieren und eine Genehmigung ihrer Kassenärzt- lichen Vereinigung erhalten, um als Erst- oder Zweitbefunder tätig werden zu können. Auch für Hausärzte und Internisten sind ent- sprechende Qualifikationsnachweise erforder- lich. Damit beginnt nun die praktische Imple- mentierungsphase eines der größten neuen Früherkennungsprogramme der vergangenen Jahre in Deutschland. erfassen. Eine solche Erweiterung kann den Nutzen des Screenings erhöhen, erfordert jedoch klare Priorisierung und strukturierte Implementierung, um Überkomplexität zu vermeiden. Deutschland startet das Lungenkrebs- Screening zu einem Zeitpunkt, an dem die entscheidenden Erkenntnisse bereits vorliegen. Die Wirksamkeit ist belegt, und internationale Programme zeigen, welche Faktoren für den Erfolg entscheidend sind. Die verbleibende Herausforderung ist daher nicht wissenschaftlicher, sondern organisatorischer Natur: die Fähigkeit, Screening als integriertes System zu implementieren, das reproduzierbar, skalierbar und klinisch wirksam ist. Coronis OneLook® Breast imaging in magnificent detail Coronis OneLook gives you more detail than you’ve ever imagined: with 32MP, it boasts the highest resolution in breast imaging displays today, including crisp, consistent grayscales and colors and new productivity tools. Discover Coronis OneLook now! www.barco.com/onelook RadMag · 2-2026 41

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ClariPulmo ADVANCE Chest CT aview: LCS Plus DeepHealth Lung / Chest Suite Class IIa, MDD Class IIa Class IIb Class IIa               teilweise       zwischen 4 – 30 mm Einstellbarer Schwellenwert nach Durchmesser: 3 –15 mm     F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G KI- und Workflowsysteme Qualitätsmanagement & CE MDR Class DIN ISO exakte Angaben auf Anfrage Volumetrie Automatische Volumenmessung von Noduli (mm³) Messung Durchmesser Automatische Rundherderkennung Ergebnisse (Rundherde) manuell anpassbar Einstellbare Detektionsgrenzen (z. B. >3mm) VDT (Wachstum) Berechnung der Volumenverdopplungszeit (VDT) Vergleich mit Voruntersuchungen (automatisch aus dem PACS) Automatische Verlaufsbewertung Erkennung weiterer Morbiditäten (CAC, Emphysem, usw.) Automatische Klassifizierung / Malignitätsabschätzung KI-basierte Klassifikation (benign / unklar / malignitätsverdächtig)  LungRADs  von RevealDx Differenzierung Rundherdtypen (solide, subsolide, GGO...) Strukturierte Befundung / Klassifikationssystem Klassifikation nach etablierten Standards, automatisierte Berichts- erstellung und strukturierte Befundung nach Lung-RADS, Fleischner oder Recist Standardisierte Befundformate und Export: PDF, DICOM SR, Secondary Capture Automatisierte Aktualisierung der Lung-RADS-Klassifikation und des Berichts nach manueller Anpassung der Rundherde Workflow-Integration Integration in PACS, RIS, PMS DICOM Query/Retrieve HL7 / FHIR Schnittstellen Eigener Viewer vorhanden Betriebsmodell (Deployment) On-premise Cloud Hybrid Lizenzmodell Kauf Miete 42 RadMag · 2-2026                 PDF, DICOM SR, Secondary Capture                     in Kürze verfügbar                    Lung-RADS-Kategorien werden unterstützt    PDF, DICOM SR, Secondary Capture          

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Veolity One Mint Lesion Nelson+ RayaOne Lung CT uOmnispace CT Lung Nodule Analysis CT Lung Density Analysis Intelligence CT Pneumonia CT Bone Fracture Class IIa Class IIb nicht anwendbar für relevante Module Class IIb nicht anwendbar für relevante Module Class IIb MDD Class I im Übergang zui MDR Class I Class IIa Class IIa      automatisch 4 – 30 mm Durchmesser; manuell frei einstellbar     (optional)  KI-basierte Rundherdtypen- klassifikation plus PanCan /Brock Scoring   V-Lung-RADS, BTS, NLCSP & BC Protocol  DICOM, TXT, RTF, PDF, XML   XML, HL7, FHIR                      Brocks Score, TNM Lunge   1  1  1  1  1  1  1  1  1  1     2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  konfigurierbare Workflows und Berichtsprozesse individuell von Raya oder von vorhandenem Setting (KI)     DICOM-QR           Standardschnittstellen HL7 die angebundene KI  FHIR in der Entwicklung         2          1 Mit externer KI z. B. Coreline, DeepHealth, MeVis 2 Mit externer KI Raya hat eine Partner- schaft und Integration mit Coreline AVIEW:LCS                                                                         RadMag · 2-2026 43

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Onur Özek, Managing Director bei Mint Medical 44 RadMag · 2-2026

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Screening ist ein Prozess – und braucht eine durchgängige Plattform Das bundesweite Lungenkrebs-Screening startete im April 2026 und stellt Radiologie, IT und Organisation vor neue Herausforderungen. Wie sich diese mit einer integrierten Managementlösung bewältigen lassen, erklärt Onur Özek von Mint Medical im Gespräch mit Guido Gebhardt. þ Herr Özek, mit dem Start des Lungen- krebs-Screenings in Deutschland beginnt für viele Einrichtungen eine neue Ära. Was ändert sich konkret im radiologi- schen Alltag? Das Screening bringt eine neue Dimen- sion in die Radiologie. Es geht nicht mehr nur um die Befundung einzelner CTs, sondern um einen hochstandardisier- ten, longitudinalen Prozess. Radiologen müssen Leitlinien wie Lung-RADS konse- quent anwenden, verpflichtende Zweit- befundungen organisieren und zugleich eine kontinuierliche Verlaufskontrolle über Jahre hinweg sicherstellen. Das erhöht nicht nur die Fallzahlen, son- dern vor allem die Komplexität. Ohne digitale Unterstützung entsteht hier schnell sowohl organisatorisch als auch bei der Befundung selbst ein erheb- licher Mehraufwand. þ Welche Rolle spielt dabei Ihre Platt- form mint Lesion? Unser Ansatz ist, das Screening ganz- heitlich zu betrachten. mint Lesion ist keine isolierte Befundungslösung, son- dern eine End-to-End-Plattform, die alle Schritte des Screenings miteinander ver- bindet: von der Erstbefundung über die Zweitmeinung bis hin zur Nachverfolgung. Das Ziel ist, einen durchgängigen Work- flow zu schaffen, der Radiologen entlas- tet und eine konstant hohe Befundqua- lität fördert. Der Workflow beginnt im RIS / PACS und endet dort auch wieder – ohne Medienbrüche. þ Ein zentraler Punkt ist die strukturierte Befundung. Warum ist sie im Screening so entscheidend? Strukturierte Befundung ist weit mehr als ein standardisierter Bericht. Sie schafft klinische Daten, die longitudinal ausge- wertet, zwischen Einrichtungen vergli- chen und von anderen Systemen verwer- tet werden können. Gerade im Screening ist das essenziell, weil Entscheidungen reproduzierbar und über Jahre hinweg nachvollziehbar bleiben müssen. mint Lesion führt Radiologen aktiv durch diesen Prozess. Lung-RADS ist voll- ständig integriert, ebenso wie wichtige Parameter wie die Volumenverdopp- lungszeit und Risikoscores. Dadurch entsteht ein reproduzierbarer Befun- dungsprozess, der zu einer hohen dia- gnostischen Sicherheit beiträgt und die Kommunikation verbessert. þ Welche Rolle spielt Künstliche Intelli- genz in diesem Workflow? Eine automatisierte Befundunterstützung ist im Screening sogar vorgeschrie- RadMag · 2-2026 45

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G „ Es reicht nicht, einzelne Techno- logien einzusetzen. Entscheidend ist, dass alle Prozesse naht- los ineinandergreifen und in bestehende IT-Infrastruk turen wie RIS- und PACS-Systeme integriert sind.“ Onur Özek, Managing Director bei Mint Medical ben. Wir unterstützen die Integration von Algorithmen verschiedener Anbieter direkt in den klinischen Workflow. Das bedeutet: Die KI-Ergebnisse stehen nicht isoliert neben der Befundung, son- dern sind direkt im Arbeitskontext ver- fügbar und können sofort validiert oder angepasst werden. Die finale Entschei- dung liegt immer bei den Radiologen. So entsteht ein Zusammenspiel aus Automatisierung und klinischer Kont- 46 RadMag · 2-2026 rolle, und genau das ist entscheidend für Akzeptanz und Effizienz. þ Ein besonderes Merkmal des deut- schen Screenings ist die verpflichtende Zweitbefundung. Wie adressiert Ihre Lösung diese Anforderung? Die Zweitbefundung stellt organisato- risch eine der größten Herausforderun- gen dar. Es geht nicht nur um die zweite Meinung, sondern um einen struktu- rierten, nachvollziehbaren Prozess zwi- schen verschiedenen Standorten. mint Lesion integriert diese Abläufe voll- ständig. Fälle können direkt zugewiesen werden, beide Befunde werden transpa- rent gegenübergestellt und ein Konsen- susbericht kann erstellt werden. Besonderen Wert legen wir dabei auf Sicherheit, Geschwindigkeit und Stan- dardkonformität. Der Datenaustausch erfolgt verschlüsselt und entspricht den aktuellen regulatorischen und techni- schen Standards. Ein weiterer wichtiger Vorteil unserer Technologie ist die geringe Einstiegs- hürde für Erstbefunder. Wir ermöglichen es, auch kleinere Einrichtungen oder Partner mit geringem Infrastruktur- und Kostenaufwand sicher an speziali- sierte Lungenkrebszentren anzubinden. Dadurch unterstützen wir den Aufbau

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Folgeuntersuchen automatisch mit der Baseline synchronisiert, Wachstumspa- rameter berechnet und Veränderungen visualisiert. Das bildet nicht nur eine strukturierte Grundlage für die klinische Entscheidung, sondern sorgt auch für eine konsistente Nachsorge im Einklang mit den Leitlinien. þ Neben der klinischen Perspektive: Welche Anforderungen stellen Kranken- häuser und Screening-Zentren an solche Systeme? Neben der klinischen Perspektive stehen für Krankenhäuser und Scree- ning-Zentren vor allem Skalierbarkeit, Integration und Zukunftssicherheit im Fokus. Lungenkrebs-Screening ist kein isoliertes Projekt, sondern ein langfris- tiges Programm mit steigenden Fallzah- len und wachsenden organisatorischen Anforderungen. Unsere Plattform wurde genau dafür entwickelt: Sie unterstützt sowohl ein- zelne Einrichtungen als auch komplexe regionale oder überregionale Scree- ning-Netzwerke. Dabei kann sie zentral oder dezentral betrieben und flexibel in bestehende IT-Strategien integriert werden – interoperabel, sicher und kon- form mit aktuellen Standards. Besonders wichtig ist uns dabei die Zukunftsfähigkeit der Plattform: Die Inf- rastruktur lässt sich über das Lungen- krebs-Screening hinaus erweitern und auf weitere klinische Anwendungsfälle übertragen – beispielsweise auf die strukturierte Bewertung von Prostata- karzinomen oder andere onkologische Screening- und Befundungsprozesse. Damit investieren Einrichtungen nicht nur in eine Einzellösung, sondern in eine skalierbare Plattform für moderne, datengetriebene Diagnostik. þ Was ist aus Ihrer Sicht der entschei- dende Erfolgsfaktor für das Lungenkrebs- Screening in Deutschland? Der Schlüssel liegt in der Workflow Opti- mierung sowie der Interoperatbilität. Es reicht nicht, einzelne Technologien einzusetzen. Entscheidend ist, dass alle Prozesse nahtlos ineinandergreifen und in bestehende IT Infrastruktur wie RIS- und PACS Systeme integriert sind. Wenn es gelingt, diese Elemente in einem durchgängigen Workflow zu vereinen, kann der Ablauf des Lungen- krebs-Screenings sowohl in der Früh- erkennung als auch im langfristigen Ver- sorgungsmanagement optimal digital unterstützt werden. þ Welche Entwicklungen jenseits des Screenings sind bei Ihnen in den kom- menden Jahren geplant? Wir entwickeln unsere Plattform konse- quent weiter hin zu einer integrierten Infrastruktur für datengetriebene Ver- sorgung. Dabei geht es nicht nur um radiologische Befundung, sondern um die intelligente Verknüpfung von Bild- gebung, klinischen Daten, KI und lon- gitudinalen Informationen entlang des gesamten Behandlungspfads. Langfristig wird Radiologie aus unse- rer Sicht eine noch zentralere Rolle als datenliefernde Disziplin im Gesund- heitssystem einnehmen. Dafür braucht es Plattformen, die Informationen nicht nur dokumentieren, sondern auch kli- nisch nutzbar, interoperabel und ska- lierbar machen. www.mint-medical.de RadMag · 2-2026 47 einer flächendeckenden, leitliniengerech- ten Versorgung und erleichtern den Aus- bau leistungsfähiger Screeningnetzwerke. þ Ein weiterer Aspekt ist die longitudi- nale Betreuung der Patienten. Was macht diese so anspruchsvoll? Screening ist kein einmaliges Ereig- nis, sondern ein langfristiger Prozess. Radiologen müssen Veränderungen über Jahre hinweg nachvollziehen und bewerten. mint Lesion stellt dafür alle relevan- ten Daten in einer zeitlichen Struktur dar. Voruntersuchungen werden auto- matisch einbezogen, die Bilder der

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G þ Herr Ulzheimer, das Lungenkrebs- Screening ist derzeit eines der großen Themen in der Radiologie. Welche Anfor- derungen stellt das Screening eigentlich an moderne CT-Systeme? Das Screening stellt hohe Anforderun- gen an Bildqualität, Geschwindigkeit und vor allem an die Dosis. Schließlich untersucht man überwiegend gesunde Menschen. Deshalb ist es besonders wichtig, die Strahlenexposition so gering wie möglich zu halten. Gleichzei- tig müssen die Systeme eine hochauflö- sende Bildgebung ermöglichen und die Lunge in sehr kurzer Zeit erfassen. Wir bieten dafür ein komplettes CT-Port- folio an – vom Einstiegssystem bis zum High-End-Scanner. Für das Lungen- krebs-Screening empfehlen wir insbe- sondere Systeme mit größerer Detektor- breite und schnelleren Rotations zeiten. Damit lässt sich die Lunge in deutlich unter zwei Sekunden mit einer Auf- lösung von unter einem Millimeter erfassen. Zudem verfügen alle unsere Systeme über moderne Dosisreduk- tionsverfahren und KI-basierte Rekons- truktionsmethoden. þ Welche konkrete Rolle spielt Künst- liche Intelligenz dabei? KI spielt heute entlang der gesamten CT-Kette eine Rolle. Das beginnt bereits 48 RadMag · 2-2026

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G KI als Schlüssel für das Lungen krebsScreening Im Gespräch mit Guido Gebhardt erläutert Stefan Ulzheimer, warum das Lungenkrebs-Screening neue Anforderungen an die Computer- tomographie stellt, weshalb KI für moderne CT-Systeme unverzichtbar wird und weshalb chinesische Unternehmen bei Innovationen derzeit ein enormes Tempo vorlegen. Zudem spricht der Photon-Counting- CT-Experte über United Imaging’s Strategie und die Bedeutung der Workflow-Optimierung für die Radiologie der Zukunft. Die Zukunft der Computer tomographie entsteht nicht durch einzelne Technologien, sondern durch das intelligente Zusammenspiel von Hardware, KI und klinischer Evidenz. bei der Positionierung der Patienten. Moderne 3D-Kameras helfen dabei, den Patienten optimal im Isozentrum zu lagern. Anschließend wird die Dosis automatisch an die Anatomie und die Schwächung angepasst. Unsere besondere Stärke liegt jedoch in der KI-basierten Bildrekonstruktion. Wir sprechen hier von der vierten Gene- ration der CT-Rekonstruktion. Diese Verfahren ermöglichen eine deutlich bessere Bildqualität bei gleichzeitig geringerer Dosis. Besonders wichtig ist dabei: Wir bieten diese Technolo- gie nicht nur im Premiumsegment an, sondern über unser gesamtes Port folio hinweg – vom Einstiegsscanner bis zum High-End-System. Unser Ziel ist es, moderne KI-basierte Rekonstruktions- verfahren möglichst breit verfügbar zu machen und nicht auf einzelne Spitzen- modelle zu beschränken. þ KI ist beim Lungenkrebs-Screening aber nicht nur für die Rekonstruktion relevant, sondern auch für die Befundung. Absolut. Das Screening funktioniert nur, wenn man standardisierte und hochau- tomatisierte Workflows etabliert. Dazu gehören KI-gestützte Rundherderken- nung, automatische Verlaufsanalysen und strukturierte Follow-up-Prozesse. Unsere Systeme können beispielsweise Läsionen automatisch erkennen RadMag · 2-2026 49

