Eindeutige Wortwahl, gute Struktur und klare Handlungsempfehlungen werten die radiologische Befundung qualitativ auf. Gleichzeitig werden Fehler vermieden.

Die semi-automatische und strukturierte Befundung von Koronar-CT-Angiographien ist der herkömmlichen Befundung überlegen.

Deep-Learning-Netzwerke analysieren orthopädische Röntgenbilder mit hoher Genauigkeit und können RadiologInnen in der täglichen Routine unterstützen.

RadiologInnen und KlinikerInnen sehen die Vorteile der strukturierten Befundung in einer klareren Struktur und Eindeutigkeit.

Strukturiertes Befunden trägt in der Onkologie zu mehr Klarheit und verbesserter Vollständigkeit der Berichte bei.

Eine Vorlage für die Befundung von MRT-Untersuchungen bei Multipler Sklerose verbessert die Befundqualität.

Strukturierte Befundung von CTs und MRTs bei einem hepatozellulären Karzinom führt zu einer besseren Verständlichkeit des radiologischen Befundberichts.

Strukturierte Befunde von MRTs bei Multipler Sklerose enthalten mehr relevante Informationen für die klinische Entscheidungsfindung als nicht-strukturierte Befunde.

Kliniker lehnen Prosabefunde zunehmend ab. Radiologen sind aufgerufen, sich an der Definition strukturierter Befundberichte zu beteiligen und so die DRG-Initiative zu unterstützen.