Profitable KI-Strategie  

Der Einsatz von KI in der Radiologie wurde als transformative Lösung gepriesen, um Prozesse zu optimieren und den diagnostischen Alltag spürbar zu verbessern. Viele Start-ups und Unternehmen versprechen, die Arbeitslast zu reduzieren oder die Diagnosezeiten zu verkürzen. Doch die Realität sieht oft anders aus: Die erwarteten Effizienzsteigerungen bleiben aus, da die Implementierung und der Betrieb von KI-Systemen komplex und kostenintensiv sind.

Die fehlende Wirtschaftlichkeit von KI-Lösungen für die Radiologie trifft auf eine ohnehin angespannte finanzielle Lage vieler Radiologiepraxen. „Die Vergütung für radiologische Leistungen ist in den letzten Jahren gesunken, während der Druck durch steigende Kosten für Personal, Technologie und Infrastruktur zunimmt,“ bestätigt Benedikt Schneider, Gründer und CEO bei Floy. Damit stehen viele Praxen vor einer doppelten Herausforderung: Die Investitionen in zukunftsfähige Technologien wie KI sind hoch, während die finanziellen Spielräume kleiner werden. So entwickelt sich die vielversprechende Technologie für viele Praxen eher zur finanziellen Be-als zur Entlastung. 

Floy ist ein 2021 in München gegründetes Unternehmen mit 60 Mitarbeitenden. Das Unternehmen hat sich der Mission „Maximize Human Health“ verschrieben und entwickelt Künstliche Intelligenz (KI) Lösungen für die Unterstützung von Radiologinnen und Radiologen. Hiermit konnten sie bereits großen Erfolg erzielen: Schon 200 Radiologiepraxen in Deutschland arbeiten mit Floy. Der Grund dafür: Das besondere Abrechnungsmodell in Verbindung mit dem speziell dafür entwickelten Produktportfolio. 

Mit partnerschaftlichem Modell zur Steigerung der diagnostischen Qualität 

Bereits mehr als 200 deutsche Radiologiepraxen sind Floy Partner für den wirtschaftlich sowie qualitativ profitablen Einsatz von KI. Praxen können ihren Patientinnen und Patienten die KI-Dienste von Floy als Selbstzahlerleistung für 46 Euro anbieten, wobei die Kosten pro Anwendung niedriger sind als die erzielten Einnahmen – so entsteht ein direkter Gewinn, der die EBITDA-Marge um ca. 10 % steigert. „Patienten schätzen die Erweiterung des Serviceangebots in den radiologischen Praxen. Um den Einstieg in die KI-Nutzung zu erleichtern, stellt Floy kostenfrei die technische Installation, alle notwendigen Materialien und sämtliche Schulungen bereit,“ so Schneider.

Das Münchener Radiologie-KI Unternehmen hat seine Produkte speziell für dieses Abrechnungsmodell entwickelt. Das Opportunistic Screening-Portfolio unterstützt Radiologen bei der Erkennung von Auffälligkeiten, die nicht im primären Untersuchungsfokus stehen. Diese klare Abgrenzung zu Mitbewer-bern ist entscheidend: KI, die Radiologen in der Routinebefundung unterstützt, darf nicht als Selbstzahlerleistung für Patienten angeboten und abgerechnet werden. Hierzu zählen beispielsweise die Quantifizierung der Gehirnvolumetrie im Kopf-MRT, die Detektion von Frakturen im Röntgen oder die Erkennung von Tumoren in der Mammographie.

Präzise Neurodiagnostik 

FloyBrain unterstützt Radiologen bei der Auswertung von Kopf-MRTs, um Aneurysmen sowie neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer, Demenz und Multiple Sklerose frühzeitig zu erkennen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Detektion intrakranieller Aneurysmen, die ohne TOF-Sequenz häufig unentdeckt bleiben und ein hohes Risiko für schwerwiegende Komplikationen bergen. Die generierten Berichte liefern detaillierte Informationen zur Quantifizierung relevanter Hirnregionen und Asymmetriewerte, was eine differenzierte und präzise Diagnostik ermöglicht. Darüber hinaus bietet FloyBrain Langzeitanalysen zur Verlaufskontrolle von MS-Läsionen.

Präzise Wirbelsäulendiagnostik 

FloySpine unterstützt Radiologen bei der Auswertung von Wirbelsäulen im CT und MRT, um potenziell bösartige Läsionen zu detektieren und Bone-RADS äquivalent zu klassifizieren. Ein zweistufiger Algorithmus sorgt für hohe Sensitivität und Genauigkeit bei der Erkennung von malignomverdächtigen Raumforderungen. FloySpine nutzt eine an die Bone-RADS Klassifikation angelehnte Kategorisierung, um die Läsionen strukturiert zu klassifizieren und die klinische Entscheidungsfindung zu erleichtern. 

Präzise Mammadiagnostik 

FloyMammo unterstützt Radiologen bei der Auswertung von Mammographien, um Atherosklerose, Tumore und Mikrokalzifikationen zu detektieren. Ein Novum ist die Klassifikation von Brustarterien-Kalzifikationen (BACs) nach der Canadian Society of Breast Imaging, die in eine Abklärung individueller kardiovaskulärer Risikoparameter führen kann. Zudem werden Raumforderungen und Mikrokalzifikationen erkannt und auf einer logarithmischen Skala von 1 bis 10 eingeordnet. 

Technische Integration: Ein Schlüssel zum Erfolg 

Ein entscheidender Erfolgsfaktor von Floy ist die nahtlose Integration in bestehende Praxisabläufe und Systeme. Durch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Softwarepartnern ermöglicht Floy eine mühelose Einbindung ihrer KI-Lösungen in etablierte RIS-und PACS-Systeme. Dr. med. Christian Wiedemeyer, Chief Medical Officer bei Floy erlärt: „Radiologen können so Analyseergebnisse direkt in ihrer vertrauten Arbeitsumgebung abrufen, ohne den klinischen Workflow zu unterbrechen.“ Die breite Kompatibilität mit Systemen wie medavis, VISUS (JiveX), Sectra und vielen Weiteren sorgt für eine effiziente Implementierung. Je nach individueller Präferenz ist eine On-premise oder Cloud-Installation verfügbar. 

Mit über 200 deutschen Partnerpraxen setzt Floy Maßstäbe für die erfolgreiche Integration von Künstlicher Intelligenz in der Radiologie. Das Unternehmen beweist, dass KI-Lösungen nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch sofort lukrativ sein können. Durch ein partnerschaftliches Modell und die nahtlose Einbindung in bestehende Systeme können Radiologinnen und Radiologen ihre diagnostischen Fähigkeiten erweitern und wirtschaftlich profitieren. Dieser Ansatz positioniert Floy als Vorreiter und bietet Praxen die Möglichkeit, zukunftssicher zu agieren – ohne hohe Investitionskosten oder komplexe Implementierungsprozesse.