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G und diese bei Folgeuntersuchungen mit Voraufnahmen abgleichen. Die Software berechnet Wachstumsraten und unterstützt damit die klinische Ent- scheidungsfindung. Gleichzeitig müs- sen falsch-positive Befunde möglichst gering gehalten werden, sonst verliert die KI ihren Nutzen im klinischen Alltag. Wichtig ist auch: Unsere Lösungen sind Multi-Vendor-fähig. Sie funktionieren also nicht nur mit Daten von United-Ima- ging-Systemen, sondern auch mit Daten aus Untersuchungen anderer Hersteller. þ Sie gelten als ausgewiesener Photon- Counting-Experte. Wie bewerten Sie die aktuelle Entwicklung dieser Technologie? Photon-Counting ist ohne Frage eine sehr spannende Technologie. Ich habe selbst viele Jahre an dieser Entwicklung gearbeitet. Allerdings sollte man Photon Counting nicht nur als Buzzword betrach- ten. Letztlich handelt es sich um eine neue Detektortechnologie. Entscheidend ist immer, was man daraus macht. Die derzeit am stärksten sichtbaren Vorteile liegen vor allem in der höhe- ren räumlichen Auflösung und der dauerhaften Verfügbarkeit spektraler Informationen. Gleichzeitig muss man sagen, dass für einige klinische Vor- teile bereits überzeugende Daten vor- liegen, während die Evidenz für andere potenzielle Anwendungen sicher in den kommenden Jahren weiter wach- sen wird, im Moment aber noch sehr überschaubar ist. Ich glaube, dass sich Photon-Coun- ting-Detektoren langfristig durchsetzen werden. Sobald mehr Hersteller in den Markt eintreten, werden auch die Preise sinken. Die Technologie selbst muss nicht zwangsläufig teuer sein. Der grö- ßere Aufwand entsteht aktuell vor allem durch die enorme Datenmenge, die zu verarbeiten ist. þ Arbeiten Sie bei United Imaging eben- falls an Photon-Counting-Systemen bezie- hungsweise welche Strategie verfolgen Sie mit Ihrem CT-Portfolio? Wir arbeiten selbstverständlich eben- falls an Photon-Counting-Technologien, wir haben bereits ein freigegebenes Dr. Stefan Ulzheimer, PhD, ist Physiker und verfügt über nahezu Zu seinen beruflichen Stationen zählen 30 Jahre Erfahrung in der Computer- unter anderem das CT Clinical Innovation tomographie. Er war an der Entwicklung von fünf Generationen der Dual-Source-CT beteiligt Center der Mayo Clinic sowie verschiedene internationale Führungs- und Entwick- lungsfunktionen in der Medizintechnik. und arbeitete mehr als zwölf Jahre an der Seit 2025 verantwortet er als General Photon-Counting-CT, zuletzt als Pro- Manager CT Europe das Europageschäft grammleiter für die weltweit ersten drei von United Imaging Healthcare im Bereich Photon-Counting-CT-Systeme. Computertomographie. Produkt in China. Gleichzeitig glauben wir, dass das Gesamtpaket entschei- dend ist. Deshalb haben wir zunächst sehr leistungsfähige konventionelle Systeme entwickelt, die bereits heute viele Vorteile moderner spektraler Bild- gebung bieten. Aktuell arbeiten wir an einer neuen High-End-CT-Plattform mit Dual-Source- Technologie und zwei ultrahochauf- lösenden 16-cm-Detektoren. Der Fokus liegt hier insbesondere auf der kardio- vaskulären Bildgebung. Für das klassi- sche Lungenkrebs-Screening wäre ein solches System allerdings wirtschaftlich überdimensioniert. Dort sind robuste Mittelklasse-Systeme wie zum Beispiel unser uCT 780 mit intelligenter KI-Unter- stützung häufig die sinnvollere Lösung. þ United Imaging fällt derzeit durch ein enormes Innovationstempo auf. Warum sind chinesische Unternehmen aktuell so schnell? Zum einen ist die Firma noch sehr jung und entsprechend dynamisch. Viele Mitarbeiter haben eine echte Start-up- Mentalität. Es gibt eine enorme Identifi- kation mit den Projekten und eine hohe Umsetzungstaktung. Zum anderen profitieren junge Unter- nehmen häufig von schlankeren Struk- turen und kürzeren Entscheidungswegen. Etablierte Unternehmen verfügen zwar über enorme Erfahrung und sehr aus- gereifte Prozesse, gleichzeitig können neue Ideen in jungen Firmen oft schneller umgesetzt werden. Wir versuchen dage- gen, Dinge sehr pragmatisch anzugehen: 50 RadMag · 2-2026

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G erst einmal einen funktionierenden Pro- totypen entwickeln, Erfahrungen sam- meln und dann schnell iterieren. Hinzu kommt die enorme Stärke Chinas im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Wir konnten viele Systeme von Grund auf neu entwickeln und mussten nicht auf bestehende Plattformen oder alte Architekturen Rücksicht nehmen. Das beschleunigt Innovationen erheblich. þ Was macht United Imaging aus Ihrer Sicht aktuell besonders erfolgreich? Ich glaube, es ist die Kombination aus Innovationskraft, Geschwindigkeit und klarem Fokus auf klinischen Mehrwert. Wir wollen nicht nur einzelne High-End-Pro- dukte entwickeln, sondern auch moderne Technologien breit verfügbar machen. Deshalb setzen wir KI konsequent über den gesamten Workflow hinweg ein – von der Patientenpositionierung über die Bildrekonstruktion bis zur Nachver- arbeitung und Befundunterstützung. Gleichzeitig investieren wir stark in Leuchtturmprojekte wie unsere großen PET/CT-Systeme oder neue High-End- CT-Plattformen. Diese Kombination aus technologischer Innovation und praxisnaher Workflow- „ Ich durfte fünf Generationen der Dual-Source-CT und die Entwicklung der Photon-Counting-CT begleiten. Die spannendsten Innovationen liegen dennoch vor uns.“ Dr. Stefan Ulzheimer, General Manager – Driving Innovation in Computed Tomography bei United Imaging Optimierung ist aus meiner Sicht ein wesentlicher Grund, warum United Ima- ging derzeit weltweit so viel Aufmerk- samkeit erhält. eu.united-imaging.com/en RadMag · 2-2026 51

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Advertorial Wie DeepHealth den NHS unterstützt Künstliche Intelligenz im Lungenkrebs-Screening Lungenkrebs wird häufig erst in späten Stadien diagnostiziert, wenn die Behand- lungsmöglichkeiten eingeschränkt sind. Laut Weltgesundheitsorganisation ist er weltweit die häufigste krebsbedingte Todesursache. Die Niedrigdosis-CT gilt als eines der effektivsten Instrumente, um Lungenkrebs frühzeitig zu entde- cken, wenn eine kurative Therapie noch möglich ist. Doch die komplexe und zeit- intensive Auswertung der Scans stellt seit jeher eine Hürde für Screening-Pro- gramme im großen Maßstab dar. In Großbritannien hat sich der Nati- onal Health Service (NHS) dieser Her- ausforderung gestellt. Das Lung Cancer Screening Program von NHS England setzt inzwischen auf Künstliche Intelli- genz und realisiert damit eines der größ- ten Lungenkrebs-Screening-Projekte weltweit. Wie KI im Vereinigten Königreich den Unterschied macht Das Programm richtet sich an Perso- nen zwischen 55 und 74 Jahren mit einer Rauchvorgeschichte oder ande- ren Risikofaktoren. Um die Radiologen im Programm bei der Krebsdiagnose zu unterstützen, nutzen sie ein hoch- modernes KI-Tool von DeepHealth, einem weltweit führenden Anbieter für KI-gestützte Gesundheitsinformatik. Die cloudbasierte Lösung erkennt und segmentiert Lungenrundherde auto- matisch und unterstützt Radiologen so bei der Befundung – laut einer Stu- die von Hempel et al. um bis zu 42 % schneller. „Neben Detektion, Charakterisierung und Verlaufskontrolle von Rundherden verkürzt die Lösung auch die Befun- dungszeit erheblich und erleichtert die Dr. Niccolo Stefani betont, dass KI nicht nur die Detektion und Charakterisierung von Rundherden beschleunigt, sondern auch wertvolle Hinweise für die weitere Diagnostik und Therapie liefert. Nachsorge“, erklärt Dr. Niccolo Stefani, Business Leader Population Health & Clinical AI bei DeepHealth. Die Software berechnet zudem die Verdopplungszeit eines Rundherdes und liefert damit Hin- weise auf dessen Malignität – ein wich- tiges Kriterium für weitere diagnostische oder therapeutische Schritte. Die Wirkung ist beeindruckend: Laut Regierungsdaten wurden 76 % der ent- deckten Karzinome in frühen, besser behandelbaren Stadien (I & II) diagnosti- ziert – historisch lag dieser Anteil nur bei 29 %. Früherkennung bedeutet, dass mehr Patienten operiert oder minimal-invasiv behandelt werden können, was die Über- lebenschancen erheblich steigert. 52 RadMag · 2-2026

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Advertorial F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Messungen sparen Zeit und verringern interindividuelle Unterschiede bei der Beurteilung von Rundherden. Screening im großen Maßstab – auch in Europa Über 90 % der Screening-Programme des NHS setzen bereits auf die Deep- Health-Lösung. Die Frage liegt nahe, ob ähnliche Modelle auch in anderen euro- päischen Gesundheitssystemen etab- liert werden können. In Deutschland hat das Lungenkrebs- Screening im April begonnen, auch hier wird KI aufgrund der begrenzten radiolo- gischen Kapazitäten eine Schlüsselrolle spielen. In Irland läuft bereits ein Pilot- projekt, das mit Deep Health-KI direkt in die Gemeinden gebracht wird. In Frank- reich untersucht die CASCADE-Studie den Nutzen von KI für die Erkennung von Lungenkrebs bei Frauen – einer bislang unterrepräsentierten Patienten- gruppe. Neue Ära für die Bevölkerungs gesundheit DeepHealths Portfolio geht über die Lunge hinaus: KI-gestützte Lösungen für Brust, Prostata, Gehirn und Schilddrüse kommen in groß angelegten Screening- Programmen weltweit zum Einsatz. „Unsere Vision reicht über die Einzel- falldiagnostik hinaus“, betont Stefani. „Es geht darum, Patientendaten, Scree- ning-Ergebnisse, Workflows und Out- comes zu verknüpfen – um Krankheiten vorzubeugen, Überlebenschancen zu verbessern und die ökonomische wie menschliche Belastung durch Krankheit zu senken.“ Durch die Vereinheitlichung des Bild- gebungsprozesses und die Integration von KI in klinische und organisatori- sche Workflows unterstützt DeepHealth bereits heute landesweite Screening- Programme, um mehr Patienten zu screenen, schneller zu diagnostizieren, Krankheiten früher zu behandeln und bessere Ergebnisse zu erzielen. Damit ist das Unternehmen mit seiner Erfah- rung in der Lage, das in Deutschland geplante Lungenkrebs-Screening eben- falls effektiv zu unterstützen. www.deephealth.com Hoher Standard und nahtlose Integration Ein wesentlicher Vorteil der DeepHealth- Lösungen ist die einfache Implemen- tierung. Die KI läuft im Hintergrund und erfordert keine manuelle Bedienung. Am Portsmouth Hospitals University NHS Trust wurde die Software reibungs- los in die bestehende IT-Infrastruktur integriert: CT-Bilder werden automa- tisch analysiert, die Ergebnisse erschei- nen strukturiert im PACS – ohne Mehr- aufwand für IT oder Radiologen. Auch technisch überzeugen die Lösungen von DeepHealth: Die Lungen- KI ist CE-zertifiziert (hergestellt als Veye Lung Nodules von Aidence BV für Deep- Health) und erfüllt alle regulatorischen Anforderungen für den klinischen Ein- satz. Die Datenverarbeitung ist sowohl in der Cloud als auch lokal sicher und entspricht allen relevanten Datenschutz- und Sicherheitsstandards, einschließ- lich DSGVO sowie nationaler Vorgaben. Entlastung der Radiologen Ein zentrales Problem des NHS ist der Mangel an Radiologen. Laut Royal Col- lege of Radiologists fehlen tausende Fachärzte, um die wachsende Nachfrage zu decken. Genau hier setzt die KI an: Mit ihrer Unterstützung können Radiologen doppelt so viele CTs pro Zeiteinheit befunden. Automatische Klassifikation und strukturierte Ergebnisse erhöhen zudem die Konsistenz – ein klarer Vor- teil gegenüber rein manueller Analyse. Dr. Katharine Johnson, Consultant Radio- logist am Salisbury NHS Foundation Trust und an den University Hospitals Southampton, berichtet, dass sie dank KI täglich bis zu 50 % mehr CTs befundet – ohne Qualitätsverlust. Automatisierte Am University Hospital Southampton ist die DeepHealthLösung nahtlos in den klinischen Alltag integriert – CTBilder werden automatisch analysiert und strukturiert bereitgestellt. RadMag · 2-2026 53

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Advertorial Nelson+ ist ein vollständig konﬁgurierbares und modulares System für Daten- und Workﬂowmanagement im Lungenkrebs-Screening. Die Plattform vereint Einladungsmanagement, Risikobewertung, CT Workﬂow, KI, radiologische Befundung, Follow-up und Reporting in einem zentralen System. Nelson+ EndtoEnd Daten und Workflowmanagement für das LungenkrebsScreening Nelson+ bietet die digitale Struktur, die benötigt wird, um Lungenkrebs-Screening sicher, effizient und skalierbar durchzuführen. Basierend auf der Wissensgrundlage der NELSON-Studie ist Nelson+ heute nationaler Anbieter für das Lungenkrebs- Screening Programm im Vereinigten Königreich und bildet die digitale Grundlage der 4-IN-THE-LUNG-RUN Screeningstudie. www.nelson-plus.org www.radventure.com Nelson+ unterstützt: ◾ Kohortenidentifikation und Teilnehmer- einladungen ◾ Prüfung der Teilnahmeberechtigung ◾ LDCT Planung und CT Workflow Koordination ◾ Integration von KI, RIS, PACS und Teleradiologie ◾ Workflows für Erst- und Zweitbefundung ◾ Screening Review Meetings und klinische Eskalationsprozesse ◾ Management von Zufallsbefunden und Nodule Follow-up ◾ Echtzeit Dashboards, Reporting und Audit Funktionen 54 RadMag · 2-2026

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Advertorial F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Früherkennung Ihr Partner für Lungenkrebs-Screening Canon Medical möchte Ihr Partner im Kampf gegen Lungenkrebs sein und bietet eine einzigartige Palette von Lösungen für die Lungenkrebsvorsorge an. Dazu gehören eine Reihe innovativer Technologien, die Ihr klinisches Vertrauen überall stärken, hoch- wertige Bildgebung bei geringer Dosis liefern, Arbeitsabläufe optimieren und eine um fassende Diagnose während des gesamten Behandlungszyklus bieten. Einfacher Zugang zum Screening Effiziente Arbeitsabläufe Hochwertige Bilder bei niedriger Dosis Investieren Sie in die Zukunft und in die Gesundheit Ihrer Patienten. Gemeinsam setzen wir neue Maßstäbe in der Lungenkrebsvorsorge! Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere innovativen Lösungen zu erfahren – einfach QR-Code scannen. Risikostratifizierung und Diagnose https://de.medical.canon RadMag · 2-2026 55

