Fokus LCS

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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 2-2026 7,50 Euro F O K U S Lungenkrebs-Screening in Deutschland Die eigentliche Herausforderung beginnt jetzt

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I N D E - X Liebe Leserinnen und Leser, seit dem 1. April 2026 ist das Low-Dose-CT-Lungenkrebs-Screening eine Leistung der gesetzlichen Kranken- versicherung. Aus einem lange diskutierten Vorhaben wird gelebte radiologische Praxis. Jetzt beginnt die eigentliche Herausforderung: das Lungenkrebs-Screening im klinischen Alltag zu etablieren. Genau deshalb widmen wir diese FOKUS-Ausgabe einem einzigen Thema. Statt eines breiten Spektrums radiologischer Entwicklungen haben wir Beiträge zusammengestellt, die den Aufbau eines erfolgreichen Lungenkrebs-Screenings aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchten. Schnell wird deutlich: Im Mittelpunkt steht nicht die einzelne CT-Untersuchung, sondern der gesamte Versorgungsprozess. Standardisierte Befundung, reproduzierbare Bildqualität, belastbare IT-Infrastruk- turen und funktionierende Patientenpfade sind die Voraussetzungen dafür, dass das Screening sein Potenzial entfalten kann. Wie unser Leitartikel ab Seite 4 zeigt, liegt die eigentliche Herausforderung heute nicht mehr in der wissenschaftlichen Evidenz, denn diese ist längst erbracht. Entscheidend ist nun eine strukturierte und skalierbare Umsetzung in der klinischen Praxis. Deshalb haben wir gezielt mit Anbietern von KI- und Workflowlösungen gesprochen und deren Systeme in einer Marktübersicht gegenübergestellt. Von der automatisierten Rundherd-Detektion über integriertes Datenmanagement bis hin zur onkologischen Verlaufskontrolle zeigen die Beiträge, wie unterschiedlich die technologischen Ansätze sind, und wie entscheidend das Zusammenspiel von Technologie, Organisation und klinischer Erfahrung für den Erfolg eines Screeningprogramms sein wird. Wir wünschen Ihnen eine spannende Lektüre und hoffen, dass diese FOKUS-Ausgabe wertvolle Impulse für die praktische Umsetzung des Lungenkrebs-Screenings liefert. Herzlichst, Ihre Vanja Azabagic-Thursar Guido Gebhardt 2 RadMag · 2-2026

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Mehr erfahren. 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 4 Die eigentliche Herausforderung beginnt jetzt Vanja Azabagic-Thursar über den Start des Lungenkrebs- Screenings in Deutschland 8 Lungenkrebs-Screening Übersicht KI- und Workflowsysteme von 10 Anbietern 10 Screening ist ein Prozess... Onur Özek spricht mit RadMag über die neue integrierte Managementlösung von Mint Medical 14 KI als Schlüssel für das Lungenkrebs-Screening Das chinesische Unternehmen United Imaging legt bei der Entwicklung von KI-Innovationen ein enormes Tempo vor 18 Wie DeepHealth den NHS unterstützt Am University Hospital Southampton werden CT- Bilder automatisch analysiert und strukturiert bereitgestellt 20 End-to-End Daten und Workflowmanagement... Nelson+ ist ein konfigurierbares und modulares System für Daten- und Workflowmanagement im Lungenkrebs-Screening 22 KI-Unterstützung für das Lungenkrebs-Screening Rayscape Lung CT unterstützt den gesamten Lungenkrebspfad – von der Früherkennung bis zur onkologischen Verlaufskontrolle 23 Lungenkrebs-Screening umsetzen Raya Diagnostics setzt auf vernetzte Workflows statt auf Insel- lösungen 24 Nicht jede Kl im Lungenkrebs-Screening ist gleich contextflow und Mint Medical bieten eine umfassende Plattform 25 Workflow- Infrastruktur im großen Maßstab AVIEW:HUB ermöglicht zentrales Management von Bilddaten, KI-Analysen und klinischer Befundung 2 Editorial 26 Firmenübersicht 27 Impressum 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 3

