Strukturierte Befundung gilt für Manchen als Qualitätsstandard in der Radiologie: vollständiger, klarer, besser auswertbar. Trotzdem dominiert in der Praxis noch immer das schnelle Freitextdiktat – schlicht, weil es effizient ist. Doch nun scheint sich das Blatt zu wenden: Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) eröffnen neue Wege, die das Beste aus beiden Welten vereinen könnten.

In der jüngsten Diskussionsrunde der AG Informationstechnologie der Deutschen Röntgengesellschaft (@GIT) wurde deutlich, dass das Thema an Fahrt aufnimmt.

Wie das in der Praxis aussehen kann, zeigten Beiträge aus der Forschung und dem klinischen Alltag. Ein Projektteam aus Freiburg präsentierte eine Plattform, die mit Hilfe von LLMs den gesamten Befundprozess automatisiert: vom Abruf relevanter Patientendaten über die strukturierte Anamnese bis zur KI-gestützten Befundvorlage. Radiologinnen und Radiologen können weiter frei diktieren – das System übernimmt die Strukturierung im Hintergrund. „Man soll gar nicht merken, dass man strukturiert befundet“, hieß es dazu augenzwinkernd.

Besonders spannend: Die Plattform arbeitet auf Basis des internationalen FHIR-Standards, wodurch Befunde nicht nur lesbar, sondern auch maschinenverarbeitbar werden. Erste Tests zeigten, dass strukturierte, mittels LLM verarbeitete Texte vollständiger und weniger fehleranfällig sind als Freitextberichte.