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Advertorial KIUnterstützung für das LungenkrebsScreening In der EU entwickelt, einfach gemacht Was zählt wirklich bei der Wahl eines KI-Anbieters für die Lungenkrebs- früherkennung? Leistung ist unverzichtbar – doch für Radiologinnen und Radiologen ist die nahtlose Integration in den Workflow ebenso entscheidend. Dr. med. Stephan Winter vom Diagnostik- zentrum Radiologie + Neurologie Gießen: „Der ausschlaggebende Faktor war die Art der Ergebnisdarstellung: Ich kann die Befunde sofort sehen und verste- hen. Die Verarbeitung dauert etwa drei Minuten – die Ergebnisse sind meist im PACS verfügbar, bevor wir mit der Befundung beginnen. Die Detektion ist durchgehend zuverlässig, und das On-Premise-Setup vermeidet Cloud- Komplexität und Datentransferrisiken. Für uns eine verlässliche, zeitsparende Lösung, die sich nahtlos in unseren Arbeitsablauf einfügt.“ So funktioniert der Arbeitsablauf ➊ Erstbefunder prüft die CT-Studie inklusive KI-Befunden und vergibt einen Lung-RADS-Score ➋ Fälle oberhalb eines definierten Schwellenwerts werden automatisch an den Zweitbefunder weitergeleitet ➌ Abweichende Bewertungen führen zu einem strukturierten Konsens- prozess ➍ Ergebnisse werden dokumentiert, freigegeben und exportiert ➎ Deutschsprachige Befundberichte werden automatisch generiert und können individuell angepasst werden Rayscape Lung CT unterstützt den gesamten Lungenkrebspfad – von der Früherkennung bis zur onkologischen Verlaufskontrolle. ◾ Ergebnisse in weniger als drei Minuten: KI-Befunde im PACS vor Beginn der Befundung ◾ Nahtlose Integration: On-Premise, Hybrid oder Cloud ◾ PACS / RIS / HIS-Anbindung: DICOM SC, DICOM SR, GSPS oder Textbefund ◾ Webbasierte Befundung: Befunde einsehbar und anpassbar Über die reine Detektion hinaus misst, charakterisiert und verfolgt Rayscape Lung CT Rundherde automatisch – ein- schließlich Volumetrie, Wachstumsbe- wertung und Lung-RADS-Klassifikation. www.rayscape.ai Rayscape Lung CT passt sich Ihrem Team an: skalierbar, integrierbar und bereit für strukturiertes Lungenkrebs-Screening Ob Einzelpraxis, Radiologiezentrum oder Klinik 56 RadMag · 2-2026

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Advertorial F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Lungenkrebs-Screening umsetzen Vernetzter Workflow statt Insellösungen. Von Raya Diagnostics. berechnet den Lung-RADS-Score und ermög- licht eine ergänzende Befunddokumentation. KI-Ergebnisse sind frei anpassbar, Nebenbe- funde vollständig dokumentierbar. Strukturierte Konsensusfindung Nach Abschluss der Zweitbefundung werden dem Erstbefunder beide Befunde direkt im Sys- tem gegenübergestellt. Abweichungen sind sofort erkennbar, die Konsensusfindung erfolgt unmittelbar – kein Telefonat, kein manueller Abgleich, kein Zeitverlust. Unbegrenzte Skalierbarkeit Ob zehn oder tausend Fälle pro Monat: RayaONE ska- liert ohne Aufwand. Neue Praxen werden jederzeit angebunden, IT- und Lizenzkosten entstehen dem Zentrum nicht. Bereits live: München Klinik und ihr Praxisnetzwerk Die München Klinik setzt gemeinsam mit ihren Zuweiserpraxen bereits auf RayaONE – Fallaufnahme, KI, Zweitbefundung und Kon- sensusfindung in einer Plattform, integriert in die bestehende Infrastruktur, ohne Silos. Fazit: Ein Programm, ein Workflow, eine Plattform Lungenkrebs-Screening ist ein dauerhafter Betriebsprozess – er entscheidet sich daran, wie verlässlich alle Bausteine zusammen- arbeiten. RayaONE ist dafür gebaut. www.raya-diagnostics.com RadMag · 2-2026 57 Seit dem Start des Lungenkrebs-Screenings im April 2026 begleiten wir Kliniken bei der technischen Umsetzung. Unsere Erkenntnis: Wer LCS erfolgreich betreiben will, braucht einen durchgängig vernetzten Workflow zwi- schen Erst- und Zweitbefunder – keine Insel- lösungen, die an den Übergaben versagen. Was das Programm fordert – und wo die Komplexität entsteht Das LCS fordert KI-gestützte Auswertung, Lung-RADS-Klassifikation, regelkonforme Zweitbefundung (ab Lung-RADS ≥ 3) und ver- lässliche Befundrückführung. Die Reibung entsteht stets an denselben Stellen: hetero- gene RIS/PACS-Systeme der Zuweiser, feh- lender Fallüberblick über mehrere Praxen hinweg, isolierte KI ohne Workflow-Anbin- dung und fehlende medienbruchfreie Rück- führung zum patientenführenden Arzt. Wie RayaONE diesen Workflow löst RayaONE orchestriert Zuweiser, KI und Zweit- befundungszentrum in einer einzigen Platt- form – standort- und systemübergreifend. Individuelle Praxisanbindung – ohne Aufwand für das Zentrum Raya über- nimmt die vollständige Anbindung jeder Zuweiserpraxis, betreibt die gesamte Soft- ware inklusive KI und erfordert weder Hard- ware noch Hosting durch das Zentrum. RayaONE läuft browserbasiert, ohne Ins- tallation – erste Kunden waren in wenigen Wochen produktiv. Globale Worklist – Überblick über alle Fälle Eine zentrale Fallübersicht zeigt alle Fälle mit Live-Status, Such- und Filterfunk- tion sowie abrechnungsrelevanten Daten – synchron mit den Zuweiserportalen, ohne manuelle Abstimmung. Integrierte KI-Analyse und unabhängige Zweitbefundung Der Zweitbefunder bewertet Bilder zunächst unabhängig im integrierten diagnostischen WebPACS (Fens- terung, Messungen, Schichtnavigation, Ver- gleichsstudie) – gesetzeskonform ohne Kenntnis des Erstbefunds. Anschließend wird die KI (z. B. Coreline aview:LCS) aktiviert: Sie

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F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G Advertorial Lungenkrebs-Screening Entdecken Sie die Magie der Details Nicht jede Kl im Lungenkrebs-Screening ist gleich Benötigt lhre LCS-Software GPUs? Läuft sie in der Cloud oder On-Premise? Basiert lhre Emphysemerkennung auf moderner Kl oder nur auf algorithmischen Methoden? Eine hochwertige Erkennung und Quantifizierung von Rundherden ist das absolute Minimum. Der Unterschied liegt im Detail, insbesondere bei der Integration in den Workflow. contextflow und Mint Medical bieten eine umfassende, in Deutschland konforme Platt- form, deren Qualität sich in folgenden Schlüsselbereichen von der Konkurrenz abhebt: ◾ State-of-the-Art Rundherd-Detektion und nahtloser Workflow ◾ Optimiert für Erst- und Zweitbefundung ◾ Wissenschaftlich überlegene Emphysem-Detektion ◾ Maximale IT-Flexibilität und Datensicherheit All-in-One · Automated · Compliant Vertrauen Sie auf Kl, die im Detail den Unterschied macht www.contextflow.com KONTAKT: Mark Rawanschad mark@contextflow.com 58 RadMag · 2-2026

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Advertorial F O K U S · L U N G E N K R E B S - S C R E E N I N G WorkflowInfrastruktur für Lungen krebsScreening im großen Maßstab KI-gestützte Analyse, mehrstufige Befundung Ergebnisübermittlung und Workflow-Management in einer zentra- len Infrastruktur, damit Screening-Pro- gramme effizient, transparent und kon- trolliert durchgeführt werden können. Das Lungenkrebs-Screening ist in Deutschland gestartet und mit der wach- senden Nachfrage besteht die Herausfor- derung nicht mehr nur in einer präzisen Bildanalyse. Ebenso wichtig ist die effi- ziente Steuerung der gesamten Scree- ning-Prozesse: die Koordination von KI-gestützter Analyse und mehrstufiger Befundung, die standortübergreifende Zusammenarbeit von Erst- und Zweitbe- fundern, die Nachverfolgung longitudi- naler Screening-Workflows sowie die zuverlässige Übermittlung der Ergeb- nisse an klinische Systeme. AVIEW:HUB wurde genau für diese Anforderungen entwickelt. Die Platt- form verbindet Bilddaten, KI-Befundung, mehrstufige Befundung, Ergebnisüber- mittlung und Workflow-Koordination in einer zentralen Infrastruktur, sodass Screening-Teams Programme im großen Maßstab betreiben können, ohne Trans- parenz oder Kontrolle über die täglichen Abläufe zu verlieren. Eine einheitliche Worklist bietet allen beteiligten Standorten eine Echtzeit- Übersicht über den Status jedes Falls. Mehrstufige Befundungsprozesse – von der Erst- und Zweitbefundung bis hin zur Konsensusentscheidung – lassen sich über konfigurierbare Workflows steuern. Fälle werden automatisch vom Erstbe- funder an den Zweitbefunder weiterge- leitet, während rollenbasierte Zugriffs- rechte und Audit-Logs Transparenz und Nachvollziehbarkeit gewährleisten. Die KI-gestützte Analyse erfolgt durch AVIEW LCS Plus, ein separates Medizin- produkt. AVIEW:HUB steuert die umlie- genden Workflow-Prozesse, damit sich klinische Teams auf die Befundung und klinische Entscheidungsfindung kon- zentrieren können. Coreline Soft ist spezialisiert auf KI- gestützte medizinische Bildgebung und verfügt über umfangreiche Erfahrung im Lungenkrebs-Screening. Die Analyse- software des Unternehmens wurde unter anderem in der HANSE-Studie eingesetzt und wird an führenden Einrichtungen wie der Charité Universitätsmedizin Ber- lin sowie Krankenhäusern in Heidelberg, Bonn und Chemnitz verwendet. www.corelinesoft.com/en-eu/ AVIEW:HUB ist eine integrierte Lösung, die gemeinsam mit AVIEW:LCS+ das zentrale Management von Bilddaten, KI-Analysen und klinischer Befundung für strukturierte Lungenkrebs-Screening-Programme ermöglicht. RadMag · 2-2026 59

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X - K L U S I V Die Zahlen werden seit Jahren miss verstanden Johannes Schmidt-Tophoff über die Destatis-Kostenstruktur- statistik, hohe Investitionen in der Radiologie und die Folgen für die Honorardebatte Die vom Statistischen Bundesamt ver- öffentlichte Kostenstrukturstatistik sorgt seit Jahren für Diskussionen in der ambulanten Radiologie. Regelmäßig werden Radiologen darin als Spitzen- verdiener unter den Ärzten dargestellt – mit erheblichen Folgen für die öffent- liche Wahrnehmung und gesundheits- politische Debatten. Im Auftrag des Radiologienetz Deutschland haben Dr. rer. pol. Johannes Schmidt-Tophoff und Carsten Krüger ein Thesenpapier vorgelegt, das zentrale Schwächen der Statistik beleuchtet. Im Gespräch mit Guido Gebhardt erklärt Johannes Schmidt-Tophoff, warum die Zahlen aus seiner Sicht systematisch missverstanden werden, welche Beson- derheiten kapitalintensive Fächer wie die Radiologie haben und weshalb die Diskussion gerade jetzt besondere Bri- sanz entwickelt. þ Herr Schmidt-Tophoff, die Destatis- Kostenstrukturstatistik wird jedes Jahr breit in den Medien aufgegriffen. Radio- logen gelten dort regelmäßig als Spitzen- verdiener unter den Ärzten. Wo liegt aus Ihrer Sicht das Problem? Das Hauptproblem ist zunächst einmal die öffentliche Wirkung. Jahr für Jahr tau- chen Schlagzeilen wie „Radiologen ver- dienen am meisten“ oder „Radiologen sind Spitzenverdiener unter den Ärzten“ auf. Das erzeugt natürlich Neid und Missgunst und erschwert jede sachliche Diskussion über notwendige Honorar- anpassungen oder Strukturreformen. Hinzu kommt, dass die Zahlen häufig falsch interpretiert werden. In der Statis- tik wird ein sogenannter Reinertrag aus- gewiesen. Das ist vereinfachend gesagt: die Einnahmen minus die laufenden Ausgaben. Dieser Reinertrag wird in der öffentlichen Diskussion jedoch oft 60 RadMag · 2-2026 mit dem persönlichen Einkommen oder Gewinn gleichgesetzt. Genau das ist aus unserer Sicht problematisch. þ Warum ist dieser Reinertrag aus Ihrer Sicht nicht mit dem tatsächlichen Einkom- men vergleichbar? Weil wesentliche Besonderheiten der Radiologie in dieser Darstellung nicht ausreichend berücksichtigt werden. Die Radiologie ist eines der kapitalintensivs- ten Fächer überhaupt. Wer heute in eine radiologische Praxis investiert, investiert häufig zwischen einer und zwei Millionen Euro, teilweise sogar noch mehr.

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X - K L U S I V Dabei geht es nicht nur um Geräte wie CT oder MRT, sondern auch um den Praxisanteil selbst, also den sogenann- ten Goodwill. Diese Investition muss finanziert, verzinst und über viele Jahre amortisiert werden. Genau diese Belas- tung wird in der öffentlichen Wahrneh- mung der Statistik häufig ausgeblendet. Ein Hausarzt hat typischerweise eine ganz andere Kostenstruktur. Dort bewe- gen sich die Investitionen oft in deutlich geringeren Größenordnungen. Deshalb lassen sich die ausgewiesenen Reiner- träge verschiedener Fachgruppen nicht einfach eins zu eins vergleichen. þ Kritiker würden jetzt sagen: Der Radio- loge bekommt diese Investition beim Aus- stieg aus der Praxis doch später wieder zurück. Warum ist das trotzdem relevant? Natürlich kann ein Praxisanteil später wieder verkauft werden. Aber kauf- männisch betrachtet muss sich eine Investition zunächst einmal amortisie- ren. Wer heute 1,5 Millionen Euro für einen Einstieg bezahlt, trägt über viele Jahre hinweg eine erhebliche finanzielle Belastung – inklusive Zinskosten und unternehmerischem Risiko. Hinzu kommt: Niemand kann garan- tieren, dass diese Werte in 20 oder „ Die Destatis-Kostenstrukturstatistik für die ambulante Radiologie wird häufig missverstanden und das hat Folgen dies für die gesundheits- politische Debatte.“ Dr. rer. pol. Johannes Schmidt-Tophoff, Gründer, Mehrheitseigner sowie Vorstand und Geschäftsführer der Curagita AG 30 Jahren noch identisch sein werden. Gerade die Radiologie steht aktuell vor massiven Veränderungen, etwa durch Reformen im Vergütungssystem, den zunehmenden Investitionsdruck, stei- gende Betriebskosten sowie strukturelle Veränderungen im Gesundheitswesen. Das unternehmerische Risiko ist in der Radiologie daher deutlich höher als in vielen anderen Fachgebieten. RadMag · 2-2026 61

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X - K L U S I V Kostenstrukturstatistik diskreditiert legitime Honorarforderungen Aus Sicht von Johannes SchmidtTophoff prägen Schlagzeilen über angebliche Spitzen verdienste der Radiologen seit Jahren die Diskussion. Die oft hohen Investitions und Betriebskosten bleiben dabei oft unberück sichtigt. In der Betriebswirtschaftslehre nennt man das quantifizierbare Wagniskosten. Internetquellen: Bild, Spiegel, Die Zeit, Bibliomed þ Welche Kostenentwicklungen belasten radiologische Praxen derzeit besonders? Die radiologiespezifische Inflation ist enorm. Wir sehen deutliche Kosten- steigerungen bei Energie, Wartungsver- trägen, Helium, der IT-Infrastruktur und natürlich beim Personal. Gleichzeitig stehen wir unter zunehmendem wirt- schaftlichem Druck. Besonders kritisch ist aus unserer Sicht, dass die Destatis-Statistik stets mit erheblicher Verzögerung veröffent- licht wird. Die aktuelle Statistik basiert beispielsweise auf Daten aus dem Jahr 2023. Die Realität in den Praxen hat sich seitdem jedoch massiv verändert. Parallel dazu diskutieren wir über EBM- Abwertungen, technische Abstaffelun- gen und zahlreiche gesundheitspoliti- sche Reformen, insbesondere die neue GOÄ. Wenn man aktuelle wirtschaftliche Entwicklungen nicht berücksichtigt, ent- steht ein verzerrtes Bild. þ Welche konkreten Folgen hat diese öffentliche Darstellung für die Radiologie? Die Statistik beeinflusst politische Dis- kussionen erheblich. Wenn Radiologen in der öffentlichen Wahrnehmung als besonders hohe Verdiener gelten, wird jede Forderung nach angemessener Vergütung oder Investitionssicherheit sofort kritisch gesehen. Das betrifft beispielsweise Diskussionen um EBM-Reformen oder um technische Leistungen. Gleichzeitig entsteht in der Öffentlichkeit der Eindruck, die Radio- logie sei wirtschaftlich völlig sorgenfrei. Das entspricht aus unserer Sicht nicht der Realität in vielen Praxen. Wir wollen ausdrücklich nicht behaup- ten, Radiologen seien „arme Ärzte“. Darum geht es überhaupt nicht. Es geht um eine sachlich korrekte Darstellung wirtschaftlicher Zusammenhänge. þ Welche Lösungsansätze schlagen Sie konkret vor? Wir sehen im Wesentlichen drei Schritte. Erstens braucht es innerhalb der Radio- logie einen breiten Konsens. Berufsver- bände, Fachgesellschaften und Netz- werke müssen gemeinsam festlegen, ob dieses Thema gesundheitspolitisch priorisiert werden soll. Zweitens halten wir ein unabhängiges wissenschaftliches Gutachten für sinn- voll. Sonst wird uns schnell vorgeworfen, dass wir interessengeleitete Zahlen prä- sentieren. Deshalb wäre eine neutrale wissenschaftliche Bewertung wichtig. Und drittens sollte man direkt mit Destatis ins Gespräch gehen. Dort gibt es durchaus Möglichkeiten, die Darstel- lung anzupassen oder zumindest aus- führlicher zu erläutern. þ Was könnte Destatis konkret ändern? Bereits heute enthält die Kostenstruktur- statistik eine erläuternde Fußnote zum Reinertrag, die auf Betreiben des Radiolo- gienetzes Deutschland eingefügt wurde. Diese wird aber kaum wahrgenom- men – weder von Journalisten noch von Politikern. Man könnte beispielsweise deutlicher auf die besonderen Investiti- ons- und Finanzierungskosten kapitalin- tensiver Fächer hinweisen. Denkbar wäre auch eine ergänzende Simulationsrech- nung oder eine getrennte Darstellung bestimmter Fachgruppen. 62 RadMag · 2-2026

