Jetzt RIS-Entwicklung skalieren

 **Kunde:** Ein führender US-Anbieter für Teleradiologie-Dienstleistungen, der über 500 Kliniken weltweit vernetzt.

 **Herausforderung:** Das bestehende System litt unter massiven Latenzproblemen bei der Übertragung hochauflösender DICOM-Bilder, was die Diagnosezeiten verlängerte. Die zentrale Herausforderung war das **Desarrollo de sistema de informacion de radiologia (RIS)**, das nicht mehr mit dem exponentiellen Datenwachstum Schritt halten konnte und dringend eine Optimierung der C++ Backend-Architektur benötigte.

 **Lösung:** Smartbrain stellte ein dediziertes Team von drei Senior C++ Entwicklern bereit, die auf Bildkompression und Netzwerkprotokolle spezialisiert waren. Innerhalb von zwei Wochen analysierten sie den bestehenden Code und identifizierten Engpässe in der Speicherverwaltung und im Threading-Modell. Das Team implementierte eine neue, asynchrone Datenverarbeitungspipeline und optimierte die DICOM-Parsing-Algorithmen unter Verwendung moderner C++ Standards (C++17/20). Sie arbeiteten eng mit dem internen Team des Kunden zusammen, um eine nahtlose Integration in die laufende Produktion zu gewährleisten, ohne Ausfallzeiten zu verursachen.

 **Ergebnis:** Durch die Optimierungen konnte die Latenz bei der Bildübertragung drastisch reduziert werden. Die Rendering-Zeit für komplexe 3D-Modelle sank signifikant. Dies führte zu einer direkten Steigerung der Diagnoseeffizienz und ermöglichte es dem Kunden, 20% mehr Anfragen pro Tag zu bearbeiten. Konkret wurde eine 45%ige Reduzierung der Latenz erreicht.

 **Kunde:** Ein großes Universitätsklinikum im Mittleren Westen der USA mit über 1000 Betten und umfangreicher Forschungsabteilung.

 **Herausforderung:** Die Integration neuer MRT-Geräte in das veraltete IT-Ökosystem scheiterte an Inkompatibilitäten. Das Kernproblem lag im **Desarrollo de sistema de informacion de radiologia (RIS)**, das proprietäre Schnittstellen nutzte und nicht flexibel genug war, um moderne HL7-Standards und DICOM-Worklist-Management effizient abzubilden, was zu manuellen Workarounds führte.

 **Lösung:** Unser augmentiertes Team aus zwei C++ Systemarchitekten und zwei Entwicklern übernahm die Modernisierung der Schnittstellen-Layer. Anstatt das gesamte System neu zu schreiben, entwickelten sie eine leistungsfähige Middleware in C++, die als Übersetzer zwischen den neuen Geräten und dem Legacy-RIS fungierte. Sie nutzten robuste C++ Bibliotheken für die HL7-Verarbeitung und implementierten ein fehlertolerantes Queuing-System, um Datenverluste bei Netzwerkschwankungen zu verhindern. Der Prozess umfasste auch umfangreiche Unit-Tests und Simulationen, um die Patientensicherheit zu garantieren.

 **Ergebnis:** Die Middleware ermöglichte eine vollautomatische Datenübertragung zwischen den Modalitäten und dem RIS. Manuelle Eingabefehler wurden eliminiert und die Zeit für die Patientenaufnahme in der Radiologie wurde halbiert. Das Projekt wurde zwei Wochen vor dem Zeitplan abgeschlossen. Das Ergebnis war eine 99,9%ige Systemverfügbarkeit.

 **Kunde:** Ein innovatives MedTech-Startup aus Kalifornien, das KI-gestützte Diagnosetools für die Onkologie entwickelt.

 **Herausforderung:** Die Rechenzeit für die KI-Modelle war zu hoch für den klinischen Alltag. Die Herausforderung bestand darin, die Performance im **Desarrollo de sistema de informacion de radiologia (RIS)** zu steigern, da die Python-basierten Prototypen nicht schnell genug in die C++ Produktionsumgebung der Krankenhäuser integriert werden konnten.

 **Lösung:** Smartbrain stellte Experten für High-Performance Computing (HPC) und C++ zur Verfügung. Das Team portierte die rechenintensiven Teile der Inferenz-Engine von Python nach C++ und nutzte CUDA für die GPU-Beschleunigung. Sie optimierten die Speicherzugriffe und parallelisierten die Bildvorverarbeitungsschritte. Zusätzlich entwickelten sie eine API, die es dem RIS ermöglichte, Analyseanfragen direkt an den KI-Server zu senden und Ergebnisse in Echtzeit zu empfangen. Die Zusammenarbeit erfolgte in zweiwöchigen Sprints mit täglichen Stand-ups.

 **Ergebnis:** Die Verarbeitungsgeschwindigkeit der KI-Analysen wurde massiv gesteigert, was Echtzeit-Feedback während der Befundung ermöglichte. Dies verschaffte dem Startup einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil und führte zu neuen Partnerschaften mit großen Klinikketten. Die Optimierung brachte eine 12-fache Geschwindigkeitssteigerung.