Software-Based Evaluation of Optimization Potential for Clinical MRI Scanners in Radiology

Abstract

Ziel Ziel der Studie war es, unter Verwendung einer Software-Applikation die Untersuchungsdauern und Wechselzeiten von 2 klinisch stark frequentierten MRT-Scannern einer Universitätsklinik für Radiologie zu analysieren und zu evaluieren, ob sich daraus ein Optimierungspotenzial für die Untersuchungsplanung in der täglichen klinischen Routine der MRT-Diagnostik ableiten lässt. Material und Methoden Anhand einer detaillierten Abfrage mit einer neu entwickelten Software-Applikation („Teamplay Usage“, Siemens Healthineers, Deutschland) wurden innerhalb eines Analysezeitraums von 12 Monaten an 2 MRT-Scannern (1,5 T und 3 T) die durchgeführten Untersuchungen im Hinblick auf Untersuchungsart und jeweilige Untersuchungsdauer analysiert. Zudem erfolgte eine Überprüfung der Einhaltung vorab definierter Planzeiten (30, 45, 60 min) und eine Analyse von Planzeitabweichungen. Des Weiteren wurden Wechselzeiten zwischen Untersuchungen ermittelt und bei einer Auswahl von Wechselkombinationen ein möglicher Einfluss durch den Austausch von MRT-Spulen untersucht. Ergebnisse Bei insgesamt 7184 (1,5T: 3740; 3T: 3444) in die Studie einbezogenen Untersuchungen betrug die mediane Untersuchungsdauer 43:02 Minuten (1,5T: 43:17 min; 3T: 42:45 min). Die 10 häufigsten Untersuchungsarten je MRT-Scanner wurden unter Berücksichtigung einer Vor- und Nachbereitungszeit von 9 Minuten je Untersuchung zu 54,5 % (1,5 T) bzw. 51,9 % (3 T) innerhalb der vordefinierten Planzeit abgeschlossen. Gesamthaft betrachtet wurde für Untersuchungen mit einer Planzeit von 30 Minuten mehr Zeit aufgewendet, hingegen wurde der größte Anteil der mit 45 Minuten geplanten Untersuchungen auch innerhalb dieser Zeit abgeschlossen. Untersuchungen mit einer Planzeit von 60 Minuten nahmen zumeist weniger Zeit in Anspruch. Ein Vergleich zwischen Planzeit und ermittelter Untersuchungsdauer der häufigsten Untersuchungsarten zeigte insgesamt ein nur geringes Optimierungspotenzial. Spulenaustausche zwischen 2 Untersuchungen hatten einen geringen, jedoch statistisch nicht signifikanten Effekt auf die mediane Wechselzeit (p = 0,062). Schlussfolgerung Mittels einer Software-basierten Analyse konnte ein detaillierter Überblick in Bezug auf Untersuchungsart, Untersuchungsdauer und Wechselzeiten hochfrequentierter klinischer MRT-Scanner erlangt werden. In der untersuchten Klinik ließ sich ein geringes Optimierungspotenzial für die Untersuchungsplanung ableiten. Ein für unterschiedliche Untersuchungsarten notwendiger Austausch von MRT-Spulen hatte einen geringen Effekt auf die Wechselzeiten. Kernaussagen Zitierweise

Utilization of a cloud-based radiology analytics platform to monitor imaging volumes at a large tertiary center

“…For example, a measurement period of 10 days is unlikely to provide a representative snapshot of a radiology enterprise [13] . Thus, the CBRAP used in this study is a potential software solution that can access scan archives and store/analyze scan data on a macro level, offering a full scale analysis of a radiology enterprise [2] , [3] , [15] , [16] .…”

“…al. used the tool to investigate the effect of MRI coil exchanges on delays in 7184 exam changeover times [9] . In addition, Maguire et.…”

“…Predefined DICOM tags allow for comprehensive data collection regarding imaging protocol usage, exam volume and duration, radiation dose levels, and patient change times between exams from the image DICOM header (if minimization of uploaded patient data is desired, individual DICOM tag can be individually selected for upload) [11] . This data is relevant for the CBRAP’s functionality, and can be used to evaluate trends in radiology service usage and modality usage by a centralized analytics platform [9] .

Fig.

…”

“…Clearly, evaluating institutional trends in radiology is essential to optimize imaging utilization while simultaneously providing the highest possible quality of examination services [9] . However, monitoring a radiology enterprise can be challenging at large hospitals, where the large number of imaging exams as well as the complexity of various modalities is difficult to track.…”

“…Previous studies evaluating processes in sectional imaging—e.g. computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI)—have been limited by small sample size or are entirely simulation-based [4] , [9] , [10] .…”