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Interessant ist, dass Destatis in anderen Bereichen bereits Ausnahmeregelungen getroffen hat. Bei Zahnärzten wurde beispielsweise der Zahnersatz gesondert berücksichtigt. Deshalb sehen wir durchaus Spielraum für eine differenzier- tere Darstellung auch in der Radiologie. þ Könnte man argumentieren, dass die hohe Investorenaktivität in der Radiologie die hohen Erträge belegt? Dieses Argument hören wir natürlich häufig. Politiker fragen uns regelmäßig: Wenn die Radiologie wirtschaftlich nicht attraktiv wäre, warum investieren dann Finanzinvestoren in diesen Bereich? Tatsächlich sind viele Investoren in einer Phase niedriger Zinsen in die Radiologie eingestiegen, weil sie das Fach als relativ sicheren Markt betrachtet haben. Inzwischen sehen wir jedoch, dass die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen deut- lich schwieriger geworden sind. Außerdem eignet sich die Radiologie strukturell stärker für Investoren als etwa hausärztliche Praxen. Radiologische Ein- richtungen hängen weniger stark von einzelnen Persönlich- keiten ab und lassen sich stärker standardisieren. Das bedeutet jedoch nicht automatisch, dass jede radiolo- gische Praxis außergewöhnlich hohe Gewinne erzielt. þ Warum ist die Diskussion gerade so relevant? Weil wir vor tiefgreifenden Veränderungen stehen. Die Radio- logie muss enorme Investitionen in moderne Bildgebung, Digitalisierung, IT-Sicherheit und zunehmend auch in KI-Tech- nologien tätigen. Gleichzeitig geraten viele wirtschaftliche Rahmenbedingun- gen unter Druck. Wenn politische Entscheidungen auf einer vereinfachten Interpretation von Statistiken beruhen, kann das langfristig problematische Folgen für die Versorgung haben. Denn die KSS ist in einem eigenen Gesetz geregelt, das vorsieht, jährlich eine auskunftspflichtige repräsentative Stichprobe zu ziehen. Außerdem wird der Kostenstruktur- statistik offiziell die Aufgabe zugeschrieben, eine Datengrund- lage für die Aktualisierung des EBM zu liefern. Gerade nach der Empfehlung der Finanzkommission zur Abstaffelung tech- nischer Leistungen im ohnehin schon defizitären Radiologie- EBM haben Radiologen ein großes Interesse daran, dass dafür eine sachlich korrekte und belastbare Datengrundlage herangezogen wird. Deshalb plädieren wir für eine differenziertere und sachlich präzisere Diskussion über die wirtschaftliche Realität der ambulanten Radiologie. www.radiologienetz.de www.curagita.com Zubehör für die Kernspintomographie X - K L U S I V „Der MRT Fachhändler meines Vertrauens.“ www.allmri.com Südstraße 23 · 74226 Nordheim Telefon: +49 71 33 / 23 70 220 · Telefax: +49 71 33 / 20 48 47 mail@allmri.com RadMag · 2-2026 63

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X -T R A Foundation Models in der Radiologie Hype oder Paradigmenwechsel? Künstliche Intelligenz ist in der Radiologie längst kein Zukunftsthema mehr. Zahlreiche Algorithmen unterstützen bei der Detektion akuter Befunde, der Priorisierung von Worklists oder der Qualitätssicherung. Doch viele dieser Systeme bleiben sogenannte Point Solutions; das heißt, sie sind hochspezialisierte Werkzeuge für einzelne Fragestellungen, etwa Hirn- blutung, Lungenembolie oder Fraktur. Foundation Models versprechen nun den nächsten Entwicklungsschritt: breiter trainierte, flexiblere KI-Systeme, die Bilddaten, Befunde und perspektivisch auch klinische Informationen gemeinsam verarbeiten können. Bei der Veranstaltung „Zukunft Tele- radiologie“ diskutierten PD Dr. Lisa C. Adams, Dr. Moritz Halfmann, Alexander Böhmcker und Jan Beger, ob es sich dabei um einen kurzfristigen Hype oder um einen echten Paradigmenwechsel handelt. Die Antwort fiel differenziert aus: Foundation Models sind noch kein klinisches Wundermittel. Aber sie verän- dern grundlegend, wie radiologische KI künftig gedacht, entwickelt und imple- mentiert werden kann. Der Unterschied zur klassischen KI ist zentral. Bisher mussten Algorithmen meist für eng umrissene Aufgaben mit aufwendig annotierten Datensätzen trai- niert werden. Für jede neue Indikation begann der Prozess fast von vorn: Daten sammeln, markieren, trainieren, validie- ren, zertifizieren. Das ist präzise, aber langsam, teuer und wenig skalierbar. Foundation Models dagegen werden auf sehr großen, breiten Datenmengen vortrainiert – häufig selbstüberwacht und ohne pixelgenaue Annotation. Sie lernen allgemeine Repräsentationen von Bildern, Texten und Zusammen- hängen und können anschließend mit vergleichsweise geringem Zusatzauf- wand für konkrete Aufgaben feinjustiert werden. Alexander Böhmcker beschrieb diesen Wechsel aus Sicht eines KI-Anbieters. Er ist Vice President Europe beim KI-Unter- nehmen Aidoc. In dieser Rolle treibt er die Einführung KI-gestützter Lösungen für die radiologische Bildgebung in euro- päischen Gesundheitssystemen voran und arbeitet mit Kliniken und Radiolo- gien zusammen, um diagnostische Pro- zesse durch automatisierte Analyse und Priorisierung kritischer Befunde zu ver- bessern. Aidoc habe mit klassischen KI- Lösungen bereits breite klinische Erfah- rung gesammelt; weltweit würden über 50 Millionen Patientenfälle jährlich ver- arbeitet. Die Grenzen der bisherigen Generation seien jedoch offensichtlich: Eine Indikation pro Algorithmus, hoher Entwicklungsaufwand und begrenzte klinische Abdeckung. Mit Foundation Models lasse sich dieser Engpass teil- weise überwinden. Wenn Bilddaten gemeinsam mit radiologischen Befun- den und weiteren klinischen Informa- tionen trainiert werden, kann ein Modell lernen, mehrere Auffälligkeiten in einem 64 RadMag · 2-2026

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Untersuchungskontext zu erkennen – etwa nicht nur eine Hirnblutung, son- dern auch Aneurysmen, Tumore oder Frakturen. Das ist nicht nur eine technische Erweiterung, sondern auch ein ökono- mischer und organisatorischer Wandel. Foundation Models benötigen enorme Rechenkapazität und verursachen hohe Trainingskosten. Zugleich können sie perspektivisch viele Indikationen aus einer gemeinsamen Modellbasis bedie- nen. Böhmcker verwies auf das Aidoc Modell CARE, die Clinical AI Reasoning Engine, die neben Bild- und Befundda- ten auch klinische Historien, Laborwerte und Vitalparameter einbeziehen soll. Die erste CE-zertifizierte Anwendung des CARE CT Abdomen / Thorax Moduls zeigt, wohin die Reise geht: 15 Indika- tionen in einem Modell, tiefe Einbettung in die Aidoc aiOS-Plattform und eine zunehmende Unterstützung von Priori- sierung, Detektion und Befundung. Gerade die Plattformlogik ist ent- scheidend. Ein KI-Modell allein verän- dert die Versorgung nicht. Es muss in PACS, RIS und KIS eingebettet werden, Daten normalisieren, Ergebnisse sinn- voll orchestrieren, Performance über- wachen und Radiologinnen und Radio- logen die Resultate ohne Medienbruch zur Verfügung stellen. Sonst bleibt selbst ein leistungsfähiges Foundation Model klinisch folgenlos. Diesen Punkt machte Dr. Moritz Half- mann besonders deutlich. Der Fokus des Facharztes für Radiologie und Clinician Scientist an der Universitätsmedizin Mainz liegt auf strukturierter Befundung und Workflow-Integration. Radiologin- nen und Radiologen wollen weiterhin diktieren – und genau das müsse X -T R A Alexander Böhmcker, Vice President Europe, Aidoc Dr. Moritz Halfmann, Facharzt für Radiologie und Clinician Scientist an der Universitätsmedizin Mainz RadMag · 2-2026 65

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X -T R A man nicht abschaffen, sondern intelli- genter nutzen. Large Language Models können aus frei diktierten Befunden strukturierte Inhalte erzeugen und damit eine Brücke schlagen zwischen gewohnter Arbeitsweise und standardi- sierter Dokumentation. Strukturierte Befundung gilt seit Jahren als wünschenswert: Sie erhöht Vollständigkeit, Konsistenz und Ver- ständlichkeit. In der Praxis scheitert sie aber oft an der Bedienung. Dropdown- Menüs und starre Templates stören den Befundungsfluss. Halfmanns Ansatz setzt deshalb dort an, wo der radio- logische Alltag tatsächlich stattfindet: beim Diktat. In einem Forschungspro- jekt mit dem Mannheimer Unternehmen MyScribe wird ein Modell evaluiert, das frei gesprochene Befunde automatisch transkribiert, vorstrukturiert und in Tem- plates überführt. Erste Ergebnisse sind vielversprechend: In einer Testkohorte wurden rund 88 Prozent der Felder kor- rekt ausgefüllt, die Verarbeitung dau- erte etwa 25 Sekunden. Doch auch hier zeigt sich die Kluft zwi- schen Machbarkeit und klinischer Reife. Es gibt ausgelassene Felder, Detail- fehler, Inkonsistenzen und selten auch Halluzinationen. Gerade medizinisch relevante Halluzinationen müssen weiter reduziert werden. Prompt Engineering, Konsistenzregeln, gebundene Quellen und Feedback-Schleifen können helfen. Gleichzeitig darf die Lösung den Work- flow nicht überfrachten. Zu viele Pop-ups und Warnhinweise würden den Nutzen schnell wieder zerstören. Halfmanns Fazit ist deshalb prag- matisch: Perfektion ist nicht zwingend die Voraussetzung für klinischen Nut- zen. Ein Modell muss nicht „100 Prozent richtig“ sein, wenn es als Assistenzsys- tem eingesetzt wird und der ärztliche Befundende die Verantwortung behält. Aber es muss so zuverlässig, transpa- rent und störungsarm sein, dass es im Alltag akzeptiert wird. Genau hier ent- scheidet sich, ob Foundation Models und LLMs nur Demonstratoren bleiben oder reale Entlastung schaffen. PD Dr. Lisa C. Adams ordnete die Tech- nologie wissenschaftlich ein. Founda- tion Models seien zugleich Hype und Paradigmenwechsel, so die Leitende Oberärztin und stellvertretende Klinik- direktorin am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Kli- nikum rechts der Isar der Technischen Universität München. Der Hype entstehe, weil Erwartungen oft schneller wachsen als klinische Evidenz. Der Paradigmen- wechsel liege darin, dass ein Basis- modell künftig viele unterschiedliche Aufgaben adaptiv lösen könne. In der Radiologie ist das besonders relevant, weil Bilddaten und Befunde in großen Mengen vorhanden sind. Die Radiolo- gie verfügt damit über natürliche Bild- Text-Paare, die für das Training solcher Modelle besonders wertvoll sind. Adams betonte drei Kerneigenschaf- ten: Größe, Breite und Anpassbarkeit. Foundation Models arbeiten mit Millio- nen bis Milliarden Parametern, lernen aus großen heterogenen Datenmengen und können für Klassifikation, Segmen- tierung, Suche, Befundentwurf oder multimodale Verknüpfungen angepasst werden. Wichtig ist jedoch die Unter- scheidung: Nicht jedes Foundation Model ist ein Large Language Model, und nicht jede generative KI ist auto- matisch ein Foundation Model. Foun- dation Model beschreibt vor allem die Trainingslogik; generative KI beschreibt, was ein Modell tut. Für die Radiologie bedeutet das: Die Zukunft liegt nicht nur in einem besse- ren Pneumothorax-Detektor, sondern in Modellen, die Anatomie, Modali- täten, Texte und klinische Kontexte breiter erfassen. Dennoch bleiben spezialisierte Modelle aktuell in engen Aufgaben oft überlegen. Wer heute ausschließlich Lungenrundherde detek- tieren will, ist mit einem dedizierten Modell häufig besser bedient. Founda- tion Models gewinnen dort, wo Breite, Dateneffizienz, Generalisierbarkeit und Vielseitigkeit zählen. Adams stellte mehrere Forschungs- modelle vor, darunter RAD-DINO, CT- CLIP, Merlin, MedGemma und RadFM. Die Beispiele zeigen das Spannungs- feld: Einige Modelle sind technisch beeindruckend, laufen teilweise auf ver- fügbarer Hardware und eröffnen neue Forschungswege. Zugleich sind viele nicht für die klinische Nutzung zugelas- sen, nicht CE-zertifiziert oder zeigen in unabhängigen Evaluationen problema- tische Halluzinationsraten. Besonders ernüchternd sind Modelle, die sprach- lich überzeugende Befunde erzeugen, deren Inhalt aber klinisch nicht belast- bar ist. Lesbarkeit darf nicht mit medizi- nischer Reife verwechselt werden. Interessant ist die Entwicklung hin zu schlankeren, gut validierten Modellen. Nicht immer gewinnt das größte Modell. In der Praxis können fokussierte Foun- 66 RadMag · 2-2026

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dation Models für bestimmte Modali- täten oder Regionen robuster sein als generalistische Systeme, die „alles“ können sollen. Entscheidend werden in den nächsten Jahren weniger die Modellfähigkeiten allein sein, sondern Evaluation, Regulierung, klinische Ein- bettung und Governance. Jan Beger weitete den Blick auf die Krankenhauslandschaft der Zukunft. KI sei heute ein Werkzeug, das mensch- liche Expertise erweitert – vergleichbar mit einer Thermalkamera, die sichtbar macht, was dem Auge verborgen bleibt, so der Global Head of AI Advocacy bei GE HealthCare. Der eigentliche Nutzen liege in zwei Bereichen: Entlastung von repetitiven Aufgaben und Eröffnung neuer Möglichkeiten. Der globale Druck auf Gesundheitssysteme – alternde Bevölkerung, steigende Fallzahlen, Fachkräftemangel – macht diese Ent- lastung dringend. Beger warnte zugleich vor einfa- chen Ersatzfantasien. Task-Automation bedeute nicht automatisch Job-Auto- mation. Viele Teilaufgaben in der Radio- logie lassen sich automatisieren oder unterstützen, aber die Rolle der Radio- login und des Radiologen verschwin- det dadurch nicht. Sie verändert sich. Radiologen werden künftig stärker mit KI-Systemen interagieren, Ergebnisse validieren, klinische Kontexte einord- nen, Unsicherheiten bewerten und Ver- antwortung übernehmen müssen. Ein wichtiger Zukunftsaspekt ist Multi modalität. Radiologische Entschei- dungen beruhen nicht nur auf Bildern. Sie beziehen Vorbefunde, Laborwerte, klinische Historien, Medikationen X -T R A PD Dr. Lisa C. Adams, Leitende Oberärztin und stellvertretende Klinikdirektorin am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München Jan Beger, Global Head of AI Advocacy, GE HealthCare RadMag · 2-2026 67

