AI-Readiness beschreibt, ob ein Pathologie-Labor die Grundlagen geschaffen hat, um KI-gestützte Bildanalyse sinnvoll einzuführen und zuverlässig zu betreiben. Fünf Bausteine sind entscheidend:

• Daten: digitale Schnitte (Whole Slide Images) in ausreichender Qualität und vollständige Metadaten

• Standards: einheitliche Protokolle für Schnitt, Färbung und Scan

• Integration: Schnittstellen zwischen Scanner, Bildarchiv, LIS und KIS, KI-Ergebnisse direkt im Befund-Workflow

• Qualität: validierte und dokumentierte Prozesse für Freigabe und Überwachung von KI

• Team: klare Verantwortlichkeiten, Budget und Schulung

Der AI-Readiness-Check zeigt mit 12 Fragen, wo Ihr Labor bei diesen Bausteinen steht.