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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 4 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 5

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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 Low-Dose-CT-Lungenkrebs-Screening 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 6 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. RadMag · 2-2026 7

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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 8 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 9

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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 10 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 11

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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- 12 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 13 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 14 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- krebs-Screening 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 15

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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. Center der Mayo Clinic sowie verschiedene Er war an der Entwicklung von fünf Generationen der DualSourceCT beteiligt internationale Führungs und Entwick lungsfunktionen in der Medizintechnik. und arbeitete mehr als zwölf Jahre an der Seit 2025 verantwortet er als General PhotonCountingCT, zuletzt als Pro Manager CT Europe das Europageschäft grammleiter für die weltweit ersten drei von United Imaging Healthcare im Bereich PhotonCountingCTSysteme. 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: 16 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. https://eu.united-imaging.com/en RadMag · 2-2026 17

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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. 18 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 DeepHealth-Lösung nahtlos in den klinischen Alltag integriert – CT-Bilder werden automatisch analysiert und strukturiert bereitgestellt. RadMag · 2-2026 19

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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 Nelson+ ist ein vollständig konﬁgurierbares und modulares System für Daten- und Workﬂowmanagement im Lungenkrebs-Screening. Die Plattform vereint Einladungsmanagement, Risikobewertung, CT-Work- ﬂow, KI, radiologische Befundung, Follow-up und Reporting in einem zentralen System. Nelson+ End-to-End Daten- und Workflowmanagement für das Lungenkrebs-Screening 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 CTWorkflow Koordination ◾ Integration von KI, RIS, PACS und Teleradiologie ◾ Workflows für Erst und Zweitbefundung ◾ Screening Review Meetings und klinische Eskalationsprozesse ◾ Management von Zufallsbefunden und Nodule Followup ◾ Echtzeit Dashboards, Reporting und Audit Funktionen 20 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 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 21

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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 KI-Unterstützung für das Lungenkrebs-Screening 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 OnPremiseSetup 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 22 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 23 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 24 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 Workflow-Infrastruktur für Lungen- krebs-Screening 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 25

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I N D E - X 26 RadMag · 2-2026 Canon Medical Systems GmbH Hansemannstraße 67 · 41468 Neuss · Deutschland +49 2131 18090 info.de@eu.medical.canon · https://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 · https://contextflow.com Coreline Europe GmbH Frankfurter Landstraße 62a · 61440 Oberursel · Deutschland +49 1522 5889880 info@corelinesoft.eu · www.corelinesoft.com DeepHealth Sarphatikade 8 · 1017 WV Amsterdam · Niederlande www.deephealth.com/contact · www.deephealth.com 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 IBA Dosimetry GmbH Bahnhofstraße 5 · 90592 Schwarzenbruck · Deutschland +49 9128 6070 www.iba-dosimetry.de MEDTRON AG Hauptstraße 255 · 66128 Saarbrücken · Deutschland +49 681 970170 info@medtron.com · www.medtron.com

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I N D E - X 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 Raya Diagnostics GmbH Mandlstraße 14 · 80802 München · Deutschland +49 89 43780210 contact@raya-diagnostics.com · www.raya-diagnostics.com Rayscape Calea Torontalului ST. No 69 · Timisoara · Rumänien +40 721265969 office@rayscape.ai · www.rayscape.ai United Imaging Healthcare Germany GmbH Wiesenhüttenstraße 11 · 60329 Frankfurt · Deutschland +49 1512-9728939 julia.freimuth@united-imaging.com · https://eu.united-imaging.com/en I M P R E S S U M RadMag · Ausgabe 2-2026 · FOKUS 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 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 Personalbezeich- nungen 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 8 Canon Medical Systems GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Coreline Europe GmbH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Medtron AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 © 2026 Guido Gebhardt Alle nicht näher gekennzeichneten Bilder © Guido Gebhardt oder wurden extern zur Verfügung gestellt. Titelbild © Boss · stock.adobe.com RadMag · 2-2026 27

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