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X -T R A und Fragestellungen ein. Foundation Models können perspektivisch genau diese Informationsräume zusammen- führen. Damit nähern sie sich stärker der tatsächlichen ärztlichen Arbeits- weise an als klassische Bilddetektoren. Beger beschrieb zudem agentische KI: Systeme, in denen spezialisierte KI-Agenten unterschiedliche fachliche Perspektiven einbringen, etwa in Tumor- boards. Noch bewegen wir uns hier im Bereich der Forschung und teilweise Science Fiction. Aber es zeigt, wie weit der Horizont reicht. Gleichzeitig steigen mit der Leis- tungsfähigkeit die Anforderungen an Sicherheit. Halluzinationen, Data Drift, Model Drift, Bias, unklare Haftung und regulatorische Unsicherheit sind keine Randthemen, sondern Kernfragen der Implementierung. Kliniken können Governance nicht allein tragen. Her- steller müssen Monitoring, Transpa- renz, Erklärbarkeit und kontinuierliche Validierung mitdenken. Beger verwies auf Ansätze wie Grounding: Ergebnisse werden an konkrete Bild- oder Textquel- len gebunden, um Halluzinationen zu reduzieren und Nachvollziehbarkeit zu erhöhen. In der Diskussion wurde deutlich: Start-ups und universitäre Spin-offs blei- ben wichtig, weil sie klinische Probleme oft besonders nah erkennen. Ihre Stärke liegt in der Grassroots-Perspektive: Sie entwickeln Lösungen aus einem kon- kreten radiologischen Bedarf heraus. Ihre Schwäche liegt häufig in Skalierung, Zertifizierung, Vertrieb und Plattform- integration. Wahrscheinlich wird der Markt beides brauchen: agile „Motor- boote“, die Innovationen vorantreiben, und große „Tanker“, die Deployment, Finanzierung und internationale Ver- breitung ermöglichen. Für die Teleradiologie ist diese Ent- wicklung besonders relevant. Teleradio- logische Netzwerke arbeiten per se digi- tal, verteilt und workfloworientiert. Sie erzeugen große Mengen standardisier- ter Bild- und Befunddaten und müssen rund um die Uhr Qualität, Geschwindig- keit und Verfügbarkeit sichern. Founda- tion Models könnten hier helfen, Unter- suchungen zu priorisieren, unauffällige Fälle vorzustrukturieren, Befunde zu standardisieren, Vorinformationen zu bündeln und Qualitätssicherung syste- matisch zu unterstützen. Gleichzeitig ist die Teleradiologie auf robuste Integra- tion angewiesen. Ein nicht eingebette- tes KI-Tool erzeugt im Nacht- oder Not- falldienst eher zusätzliche Reibung als Entlastung. Dr. Torsten Möller zeigte sich von der Geschwindigkeit der Entwicklung beein- druckt. Der Vorsitzende der Deutschen Gesellschaft für Teleradiologie (DGfT), Vorstand von Deutschlands größtem zertifizierten Teleradiologienetz reif & möller diagnostic-network ag und Mit- initiator der Veranstaltungsreihe sprach von einer neuen Phase der KI in der Radiologie: „Die Zukunft ist heute da.“ Foundation Models könnten erstmals Bildgebung, Vorbefunde, Laborwerte und klinische Kontextdaten zusammen- führen und damit eine deutlich umfas- sendere Unterstützung ermöglichen als bisherige Einzellösungen. Gleichzeitig mahnte Möller, bei aller technologi- schen Begeisterung ethische Fragen, Sicherheitsaspekte und die Qualität der Trainingsdaten nicht aus dem Blick zu verlieren. Dr. Uwe Engelmann warnte davor, den erhofften Effizienzgewinn durch KI automatisch mit mehr Zeit für Patienten gleichzusetzen. Schon frühere Digitali- sierungsschübe im Gesundheitswesen hätten gezeigt, dass gewonnene Zeit häufig nicht zu Entlastung, sondern zu zusätzlicher Arbeitsverdichtung führe, betonte der NEXUS / CHILI-Gründer und -Geschäftsführer. Dennoch sieht Engel- mann gerade in multimodalen Founda- tion Models enormes Potenzial: Wenn Bilddaten, Befunde, Laborwerte und kli- nische Informationen gemeinsam verar- beitet würden, könne KI den gesamten Patienten erfassen und damit tatsäch- lich einen qualitativen Sprung erreichen. Was bleibt also von der Ausgangs- frage? Foundation Models sind Hype, wenn man sie als sofortige Lösung für alle radiologischen Engpässe verkennt. Sie sind kein Ersatz für klinische Ver- antwortung, keine Garantie für korrekte Befunde und kein Freifahrtschein für unregulierte Automatisierung. Viele Modelle sind noch Forschung, viele Anwendungen nicht zugelassen, viele Leistungsversprechen müssen in realen klinischen Settings erst belegt werden. Sie sind aber ein Paradigmenwech- sel, weil sie die Architektur radiolo- gischer KI verändern. Weg von vielen isolierten Einzelalgorithmen, hin zu adaptiven Basismodellen, die Bild, Text und klinische Daten verbinden können. Weg von rein manueller Annotation, hin zu selbstüberwachtem Lernen aus vor- handenen Daten. Weg von Detektion 68 RadMag · 2-2026

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als Einzelfunktion, hin zu Plattformen, die Befundung, Strukturierung, Priorisie- rung, Zusammenfassung und Entschei- dungsunterstützung integrieren. Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob Foundation Models kommen. Sie sind bereits da und es kommt darauf an, wie sie verantwor- tungsvoll in die Versorgung eingebettet werden. Für Radiologinnen und Radiolo- gen bedeutet das: nicht abwarten, son- dern mitgestalten. Wer die Technologie versteht, kann ihre Grenzen erkennen, ihre Chancen nutzen und verhindern, dass klinische Arbeitsrealität von außen definiert wird. Die Radiologie war schon immer ein Fach an der Schnittstelle von Medizin und Technologie. Foundation Models verschieben diese Schnittstelle erneut. Ob daraus eine Revolution wird, ent- scheidet sich nicht allein im Rechen- zentrum, sondern im Befundungsraum, im PACS, im Tumorboard, in der Gover- nance-Struktur und am Ende in der Frage, ob Patientinnen und Patienten tatsächlich profitieren. Detlef Hans Franke und Natascha Heidenreich, FuP Kommunikation, Frankfurt am Main www.zukunft-teleradiologie.de X -T R A Dr. med. Torsten Möller, Vorsitzender der Deutschen Gesellschaft für Teleradiologie (DGfT), Vorstand von Deutschlands größtem zertifizierten Teleradiologienetz reif & möller diagnostic-network ag und Mitinitiator der Veranstaltungsreihe „Zukunft Teleradiologie“ Dr. Uwe Engelmann, Gründer und Geschäftsführer von NEXUS/CHILI sowie Mitinitiator der Veranstaltungsreihe „Zukunft Teleradiologie“ RadMag · 2-2026 69

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X - P E R T Der Fokus macht den Unterschied Photon-Counting-CT und Ultra-High-Resolution-CT gelten derzeit als die wichtigsten Treiber für eine neue Bildqualität in der Computer- tomographie. Doch je kleiner die Detektorpixel werden, desto stärker verschiebt sich der limitierende Faktor der räumlichen Auflösung: weg vom Detektor – hin zur Röntgenröhre. Entscheidend wird damit der Brennfleck der Röhre. Nur wenn dieser extrem klein und zugleich stabil bleibt, lässt sich das Potenzial moderner CT-Systeme tatsächlich ausschöpfen. Während konventionelle CT-Systeme mit energieintegrierenden Detektoren (EID) Röntgenphotonen zunächst in Licht und erst danach in elektrische Signale umwandeln, zählen Photon-Counting- Detektoren jedes einzelne Photon direkt. Dadurch entstehen Bilder mit höherer räumlicher Auflösung, geringerem Bild- rauschen und oft auch geringerer Dosis. Zudem liefern Photon-Counting-Sys- teme spektrale Informationen und sind weitgehend unempfindlich gegenüber elek tronischem Rauschen. Seit der Einführung der ersten klinischen Dual- Source-PCCT Ende 2021 hat sich die Technologie zunehmend als neues High- End-Segment der CT etabliert. Allerdings erkauft sich die Technologie diesen Vor- teil mit deutlich komplexerer Datenver- arbeitung und höheren Anforderungen an die gesamte Systemarchitektur. Wo hohe Auflösung den Unterschied macht Von der höheren räumlichen Auflösung profitieren insbesondere Anwendungen, 70 RadMag · 2-2026 in denen kleinste anatomische Struk- turen oder subtile pathologische Ver- änderungen sichtbar werden müssen. Stefanie Krämer, Business Develpment Managerin bei Dunlee erklärt: „Photon- Counting-CT ermöglicht es, feinste ana- tomische Strukturen sichtbar zu machen, die in konventionellen CT-Systemen häu- fig an ihre Grenzen stoßen.“ In der Kardiodiagnostik erleichtert die hohe Detailauflösung die Darstel- lung von Koronararterien, weichen Plaques und insbesondere von Stents. In-Stent-Restenosen lassen sich besser erkennen, gleichzeitig wird die Quan-

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X - P E R T tifizierung koronarer Plaques präziser. Gerade bei Herzuntersuchungen ist dies relevant, weil die Bildgebung trotz der ständigen Bewegung des Organs innerhalb weniger Millisekunden erfol- gen muss. Auch in der pädiatrischen Kardiologie berichten Studien über eine höhere diagnostische Genauigkeit im Vergleich zur konventionellen CT. Auch in der Thoraxdiagnostik eröff- net die höhere Auflösung neue Mög- lichkeiten. Beim Lungenkarzinom oder bei interstitiellen Lungenerkrankungen werden feinere Bronchialstrukturen und Bronchialwände sichtbar. Im neuesten White paper von Dunlee wird darauf verwiesen, dass PCCT im Vergleich zur konventionellen EID-CT die Darstellung höherer Bronchialgenerationen ver- bessert. Für die Beurteilung der COPD zeigen Studien zudem, dass PCCT der klassischen EID-CT sowohl qualitativ als auch quantitativ überlegen ist. Gleich- zeitig lässt sich die Dosis reduzieren – ein wichtiger Vorteil bei Verlaufskontrol- len und Screening-Untersuchungen. In der Onkologie verbessert die höhere Detailgenauigkeit die Charak- terisierung kleiner Läsionen und die Abgrenzung zwischen benignen und Die CTRöhren CT6000 und CT8000 von Dunlee sind für UltraHighResolutionCT und Photon CountingCT ausgelegt. Entscheidend für die Bildqualität sind dabei extrem kleine und zugleich stabile Brennflecke. malignen Strukturen, etwa bei renalen Raumforderungen. Kleine Tumoren oder frühe Infiltrationen, die in herkömmli- chen CT-Datensätzen nur angedeutet erscheinen, lassen sich präziser vermes- sen und im Verlauf besser vergleichen. Das kann sowohl die Therapieplanung als auch die Beurteilung des Anspre- chens unter einer systemischen Thera- pie verbessern. RadMag · 2-2026 71

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X - P E R T Stefanie Krämer, Business Development Managerin bei Dunlee, erläutert während einer Messe die Anforderungen moderner HochauflösungsCT Systeme an Brennfleck, Kühlung und mechanische Stabilität. Auch in der Neuroradiologie profitieren die Darstellung feinster Hirnstrukturen, die Erkennung kleiner Infarkte oder Mikroblutungen sowie die Schlaganfall- diagnostik. Besonders bei akuten Schlag- anfällen könnten hochauflösende CT-Sys- teme dazu beitragen, kleinste Blutungen oder ischämische Veränderungen früher sichtbar zu machen. In der Orthopädie und HNO-Diagnostik lassen sich kom- plexe Knochenpathologien, Mikrofraktu- ren oder Veränderungen des Felsenbeins früher und präziser erkennen. Gerade im Bereich des Schläfenbeins und der Coch- lea, wo Strukturen nur wenige Zehntel- millimeter groß sind, stößt die konventio- nelle CT oft an ihre Grenzen. Der Brennfleck wird zum Flaschenhals Bei klassischen CT-Systemen bestimmte vor allem die Größe der Detektorele- mente die Auflösung. Mit Photon- Counting-Detektoren und hochauf- lösenden EID-Systemen gilt dies nicht mehr. Werden die Pixel kleiner, stößt der Brennfleck der Röntgenröhre an seine Grenzen: Ist er zu groß, entste- hen Unschärfen, die den Gewinn durch kleinere Pixel wieder zunichtemachen. Deshalb müssen moderne Hochauf- lösungs-CTs mit besonders kleinen Brennflecken arbeiten. Der Zusammenhang zwischen Detektor- größe und Brennfleck lässt sich verein- facht so beschreiben: Räumliche Auflösung ≈ Fokusgröße² + Pixelgröße² Brennfleck und Pixelgröße tragen damit gleichermaßen zur erreichbaren Auflö- sung bei. Ein hochauflösender Detektor allein reicht also nicht aus. Selbst die feinsten Pixel liefern keine zusätzlichen Details mehr, wenn der Brennfleck zu groß ist und die Projektionen bereits an der Quelle unscharf werden. Die Herausforderung: Wird der Brenn- fleck kleiner, steigt die Leistungsdichte auf der Anodenoberfläche drastisch an. Ein in der Fachliteratur zitiertes Beispiel verdeutlicht das Problem: Würde die native Auflösung einer PCCT im Vergleich zu einer heutigen EID-CT vervierfacht, müsste sich die Fokusfläche theoretisch um den Faktor 16 verkleinern. Die ent- stehende Wärmebelastung könnte die Anode jedoch zum Schmelzen bringen. Deshalb müssen Hersteller einen schwierigen Kompromiss finden: Einer- seits werden extrem kleine Brennflecke benötigt, andererseits muss die Rönt- genröhre genügend Leistung liefern, um schnelle Untersuchungen – etwa kar- diale Scans – ohne Bewegungsartefakte zu ermöglichen. Wird die Röhrenleistung zu stark reduziert, steigt das Bildrau- schen und feine Strukturen verschwin- den trotz hoher nomineller Auflösung wieder im Rauschen. Entscheidend ist deshalb nicht nur ein kleiner Brennfleck, sondern ein kleiner Brennfleck mit aus- reichend hoher kW-Leistung. Hohe Leistung trotz Mini-Fokus Dunlee beschreibt im Whitepaper meh- rere Ansätze, um dieses Dilemma zu lösen. Die Xpert-Bundles der Röhren CT6000, CT6500 und CT8000 bieten sechs Brennfleckgrößen von 1,1 × 1,2 mm 72 RadMag · 2-2026

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bis 0,4 × 0,5 mm. Die größten Brenn- flecke sind für schnelle Routineunter- suchungen mit bis zu 120 kW ausgelegt, die kleinsten speziell für UHRCT- und PCCT-Anwendungen. Bemerkenswert ist, dass auch die kleinsten Brennflecke noch mit relativ hoher Leistung betrieben werden kön- nen. Dunlee verweist auf Simulationen, wonach eine Steigerung von 20 auf 40 kW bei einem Brennfleck von 0,4 × 0,5 mm die Bildqualität deutlich verbessert. Mehr Leistung bedeutet in diesem Fall nicht nur mehr Signal, sondern letztlich auch, dass die theoretisch mögliche Auflösung tat- sächlich klinisch nutzbar wird. Dies ist unter anderem durch eine Anodendrehzahl von bis zu 180 Hz bezie- hungsweise Gantry-Geschwindigkeiten von bis zu 250 rpm möglich. Die schnelle Rotation verteilt die Wärme über eine größere Fläche der Anode. Zusätzlich kommen Flüssigmetalllager (CoolGlide Liquid Metal Bearing), Wasserkühlung sowie Anoden aus Rhenium und Wolfram zum Einsatz. Im Gegensatz zu den meis- ten CT Strahlern, haben Dunlee Xpert Strahler ein spezielles einpoliges Design, bei dem die Anode auf Erdpotential liegt und die volle Hochspannung einpolig an der Kathode anliegt. Der Vorteil dieses Desgins liegt in der besonderen Hochspannungsisolation, statt Öl kann in dieser Bauform Wasser verwendet werden. Das ermöglicht eine deutlich effektivere Kühlung, da Wasser die Wärme etwa zehnmal besser ablei- tet als Öl. Stabilität entscheidet über die Bild- schärfe Neben der Größe ist die Stabilität des Brennflecks entscheidend. Hohe Tem- peraturen und die hohen Rotations- geschwindigkeiten moderner Gantries können dazu führen, dass sich Bauteile der Röntgenröhre nur minimal verfor- men. Schon kleinste Verschiebungen des Brennflecks reichen aus, um die Bildschärfe zu verschlechtern oder Arte- fakte zu erzeugen. Besonders kritisch ist dies bei hochauflösenden Anwendun- gen wie der Koronar-CT. Um dies zu verhindern, setzt Dunlee auf doppelt gelagerte Anoden, eine Quadrupol-Ausrichtung des Elektronen- strahls, flache Emitter und besonders steife mechanische Komponenten. Die doppelte Lagerung soll vor allem bei hohen Rotationsgeschwindigkeiten ver- hindern, dass die Anodenscheibe eiert. Gleichzeitig ermöglicht die Quadrupol- Technologie unterschiedliche Brenn- fleckgrößen aus einem einzigen Emitter sowie eine gezielte Ablenkung in x- und z-Richtung. Nach Angaben des Herstellers bleibt die Brennfleckverschiebung dadurch selbst unter hoher Belastung gering: maximal 0,1 mm in x-Richtung durch thermische Ausdehnung und höchstens 0,05 mm in z-Richtung durch mecha- nisches Wobbling. Gerade bei Struktu- ren im Submillimeterbereich können bereits solche Unterschiede darüber entscheiden, ob eine Läsion scharf oder unscharf dargestellt wird. Ohne Streustrahlraster keine Präzision Zusätzlich zur Röntgenröhre spielt auch die Streustrahlunterdrückung eine zunehmende Rolle. Ohne geeignete Anti-Scatter-Grids nimmt die Bild- qualität bei hochauflösenden Systemen durch Streuarte- fakte deutlich ab. Das White paper formuliert dies deutlich: Ein Detektor ohne Streu- strahlraster sei für UHRCT und PCCT keine Option. Für PhotonCountingCT und UltraHighResolutionCT müssen Röntgenröhre, Brenn fleck und Streustrahlraster präzise aufeinander abgestimmt sein, um das volle Auflösungs potenzial auszuschöpfen. X - P E R T Dunlee setzt deshalb auf 2D-Wolframras- ter mit einem Reinheitsgrad von 99,95 %, Wandstärken unter 70 µm und Pixel- größen unter 300 µm. Trotz der feinen Struktur sollen die Raster den Füllfaktor des Detektors nicht verschlechtern und damit die Dosiseffizienz erhalten. Gleich- zeitig sinkt der Rechenaufwand bei der Bildverarbeitung, weil weniger Streu- strahlung zu korrigieren ist. Der eigentliche Fortschritt der nächsten CT-Generation liegt damit nicht allein in neuen Detektoren. Erst wenn Röntgenröhre, Brennfleck, Küh- lung, Mechanik und Streustrahlraster konsequent auf die höheren Anforde- rungen abgestimmt sind, lässt sich das Potenzial von Photon-Counting-CT und Ultra-High-Resolution-CT tatsächlich ausschöpfen. Stefanie Krämer: „Erst das Zusammenspiel aus Röntgenröhre, Küh- lung, Mechanik und Streustrahlraster macht das volle Potenzial von Photon- Counting-CT nutzbar.“ Der Weg zu schär- feren Bildern beginnt deshalb nicht am Detektor – sondern an der Quelle. www.dunlee.com RadMag · 2-2026 73

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X -T R A RadMag Newsflash Die Zukunft der Radiologie in 32 Innovationen Von KI-gestützten Workflows über Photon-Counting-CT bis hin zu integrierten Screening-Plattformen: Die wichtigsten Neuheiten von RSNA 2025, ECR 2026 und Röko 2026 zeigen, wohin sich die Radiologie entwickelt. RadMag stellt ausgewählte Innovationen vor, die Bildqualität, Effizienz, Vernetzung und klinische Entschei- dungsprozesse nachhaltig verändern könnten. Agfa HealthCare Sensors + AI Agfa HealthCare setzte auf dem RSNA 2025 den Schwer- punkt auf „Sensors and AI“. Gezeigt wurden KI-gestütz- te Bild- und Workflow-Lösungen, die Sensordaten aus Modalitäten intelligent nutzen, Prozesse automatisieren, Bildqualität sichern und Radiologen durch datengetriebene Entscheidungsunterstüt- zung sowie durch effizientere, vernetzte Workflows nachhaltig entlasten. AIRS Medical Swift MR AIRS Medical zeigte Neuerungen rund um SwiftMR, darunter weiter optimierte Deep-Learning-Rekonstruktio- nen für schnellere MRT-Scans bei gleichbleibend hoher Bildqualität. Verbesserte Rauschunterdrückung, höhere Robustheit über Sequenzen hinweg und eine vereinfachte Integration in bestehende Scanner-Work- flows adressieren Produktivität, Patienten- komfort und konsistente Bildgebung im klinischen Routinebetrieb. 74 RadMag · 2-2026

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X -T R A Barco Eonis 3D Barco präsentierte den Eonis 3D-Monitor für medizinische Bild- gebung. Das autostereoskopische Display ermöglicht die drei- dimensionale Darstellung ohne 3D-Brille und eignet sich beson- ders für die interventionelle Radiologie, die OP-Planung und die Schulung. Ziel sind eine bessere räumliche Wahr- nehmung, eine intuitive Visualisierung komplexer Strukturen und effizientere klinische Entschei- dungsprozesse im täglichen Routinebetrieb. Bayer Gadoquatrane Bayer präsentierte die Quanti-Studie zu Gadoquatrane. Die multizen- trische Studie untersucht ein neuartiges, hochkonzentriertes gadolinium- haltiges Kontrastmittel mit Fokus auf die quantitative MRT-Bild gebung. Ziel ist eine präzisere, reproduzierbare Diagnostik bei reduzierter Dosis, insbesondere in der Neuro-, Kardio- und pädiatrischen Radiologie sowie für standardisierte, KI-gestützte Auswertungen im klinischen Alltag. Bild ©: Bayer AG Canon Medical Photon-Counting CT Canon Medical stellt auf der RSNA 2025 ein in Entwicklung befind- liches Photon-Counting-CT-System vor, das einzelne Röntgenphoto- nen nach ihrer Energie misst und so bessere Materialdifferenzierung, höhere Auflösung und genauere Quantifizierung bei potenziell geringerer Dosis ermöglicht. Ziel ist ein klinisch praktikables System mit vereinfachter Archi- tektur und verbesserter Energieresolution. RadMag · 2-2026 75

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X -T R A ClariPi AI Portfolio ClariPi präsentierte sein erweitertes AI-Portfolio zur radiologi- schen Entscheidungsunterstützung. Die Lösungen adressieren Onkologie, Kardiologie und Notfalldiagnostik, liefern automati- sierte Detektion, Quantifizierung und Priorisierung und sind naht- los in klinische Workflows integrierbar. Ziel ist eine schnellere, konsistentere Befundung sowie eine messbare Verbesserung der Versorgungsqualität im klinischen Alltag. Dedalus HealthCare Adaptive Imaging Dedalus HealthCare präsentierte auf dem RSNA 2025 sein Kon- zept des Adaptive Imaging: KI-gestützte Assistenz, sprachbasierte Befundung und intelligente Automatisierung sollen radiologische Workflows effizienter gestalten und die diagnostische Präzision er- höhen. Ziel ist, eine nahtlose Integration von KI in den klinischen Alltag und Radiologinnen und Radio- logen spürbar zu entlasten, zu beschleunigen, zu standardisieren und nachhaltig zu vernetzen. 76 RadMag · 2-2026 Coreline Soft AVIEW Hub Coreline Soft präsentierte den AVIEW Hub als zentrale KI-Platt- form für die Radiologie. Die Lösung bündelt verschiedene AVIEW-Applikationen, orchestriert KI-Analysen workflowbasiert, integriert sich in PACS/RIS und unterstützt insbesondere die Lungen-, Herz- und Präventionsdiagnostik effizient und skalierbar.

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X -T R A Deepc Acute Workflows Deepc fokussierte sich auf die Optimierung sogenannter Acute Workflows. Die Plattform priorisiert zeitkritische Fälle, integriert KI- Ergebnisse zentral und beschleunigt die Entscheidungsprozesse in der Notfalldiagnostik. Ziel sind kürzere Befundzeiten, klare Fall- lenkung sowie eine bessere Koordination zwischen Radiologie, Notaufnahme und klinischen Teams im Akutfall, mit hoher Transparenz, Nachvollziehbarkeit und regulatorischer Sicherheit im klinischen Betrieb. DeepHealth One Enterprise Platform DeepHealth präsentiert ein erweitertes Portfolio an Imaging-Informatik- und klinischen KI-Lösungen, um die Bildgebung end-to-end zu vereinheitlichen, Work- flows zu automatisieren und die Population Health zu verbessern. Schwerpunkte sind Enterprise Imaging, Remote Scanning (TechLive), klini- sche KI für Screening und Diagnostik sowie die neue Breast Suite für die Brustkrebsversorgung. RadMag · 2-2026 77

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Dunlee PCCT Röhre zuverlässiges Die PCCT-Röhre von Dunlee ist für Photon-Counting-CT optimiert. Sie liefert eine extrem stabile Photonen- emission, hohe Leistung bei kleinen Fokus größen und thermisches Management. Damit ermöglicht sie hohe Zählra- ten, präzise spektrale Trennung und die volle Auflösung moderner PCCT- Systeme. X -T R A Floy Workflowoptimierung inhaltlich klar Floy positionierte sich im Kontext der KI- gestützten Befundunterstützung und der Workflow- Optimierung. Der Fokus lag auf Standardisierung, Qualitäts- sicherung und Effizienzgewinnung in der Radiologie, mit praxis- nahen Use Cases für Befundprozesse, die Zusammenarbeit sowie die skalierbare Integration in bestehen- de IT-Strukturen. Damit ergänzte Floy den RSNA-Diskurs ohne Produktlaunch, aber mit klarer Positionierung für den klinischen Alltag. Fraunhofer MEVIS KI-gestützte Bildanalyse und klinische Translation Bei Fraunhofer MEVIS standen vor allem KI-gestützte Bildanalyse und klinische Translation im Fokus. Gezeigt wurden neue Ansätze für robuste Segmentierung, quantitative Bildmarker sowie validierte KI-Modelle für die Onkologie und Interventionen. Ein Schwerpunkt lag auf Erklärbarkeit, regulatorischer Reife und Multicenter-Taug- lichkeit, um Forschungslösungen schneller in die klinische Praxis zu überführen. 78 RadMag · 2-2026

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X -T R A Fujifilm Synapse One Fujifilm stellte Synapse One vor, eine cloudbasierte, unternehmensweite Imaging-Plattform. Sie vereint PACS, RIS und KI-Anwendungen auf einer Oberfläche, unterstützt standortübergreifende Workflows und ermöglicht skalierbare Diagnostik. Ziel ist eine höhere Effizienz, bessere Zusammen- arbeit und eine zukunftssichere IT-Architektur für Radiolo- gie und klinische Bilddaten sowie flexible Erweiterbarkeit, hohe Interoperabilität und langfristige Investitionssicher- heit für Gesundheitseinrichtungen weltweit. GE HealthCare PhotoNova PCCT GE HealthCare stellt Photonova Spectra vor, ein photonenzäh- lendes CT-System mit Deep-Silicon-Detektoren und acht Energie- bins für hochauflösende, spektrale Bildgebung und bessere Materialdifferenzierung. Es soll Workflows mit einem universellen One-Scan-Ansatz vereinfachen und in Neurologie, Onkologie, MSK, Thorax und Kardiologie Diagno- sesicherheit und Effizienz steigern; die 510(k)- Zulassung bei der FDA ist noch ausständig. Harisson.ai Plattform und CT-KI Harrison.ai kündigte mehrere Neuerungen an: eine offene KI-Plattform für eigene und Drittanbieter-Algorithmen, eine umfassende CT-Thorax- Lösung, KI-gestützte Entwurfsbefunde sowie ein Foundation Model für multimodale Radiologie. Ziel ist eine skalierbare, transparente KI-Nut- zung mit messbarem klinischem und wirtschaftlichem Mehrwert für Radiologieabteilungen weltweit, interope- rabel, klinisch validiert, forschungsnah, zukunftssicher, offen, regulatorisch vorbereitet und praxisnah einsetzbar. RadMag · 2-2026 79

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X -T R A X -T R A Hologic Sentimag Hologic stellte Sentimag vor, ein magnetisches Lokalisationssystem für die brusterhaltende Chirurgie. Die Technologie ermöglicht die draht- und radioisotopenfreie Markierung von Läsionen und Lymph- knoten und unterstützt präzise intraoperative Navigation. Ziel ist eine verbesserte OP-Planung, höhere Sicherheit für Patientinnen und Personal sowie effizientere Abläu- fe zwischen Radiologie, Chirurgie und Pathologie im klinischen Alltag und im Screening-Umfeld. IBA Image Quality for AI IBA positionierte Image Quality for AI als Schlüssel für verlässliche KI. Der Fokus lag auf objektiver Messung, Standardisierung und der scannerübergreifenden Vergleichbarkeit der Bildqualität. Ziel ist stabile KI-Performance in Screening, Multicenter-Studien und der Routine, weniger Bias sowie reproduzierbare Ergebnisse durch kon- trollierte Protokolle und kontinuierliches Qualitäts- monitoring für Radiologieabteilungen, KI-Anbieter und Kliniken, im produktiven, regulatorisch abgesi- cherten Einsatz weltweit nachhaltig skalierbar. Jacobian Amplified Reporting Jacobian trat erstmals als neues Unternehmen auf. Entstanden aus Smart Reporting und Fluency for Imaging, zeigte Jacobian eine inte- grierte Plattform für KI-gestützte, sprachbasierte und leitlinienkonforme Befundung, die fragmentierte Work- flows überwindet und Effizienz, Konsistenz sowie klini- sche Qualität in der Radiologie steigert. 80 RadMag · 2-2026

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X -T R A X -T R A Lunit KI für klinische Screeningprogramme Lunit fokussierte sich auf die tiefe Integration seiner KI-Lösungen in klinische Screeningprogramme. Die Software ist nahtlos in PACS-, RIS- und Screening- Workflows eingebunden, unterstützt Priorisierung, Zweitbefundung und Qualitätssicherung und ermög- licht skalierbare, standardisierte Abläufe in Brust- und Lungenscreeningprogram- men mit hoher klinischer Akzeptanz. eng und KI-integriert synchroni- siert mit dem PACS. Ebenfalls neu: Mit Live-Dashboard, RIS-Statistiken und KI-Unterstützung macht medavis Insights Abläufe transparent und in Echtzeit steuer- medavis Das neue, webbasierte medavis RIS medavis treibt die Neuentwicklung des medavis RIS weiter voran: webbasiert, KI-ready und konsequent auf Effizienz ausgelegt. Auf dem Röko zeigte medavis, wie sie die Zukunft der Befundung sehen: strukturiert, bar – datenbasiert, effizient und proaktiv. medavis bietet ein breites Portfolio aus RIS, PACS, Teleradiologie, KI und digitaler Patient Journey. Als Komplettlösung aus einer Hand oder modulare Einzellösungen nach Bedarf. Das Überweiser- und Patientenportal portal4med gibt es jetzt stand-alone, geeignet für jedes RIS. Und radiance365 ermöglicht die Befundung zu jeder Zeit an jedem Ort – ob Teleradiologie oder Homeoffice. RadMag · 2-2026 81

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X -T R A Medtron Day-Safe-System Medtron optimiert Verbrauchsmaterialien mit in-house pro- duzierten, DEHP-freien Spritzen- und Schlauchsystemen in Einweg-, 8-h- und 24-h-Day-Safe-Varianten. Das Day Safe System ermöglicht die Mehrfachnutzung bis zu 24 Stunden, reduziert Kontrastmittelverschwendung, senkt die Kosten pro Patient und verringert Abfall sowie Umweltbelastung in CT- und MRT-Work- flows. Mindray Resona A20 Mit dem Resona A20 adressiert Mindray insbesondere Anwender in der klinischen Forschung. Das Ultraschallsystem kombiniert mehrere neue Bildgebungstechnologien, die auf eine besonders detaillierte Gewebecharakterisierung abzielen. Im Fokus steht der hochauflösende kon trastmittelverstärkte Ultraschall SR-CEUS, der Veränderungen der Mikrozirkulation im Mikrometerbereich sichtbar machen soll. Dadurch lassen sich frühe Perfusionsveränderungen in Läsionen erkennen. Darüber hinaus verfügt das System über die STVi-Scherwellen-Visko- elastographie. Das Verfahren dient der Beurteilung der Gewebeviskosität und könnte insbesondere bei Studien zu chronischen Lebererkrankungen und Tumoren neue diagnostische Ansätze eröffnen. Mint Medical Lungenkrebs-Screening Mint Medical stellte Workflows für das Lungenkrebs-Screening in den Mittelpunkt, die Erst- und Zweitbefundung optimal miteinander verzahnen. Strukturierte Befundvorlagen, stan- dardisierte Kriterien und transparente Vergleichsfunktionen unterstützen konsistente Entscheidungen. Ziel sind höhere Befundqualität, klare Verant- wortlichkeiten und effiziente, nachvollziehba- re Abläufe im organisierten Screening-Alltag. 82 RadMag · 2-2026

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X -T R A Philips Heliumarmer 3 Tesla MRT Philips präsentiert BlueSeal Horizon, eine 3.0T-MRT-Platt- form mit heliumfreiem Magneten, die Heliumnachfüllungen und Entlüftungsrohre überflüssig macht und so Standortauf- wand und Risiken senkt. KI-Funktionen wie SmartPlanning, Real-time Scan Preview und SmartSpeed Precise beschleunigen Untersuchungen, erhöhen die Bildschärfe und unterstützen präzise, konsistente Diagnosen. Rad AI Nex-Gen Reporting Rad AI stellte auf dem RSNA 2025 eine neue Generation der Spracherkennung vor. Die multimodale KI versteht klinischen Kontext, reduziert Diktierfehler und beschleu- nigt die Befundung deutlich. Integriert in Rad AI Reporting unterstützt sie effizientere, präzisere und konsistentere radiologische Berichte durch adaptive Modelle und Workflow-Intelligenz und ent- lastet Radiologinnen und Radiologen nachhaltig im täglichen Befundalltag. Raidium AI-nativer PACS-Viewer Raidium stellt einen AI-nativen PACS-Viewer vor, angetrieben vom Radiologie-Foundation-Model Curia. Die Plattform interpretiert voll- ständige Bilddatensätze, automatisiert komplexe Workflows und agiert als interaktiver KI-Copilot. Damit beginnt eine neue Ära AGI-gestützter Radiologie, verbunden mit dem Markteintritt in den USA für Klinik, Forschung und regulierte klinische Routine zukünftig weltweit. RadMag · 2-2026 83

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X -T R A X -T R A Sectra Integrated Diagnostics Integrated Diagno- Sectra präsentierte die Weiterentwicklung der stics Workstation. Neue Funktionen verbessern die fachübergreifende Zusammenarbeit, bündeln Radiologie, Pathologie und Klinikdaten auf einer Oberfläche und unterstützen strukturierte Work- flows. Ziel ist schnellere, konsistente Diagnostik, weniger Medienbrüche sowie eine effizientere interdisziplinäre Entscheidungsfindung im klinischen Alltag. Siemens Healthineers CT- Workflow Siemens Healthineers stellte einen CT-Workflow vor, der durch KI-Services von der Terminplanung über den Scan bis zur Befun- dung automatisiert wird, inklusive automatisierter Bildnachver- arbeitung und strukturierten Vorbefunden, ergänzt durch Simulationen (Operational Twin) zur Perso- naleinsatz- und Scannerplanung, um Durchsatz zu erhöhen und Wartezeiten zu senken. TeraRecon SaaS-basierte Plattform für Advanced Visualization Mit der SaaS-basierten Plattform TeraRecon AV setzt TeraRecon auf integrierte KI-Automatisierung, spezialisierte klinische Work- flows und skalierbare Cloud-Architekturen, um Advanced Visu- alization stärker in den radiologischen Alltag zu integrieren. TeraRecon AV-Highlights • SaaS-Plattform für Advanced Visualization • KI-Automatisierung für 3D-Postprocessing • Fokus auf Herz, Stroke und Onkologie • Integration externer Segmentierungsmodelle • PACS-fähig und cloudbasiert skalierbar • Abonnement statt klassischer Lizenz 84 RadMag · 2-2026

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X -T R A X -T R A Visage Imaging Workflow AI Visage Imaging zeigte sein cloud-basiertes Visage 7 | CloudPACS als KI-optimierte Enterprise- Imaging-Plattform. Gezeigt wurden KI-gestützte Workflow-Priorisierung, offene Integration belie- biger Algorithmen sowie ultraschnelle Befundung. Alle neuen PACS-Kunden laufen vollständig in der Cloud und adressieren Effizienz sowie Radiologen- Burnout mit skalierbarer Architek- tur, cloudbewährter Performance und non-disruptiven klinischen Workflows weltweit. Ziosoft ZX Lung Segmentation ZioSoft stellte die ZX Lung Segmentation vor. Die KI-basierte Lösung segmentiert Lungen und Läsionen vollautomatisch aus CT-Daten- sätzen, unterstützt quantitative Auswertungen und Follow-up- Vergleiche und lässt sich direkt in bestehende Workflows integ- rieren. Ziel sind reproduzierbare Ergebnisse, Zeit- ersparnis und eine verbesserte Entscheidungs- grundlage in Diagnostik und Screening. reif & möller Teleradiologie ISO 9001 Zertifiziertes Qualitätsmanagementsystem ISO 9001 www.tuvsud.com/ms-zert Absicherung für Nacht-, Wochenend- und Feiertagsdienste +140 Krankenhäuser & Praxen +70 erfahrene Teleradiolog:innen 25 Jahre Erfahrung reif-moeller.de telerad@reif-moeller.de RadMag · 2-2026 85 Teleradiologie

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X - P O Radiologie grenzenlos – als Haltung und Gemeinschaftsprojekt Mit einem ungewöhnlich persönlichen und emotionalen Auftakt eröffneten die Kongresspräsidenten Prof. Saif Afat und PD Dr. Daniel Pinto dos Santos gemein- sam mit Prof. Bettina Bäßler den Deut- schen Röntgenkongress 2026 in Leipzig. Im Mittelpunkt stand dabei weniger die klassische Kongresseröffnung als viel- mehr die Geschichte hinter dem Motto „Radiologie grenzenlos“ – und die Idee, Hierarchien, Rollenbilder und traditio- nelle Grenzen innerhalb der Radiologie zu überwinden. PD Dr. Daniel Pinto dos Santos erin- nerte daran, wie weit ihm die Bühne des Röko einst selbst erschienen sei. „Ich habe damals immer gedacht, dass es eine Grenze zwischen denen, die hier oben sind, und mir im Publikum gibt“, sagte er zu Beginn der Veranstaltung. Genau diese Grenze wollte das Präsi- dium mit dem Kongress bewusst hinter- fragen. Der Röko solle kein Kongress einzelner Personen sein, sondern ein Gemeinschaftsprojekt der gesamten radiologischen Community. Raum für individuelle Interpretation Prof. Saif Afat schlug ebenfalls einen sehr persönlichen Ton an. Sein erster wissen- schaftlicher Vortrag fand 2016 ebenfalls in Leipzig statt – damals noch als Assis- tenzarzt. Nun als Kongresspräsident an denselben Ort zurückzukehren, sei für ihn wirklich überwältigend. Gleichzeitig betonte Prof. Afat, dass der Weg zum Röko 2026 bereits Jahre zuvor begon- nen habe: Inspiriert durch Diskussionen über Vielfalt, Modernisierung und neue Formen der Zusammenarbeit innerhalb der Deutschen Röntgengesellschaft ent- stand 2022 die Idee eines anderen, expe- rimentelleren Kongresskonzepts. Das Motto „Radiologie grenzenlos“ entwickelte sich dabei zum zentralen Leitgedanken. Es solle bewusst offen bleiben und Raum für individuelle Inter- pretation schaffen – sei es im Hinblick auf Karrierewege, Zusammenarbeit, Innovation oder persönliche Entwicklung. PD Dr. Pinto dos Santos formulierte dazu: „Wir wollen gar nicht, dass das unser Kongress ist, sondern es ist natürlich der Kongress von uns allen.“ Prof. Afat ergänzte später mehrfach: „Das ist wirk- lich Ihr Kongress, das ist Euer Kongress.“ Beide Präsidenten betonten damit, dass Radiologie heute nur als Teamleistung funktioniere – unabhängig von Funktion, Herkunft oder beruflicher Rolle. 86 RadMag · 2-2026

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X - P O Prof. Saif Afat und PD Dr. Daniel Pinto dos Santos machten bei der Eröffnung des Röko 2026 deutlich, dass „Radiologie grenzen- los“ nicht nur ein Kongressmotto, sondern eine Haltung für die gesamte radiologische Gemeinschaft sein soll. k y z l a f a R / G R D © d : l i Der Mensch im Mittelpunkt Ein sichtbarer Ausdruck dieses Gedan- kens war auch das visuelle Konzept des Kongresses. Gemeinsam mit einem Künstler entwickelte Poster und Bildwel- ten sollten bewusst keine eindeutigen Zuschreibungen zulassen. Stattdessen steht der Mensch im Mittelpunkt – unabhängig von Alter, Herkunft, Reli- gion oder beruflicher Position. Radio- logie wird damit als gemeinschaftliche Heilkunst verstanden. Besonders bewegend war die Video- ansprache von Prof. Bettina Bäßler, die aus gesundheitlichen Gründen nicht persönlich in Leipzig anwesend sein konnte. Offen sprach sie über die Her- ausforderungen der vergangenen Jahre: „Die letzten beiden Jahre waren gesund- heitlich eine riesige Herausforderung.“ Gleichzeitig machte sie deutlich, dass „grenzenlos“ für sie auch bedeute, trotz der Distanz Teil eines Teams bleiben zu können. Prof. Bäßler würdigte ausdrücklich die Unterstützung durch ihre Mitpräsi- denten sowie die DRG-Geschäftsstelle. Trotz schwieriger Rahmenbedingungen B hat das Team den Kongress gemeinsam weiterentwickelt und umgesetzt. „Was entstanden ist, ist ein Programm, das unserem Motto ‚Radiologie grenzenlos‘ wirklich gerecht wird“, sagte sie in ihrer Videobotschaft. Der Röko 2026 solle deshalb vor allem Raum für Begegnung, Austausch und Inspiration schaffen – weit über die Vorträge hinaus. www.roentgenkongress.de RadMag · 2-2026 87

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X - P O n e W i , r e g r e b z t u e r K n a i t s a b e S © : r e d l i B e l l Mit einem Besucherrekord und einer kongressweiten Inszenierung rund um das Motto „Rays of Knowledge“ hat der European Congress of Radiology 2026 in Wien seine Rolle als wich- tigste europäische Plattform für radiologische Innovationen weiter ausgebaut. 22.418 Teilnehmer aus 121 Ländern kamen Anfang März 2026 ins Austria Center Vienna – ein Plus von mehr als neun Prozent gegenüber dem Vorjahr. a 88 RadMag · 2-2026

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X - P O Rays of Knowledge rückt Wissen, KI und klinische Praxis in den Mittelpunkt Schon beim Betreten des Kongress- geländes wurde deutlich, dass der ECR 2026 nicht nur fachlich, sondern auch visuell neue Akzente setzen wollte. Ins- piriert von der antiken griechischen Wis- senskultur verwandelte sich das Austria Center in eine monumentale Kulisse mit antiker Architektur, klassischen Motiven und kunstvoll gestalteten Installationen. Das Leitmotiv „Rays of Knowledge“ zog sich durch die gesamte Veranstaltung. Kongresspräsidentin Minerva Becker stellte den zentralen Gedanken des Kon- gresses in den Fokus: Radiologie mache das Unsichtbare sichtbar. Wissen, Erfah- rung und Zusammenarbeit seien dabei die entscheidenden Triebfedern für die Weiterentwicklung des Fachs. KI bleibt dominierendes Thema Inhaltlich prägte vor allem die Künstliche Intelligenz erneut zahlreiche Sessions und Diskussionen. Allerdings zeigte sich dabei ein deutlicher Wandel: weg von reinen Demonstrationen einzelner Algorithmen hin zu konkreten klinischen Anwendungen und zur Workflow-Inte- gration. Formate wie das AI Theatre „Pixel Pandemonium“ sowie das In- Focus-Programm „The Art of Artificial Intelligence in Clinical Practice“ beschäf- tigten sich intensiv mit der Frage, wie KI sinnvoll in die tägliche radiologische Routine eingebunden werden kann. Zu den Höhepunkten gehörte die gemeinsame Plenarsitzung von Nina Kott- ler und Charles Kahn, in der sie sich kri- tisch mit den Chancen und Risiken der KI in der Bildgebung auseinandersetzten. Die Frage, ob Radiologen mit KI die „Büchse der Pandora“ geöffnet hätten, führte im Auditorium zu intensiven Diskussionen. Auch die klinische Perspektive spielte eine zentrale Rolle. Neue Session-For- mate wie „How We Do It“ oder „Deco- ding the Diagnosis: Radiology Meets Pathology“ legten den Schwerpunkt stärker auf praktische Erfahrung, inter- disziplinären Austausch und diagnosti- sche Sicherheit im klinischen Alltag. Interventionelle Radiologie und neue Technologien Neben KI präsentierte sich auch die interventionelle Radiologie mit hoher Sichtbarkeit. Neue Systeme und Tech- nologien wurden sowohl in wissen- schaftlichen Sitzungen als auch in spe- ziellen Präsentationsformaten wie „The Cube“ vorgestellt. Die Industrieausstellung setzte eben- falls ein starkes Zeichen: Mehr als 220 Unternehmen präsentierten neue Modalitäten, Softwarelösungen, KI- Anwendungen und digitale Services. Dabei zeigte sich erneut der Trend zu integrierten Plattformstrategien, cloud- basierten Lösungen und herstellerüber- greifenden Ökosystemen. Auch MTRs waren erneut eng in das Kongressprogramm eingebunden. Als offizieller Kongress der European Fede- ration of Radiographer Societies (EFRS) bot der ECR 2026 zahlreiche interpro- fessionelle Formate und förderte den Austausch zwischen Radiologen, MTRs und Industriepartnern. Wissenschaft trifft Inszenierung Traditionell setzte der ECR 2026 erneut stark auf emotionale Kongresserleb- nisse. Die Eröffnungszeremonie „LIGHT“ verband Musik, Kunst und Wissenschaft zu einer aufwendig produzierten Show mit internationalen Künstlern wie der Opernsängerin Angela Gheorghiu und dem Vienna Arts Orchestra. Auch die gesellschaftlichen Veran- staltungen gehörten erneut zu den Pub- likumsmagneten. Besonders die Palace Party in der Wiener Hofburg sorgte mit Lichtinstallationen, Musikern, Tänzern und mythologisch inspirierten Insze- nierungen für einen atmosphärischen Abschluss der Kongresstage. Mit seinem Besucherrekord, dem starken Fokus auf klinisch nutzbare KI und einer außergewöhnlich konsequen- ten visuellen Gestaltung zeigte der ECR 2026 eindrucksvoll, wie sehr sich die Radiologie derzeit zwischen technologi- scher Innovation, Workflow-Transforma- tion und interdisziplinärer Zusammen- arbeit neu positioniert. www.myesr.org/ RadMag · 2-2026 89

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X - P O KI, Interoperabilität und digitale Versorgung prägen die GesundheitsIT Mit einem erneuten Besucherrekord und klaren politischen Signalen ist die DMEA 2026 in Berlin zu Ende gegangen. 22.000 Teilnehmer kamen an den drei Messetagen in die Hauptstadt – sieben Prozent mehr als im Vorjahr. Rund 900 Aussteller aus nahezu 30 Ländern sowie 550 Speaker unterstri- chen den Anspruch der DMEA als zentrale Plattform für die digitale Trans- formation des Gesundheitswesens. In den sechs Messehallen zeigte sich einmal mehr die enorme Dynamik des Digital-Health-Marktes. Künstliche Intel- ligenz, Telemedizin, Interoperabilität und der European Health Data Space (EHDS) gehörten zu den dominierenden Themen der Veranstaltung. Gleichzeitig rückten Cybersecurity, digitale Patien- tenversorgung und Patient Empower- ment stärker in den Fokus. Dabei wurde deutlich, dass die Dis- kussion längst über einzelne Software- lösungen hinausgeht. Viele Anbieter präsentierten zunehmend integrierte Plattformstrategien, cloudbasierte Infra- strukturen und vernetzte Ökosysteme, die klinische Prozesse sektorübergrei- fend verbinden sollen. Gerade im radio- logischen Umfeld standen Themen wie standortübergreifende Workflows, Inter- H b m G n i l r e B e s s e M © d : l i B 90 RadMag · 2-2026 operabilität zwischen RIS, PACS und KIS sowie KI-gestützte Pro- zessoptimierung im Mittelpunkt zahlreicher Gespräche. Politik setzt klare Digitalisierungs-Signale Für starke politische Impulse sorgte Bundesgesundheitsministerin Nina Warken, die die Schirmherrschaft der DMEA übernommen hatte. In ihrer Key- note betonte sie, dass nicht mehr die Frage im Vordergrund stehe, ob digita- lisiert werde, sondern wie entschlossen und intelligent dies umgesetzt werde. Die DMEA zeigt, welche Technologien die Gesundheitsversorgung der kom- menden Jahre prägen werden. Auch weitere politische Vertreterin- nen wie Judith Gerlach, Katharina Schenk sowie Kristina Sinemus nutzten die Bundesgesundheitsministerin Nina Warken im Gespräch mit Tobias Anger und Andreas Dobler von Telepaxx auf der DMEA 2026. Themen wie CloudInfrastrukturen, Inter operabilität und digitale Vernetzung stan den im Mittelpunkt zahlreicher Gespräche.

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X - P O H b m G n i l r e B e s s e M © d : l i B DMEA als Bühne für ihre gesundheits- politischen und digitalen Strategien. KI bleibt Innovationstreiber Wie stark KI inzwischen den Gesund- heitsmarkt prägt, zeigte sich nicht nur in den Kongresssessions, sondern auch auf der Ausstellungsfläche. Zu den aus Besu- chersicht wichtigsten Themenbereichen gehörten laut Veranstalter KI, Mobile Health und Telemedizinlösungen. Besonders sichtbar wurde der Inno- vationsfokus in der Startup & Innovation Area. Rund 70 Startups präsentierten dort neue digitale Anwendungen für Diagnos- tik, Versorgung und Workflow-Manage- ment. Mit dem DMEA nova Award wurde das Unternehmen Prof. Valmed aus Hes- sen ausgezeichnet, dessen KI-Lösung Ärzte bei Diagnosen und Behandlungen unterstützen und den sicheren Einsatz Künstlicher Intelligenz fördern soll. Auch etablierte Unternehmen nutzten die DMEA, um neue Strategien und Kooperationen vorzustellen. Gerade im Bereich der Cloud-Archivierung, Telera- diologie und Datenmanagement zeigte sich, wie stark die Anforderungen an sichere, interoperable und skalierbare IT-Infrastrukturen weiter steigen. Vernetzung als Schlüsselthema Neben den technologischen Innovatio- nen blieb die DMEA vor allem ein Ort des Netzwerkens. Laut Besucherbefragung gehörten der Austausch mit Unterneh- men, die branchenweite Vernetzung sowie Informationen zu Fachthemen erneut zu den wichtigsten Besuchszielen – mit hoher Zufriedenheit der Teilnehmer. Bvitg-Geschäftsführer Sascha Rad- datz betonte zum Abschluss der Messe, dass nun vor allem die politischen Rah- menbedingungen entscheidend seien: Besucherrekord in Berlin: Die DMEA 2026 brachte 22.000 Teilnehmer aus Gesundheitswesen, Industrie, Wissenschaft und Politik zusammen und setzte klare Schwerpunkte auf KI, Telemedizin und digitale Versorgung. mehr Tempo bei der Digitalisierung, pra- xistaugliche Regulierung und eine kon- sequente Überführung digitaler Lösun- gen in die Versorgung. Mit ihrem starken Besucherwachs- tum, den politischen Diskussionen und dem klaren Fokus auf KI und Interopera- bilität bestätigte die DMEA 2026 erneut ihre Rolle als wichtigste deutsche Platt- form für Digital Health – und als Grad- messer dafür, wie schnell die digitale Transformation im Gesundheitswesen tatsächlich voranschreitet. www.dmea.de RadMag · 2-2026 91

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I N D E -X 92 RadMag · 2-2026 Agfa HealthCare Germany GmbH Paul-Thomas-Straße 58 · 40599 Düsseldorf · Deutschland +49 211 229860 www.agfaradiologysolutions.com/de/contact-de www.agfaradiologysolutions.com/de YOUtilix GmbH Henkestraße 91 · 91052 Erlangen · Deutschland info@youtilix.com · www.youtilix.com allMRI GmbH Südstraße 23 · 74226 Nordheim · Deutschland +49 7133 2370220 mail@allmri.com · www.allmri.com Barco GmbH Greschbachstraße 5a · 76229 Karlsruhe · Deutschland +49 721 62010 Kontaktformular www.barco.com/de Bayer Vital GmbH Gebäude K 56 · 51366 Leverkusen · Deutschland +49 214 30-1 Kontaktformular www.radiologie.bayer.de Brainlab AG Olof-Palme-Straße 9 · 81829 München · Deutschland +42 89 9915680 contact@brainlab.com · www.brainlab.com Canon Medical Systems GmbH Hansemannstraße 67 · 41468 Neuss · Deutschland +49 2131 1809-0 info.de@eu.medical.canon · de.medical.canon YOUtilix GmbH Henkestraße 91 · 91052 Erlangen · Deutschland info@youtilix.com · www.youtilix.com contextflow GmbH Margaretenstraße 70/2/8 · 1050 Wien · Österreich +43 6991 9025131 office@contextflow.com · contextflow.com Coreline Europe GmbH Frankfurter Landstraße 62a · 61440 Oberursel · Deutschland +49 1522 5889880 info@corelinesoft.eu · www.corelinesoft.com

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Curagita AG Hans-Bunte-Straße 2 – 4 · 69123 Heidelberg · Deutschland +49 6221 50250 info@curagita.com · www.curagita.com Dedalus HealthCare GmbH Konrad-Zuse-Platz 1 – 3 · 53227 Bonn · Deutschland +49 228 2668000 healthcare.de@dedalus-group.com · www.dedalusgroup.de deepc GmbH Blumenstraße 28 · 80331 München · Deutschland contact@deepc.ai ·www.deepc.ai DeepHealth Sarphatikade 8 · 1017 WV Amsterdam · Niederlande www.deephealth.com/contact/ · www.deephealth.com DGMP 2026 Deutsche Gesellschaft für Medizinische Physik e.V. Ernst-Reuter-Platz 10 · 10587 Berlin +49 30 91607015 office@dgmp.de · www.dgmp.de DMEA Bundesverband Gesundheits-IT – bvitg e. V. Markgrafenstraße 56 · 10117 Berlin · Deutschland +49 1511 5292229 info@bvitg.de · www.dmea.de Dunlee Veenpluis 6 · 5684PC Best · Niederlande +31 40 2731200 ales.dunlee@philips.com · www.dunlee.com ECR – European Society of Radiology Am Gestade 1 · 1010 Wien · Österreich +43 1533 40640 communications@myESR.org · www.myesr.org EDL Software Deutschland GmbH Sprockhöveler Straße 4 · 45527 Hattingen · Deutschland +49 2324 977920 info@edl.gmbh · www.edl.gmbh Floy GmbH Ludwigstraße 9 · 80539 München · Deutschland +49 89 244136090 info@floy.com · www.floy.com I N D E -X RadMag · 2-2026 93

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I N D E -X 94 RadMag · 2-2026 Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS Max-von-Laue-Straße 2 · 28359 Bremen · Deutschland +49 421 178792001 empfang@mevis.fraunhofer.de · www.mevis.fraunhofer.de FUJIFILM Healthcare Deutschland GmbH Balcke-Dürr-Allee 6 · 40882 Ratingen · Deutschland +49 2102 53640 medical_feg@fujifilm.com · www.fujifilm.com/de GE HealthCare Peter-Müller-Straße 24 – 26 · 40468 Düsseldorf · Deutschland +49 211 73744400 www.gehealthcare.de/about/contact-us · www.gehealthcare.de Harrison-AI Pty Ltd Level P · 24 Campbell Street · NSW 2000 Sydney · Australien www.harrison.ai HOLOGIC Deutschland GmbH Kaiserin-Augusta-Allee 112/113 · 10553 Berlin · Deutschland +49 800 5891635 germany@hologic.com · www.hologic.de IBA Dosimetry GmbH Bahnhofstraße 5 · 90592 Schwarzenbruck · Deutschland +49 9128 6070 www.iba-dosimetry.de/ Jacobian GmbH Erika-Mann-Straße 69 · 80636 München · Deutschland +49 89 215540210 contact@jacobian.com · www.jacobian.com Lunit Europe GmbH Korea Business Development Center 8F Ludwig-Erhard-Straße 30 – 34 · 65760 Eschborn · Deutschland contact@lunit.io · www.lunit.io/en medavis GmbH a synava company Bannwaldallee 60 · 76185 Karlsruhe · Deutschland +49 721 929100 info@medavis.de · www.medavis.de mediaire GmbH Ritterstraße 16 – 18 · 10969 Berlin · Deutschland +49 30 28649067 info@mediaire.ai · www.mediaire.ai

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MEDTRON AG Hauptstraße 255 · 66128 Saarbrücken · Deutschland +49 681 970170 info@medtron.com · www.medtron.com Mindray Medical Germany GmbH Goebel straße 21 · 64293 Darmstadt · Deutschland +49 6151 39100 info@mindray.de · www.mindray.com/de Mint Medical GmbH Kurfürsten-Anlage 21 · 69115 Heidelberg · Deutschland +49 6221 321800 info@mint-medical.de · www.mint-medical.de Nelson+ B. V. Prof. E. D. Wiersmastraat 5 · 9713 GH, Groningen · Niederlande +31 88 7764747 info@nelson-plus.com · www.nelson-plus.com Philips Healthcare Röntgenstraße 22 · 22335 Hamburg · Deutschland +49 40 28990 healthcare.deutschland@philips.com · www.philips.de/healthcare R3 Imaging VISOR – Vienna School of Radiology Am Gestade 1 · 1010 Wien · Österreich office@r3-imaging.org · www.r3-imaging.org Rad AI 548 Market St · PMB 49792 · San Francisco, CA 94104-5401 · USA www.radai.com Radiologiekongress Ruhr Rheinisch-Westfälische Röntgengesellschaft e.V. Gänsemarkt 1 · 42897 Remscheid · Deutschland Kontaktformular · radiologiekongress.ruhr/ Raidium 239 avenue Jean Jaurès · 93300 Aubervilliers · Frankreich contact@raidium.eu · www.raidium.eu Raya Diagnostics GmbH Mandlstraße 14 · 80802 München · Deutschland +49 89 43780210 contact@raya-diagnostics.com · www.raya-diagnostics.com I N D E -X RadMag · 2-2026 95

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I N D E -X 96 RadMag · 2-2026 Rayscape Calea Torontalului ST. No 69 · Timisoara · Rumänien +40 721265969 office@rayscape.ai · www.rayscape.ai reif & möller diagnostic-network ag Gathmannstraße 3 · 66763 Dillingen/Saar · Deutschland +49 6831 6989722 telerad@reif-moeller.de · www.reif-moeller.de Röko 2026 Deutsche Röntgengesellschaft e.V. · Bereich Kongresse & Veranstaltungen Ernst-Reuter-Platz 10 · 10587 Berlin · Deutschland +49 30 91607066 kongress@drg.de · www.roentgenkongress.de Sectra Medical Systems Gustav-Heinemann-Ufer 74c · 50968 Köln ·Deutschland +49 221 474570 info.de@sectra.com · www.sectra.com/dach Siemens Healthineers AG Siemensstraße 3 · 91301 Forchheim · Deutschland +49 9191 180 Kontaktformular · www.healthcare.siemens.de TeraRecon 4309 EmperorBoulevard, Suite 310 · Durham, North Carolina 27703 · USA +1 650 372 1100 info@terarecon.com · www.terarecon.com United Imaging Healthcare Germany GmbH Wiesenhüttenstraße 11 · 60329 Frankfurt · Deutschland +49 1512-9728939 julia.freimuth@united-imaging.com · eu.united-imaging.com/en Visage Imaging GmbH Lepsiusstraße 70 · 12163 Berlin · Deutschland +49 30 7009680 info@visageimaging.com · www.visageimaging.com YOUtilix GmbH Henkestraße 91 · 91052 Erlangen · Deutschland info@youtilix.com · www.youtilix.com Ziosoft Inc. 39899 Balentine Dr. Suite 116 · Newark, CA 94560 · USA +1-510-903-8000 sales@ziosoftinc.com · ziosoftinc.com

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Das nächste RadMag erscheint am 27. August 2026 Die Computertomo- graphie gehört zu den dynamischsten Bereichen der Radiologie. Kaum eine andere Modalität entwickelt sich derzeit so schnell weiter wie die CT, angetrieben durch neue Detektorkonzepte, leis- tungsfähige Rekonstruk- tionsverfahren und dem zunehmenden Einsatz Künstlicher Intelligenz. In der September ausgabe 2026 wid- met sich RadMag deshalb umfassend den aktuellen Trends, Technologien und klinischen Entwicklungen der modernen CT-Diagnostik. Im Fokus stehen neue Systemgenera- tionen, die Bildqualität, Geschwindig- keit und Dosismanagement auf ein höheres Niveau heben. Photon-Coun- ting-CT, spektrale Bildgebung und KI-basierte Rekonstruktionsalgorithmen eröffnen weitere diagnostische Mög- lichkeiten und verändern zugleich die Anforderungen an Workflow, Daten- management und Befundung. Zudem gewinnen Themen wie automatisierte Protokollierung, intelligente Assistenz- systeme und die Integration von KI in Besuchen Sie RadMag im Internet . m o c . e b o d a k c o t s · t i s i N © d : l i B den klinischen Alltag zunehmend an Bedeutung. RadMag beleuchtet technologische Innovationen ebenso wie praktische Erfahrungen aus Kliniken und Praxen. Geplant sind Anwenderberichte, Experteninterviews, Marktübersichten und Hintergrundberichte zu aktuellen Entwicklungen in Forschung und Indus- trie. Darüber hinaus werfen wir einen Blick darauf, wie sich die CT in Zukunft zwischen High-End-Technologie, Wirtschaftlichkeit und zunehmender Automatisierung positionieren wird. Die Septemberausgabe bietet damit einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Entwicklungen der modernen Computertomographie von der technischen Innovation bis zur klinischen Anwendung. Sowohl RadMag als auch RadiologieReport 2026 erscheinen wie gewohnt als hochwertig gedruckte Ausgabe, als PDF zum Download sowie online unter www.radmag.de. Folgen Sie uns außerdem auf LinkedIn, um keine Produkt- neuheit und keine Ausgabe zu verpassen. I N D E -X I M P R E S S U M RadMag · Ausgabe 2-2026 Herausgeber / Redaktion / Anzeigenmarketing Guido Gebhardt Würmstraße 18 · 82319 Starnberg · Deutschland +49 15115674833 gg@radmag.de · www.radmag.de Gestaltung / Layout / Produktion Christoph Muschiol Adlerweg 15 · 84061 Ergoldsbach · Deutschland +49 8771 4039663 info@muschiol-online.de Gesamtherstellung Weber Offset GmbH Ehrenbreitsteiner Straße 42 · 80993 München · Deutschland +49 89 143150-0 info@weber-offset.de · www.weber-offset.de Bezugspreis 7,50 € zzgl. Versand © 2026 Guido Gebhardt Alle nicht näher gekennzeichneten Bilder © Guido Gebhardt oder wurden extern zur Verfügung gestellt. Disclaimer Alle Firmen-, Marken- und Produktnamen in dieser Publi kation sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaberinnen und Inhaber. Nicht alle Produkte sind in allen Ländern erhältlich. Um eine bessere und flüssigere Lesbarkeit zu gewährleisten, beziehen sich Personalbezeichnungen selbstverständlich immer auf alle Personen (m/w/d). Hinweis zum Nachdruck Der Inhalt des Magazins ist urheberrechtlich geschützt. Ein Nachdruck oder die Verwendung für Online-Dienste, auch nur auszugsweise, bedarf der Zustimmung des Herausgebers. Inserenten Agfa HealthCare GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 allMRI GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Barco GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Canon Medical Systems GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Coreline Europe GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Curagita AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 DGMP 2026 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 DMEA 2027 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 ECR 2027 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Medtron AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 R3 Imaging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 Reif & Möller Diagnostic Network AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 Radiologie Kongress Ruhr 2026 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 . m o c . e b o d a k c o t s · g n a u m t u r h K n a m P © d : i l i B Titelbild © EDL Software Deutschland GmbH www.linkedin.com/company/radmag www.radmag.de RadMag · 2-2026 97

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