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DOI: 10.1055/a-2537-6558
Energieeinsparungspotenzial für MR-Scanner im stationären Routinebetrieb
Article in several languages: English | deutsch
Zusammenfassung
Ziel
Wir untersuchten die Energieeinsparung an unserem radiologischen Institut durch Änderungen in der Betriebsart von MRT-Geräten.
Material und Methoden
Zwei unserer MRTs wurden ab Oktober 2022 konsequent über Nacht und am Wochenende heruntergefahren, statt messbereit zu bleiben. Zusätzlich wurde bei einem der Geräte ein Energiesparmodus aktiviert. Zuvor waren die Geräte nur an manchen Tagen heruntergefahren worden und ein Energiesparmodus war nicht aktiviert. Wir ermittelten die Energieeinsparung, indem wir den Energieverbrauch des Gebäudeteils maßen, in dem sich die beiden MRTs befinden, und mit früheren Werten verglichen.
Ergebnisse
Durch das nächtliche Herunterfahren der beiden Geräte konnte die Leistungsaufnahme des Gebäudeteils um 7,04 kW gesenkt werden, durch das Aktivieren des Energiesparmodus um weitere 2,15 kW. Durch diese Maßnahmen wurde eine jährliche Energieeinsparung von bis zu 25000 kWh erreicht. Das entspricht einer Kosteneinsparung von ca. 4200€ sowie einer CO2-Einsparung von etwa 10t. Aus unseren Messungen ergibt sich, dass ein Krankenhaus, welches seine MRTs bisher durchgehend messbereit gelassen hat, jährlich pro Gerät bis zu 20000 kWh einsparen könnte, entsprechend ca. 3300€ sowie etwa 8t CO2. Eine Einschränkung der Patientenversorgung konnte nicht festgestellt werden.
Schlussfolgerung
Energiesparmaßnahmen in der Radiologie können durch Änderung der Betriebsart von MRT-Geräten effektiv und mit wenig Aufwand umgesetzt werden.
Kernaussagen
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Durch Herunterfahren von MRTs außerhalb der Betriebszeiten kann der Energieverbrauch gesenkt werden.
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Ein Energiesparmodus kann die Einsparung noch weiter verbessern.
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Das Umsetzen dieser Maßnahmen ist einfach und bringt keine erkennbaren Nachteile.
Zitierweise
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Thurner J, Fellner C, Stroszczynski C et al. Energy Savings Potential for MRI Scanners in Routine Clinical Practice. Rofo 2025; DOI 10.1055/a-2537-6558
Publication History
Received: 02 September 2024
Accepted after revision: 05 February 2025
Article published online:
27 March 2025
© 2025. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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References
- 1 Heye T, Knoerl R, Wehrle T. et al. The Energy Consumption of Radiology: Energy- and Cost-saving Opportunities for CT and MRI Operation. Radiology 2020; 295: 593-605
- 2 Management-Krankenhaus. Energiemanagement im Uniklinikum Regensburg | Management-Krankenhaus. Accessed February 11, 2024 at: https://www.management-krankenhaus.de/topstories/bauen-einrichten/energiemanagement-im-uniklinikum-regensburg
- 3 Goetzler W, Guernsey M, Foley K. et al. Energy Savings Potential and RD&D Opportunities for Commercial Building Appliances (2015 Update). Accessed December 18, 2023 at: https://www.energy.gov/sites/prod/files/2016/06/f32/DOE-BTO%20Comml%20Appl%20Report%20-%20Full%20Report_0.pdf
- 4 Esmaeili A, McGuire C, Overcash M. et al. Environmental impact reduction as a new dimension for quality measurement of healthcare services. International Journal of Health Care Quality Assurance 2018; 31: 910-922
- 5 Woolen SA, Becker AE, Martin AJ. et al. Ecodesign and Operational Strategies to Reduce the Carbon Footprint of MRI for Energy Cost Savings. Radiology 2023; 307: e230441
- 6 Statista. Industriestrompreise inkl. Stromsteuer in Deutschland bis 2024 | Statista. Accessed November 23, 2024 at: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/252029/umfrage/industriestrompreise-inkl-stromsteuer-in-deutschland/
- 7 Statista. CO₂-Emissionsfaktor für den Strommix in Deutschland bis 2023 | Statista. Accessed November 23, 2024 at: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/38897/umfrage/co2-emissionsfaktor-fuer-den-strommix-in-deutschland-seit-1990/
- 8 Schreyer AG, Schneider K, Dendl LM. et al. Patientenzentrierte Radiologie – Eine Hinführung durch ein narratives Review. RoFo 2022; 194: 873-881
- 9 European Commission. Eurobarometer: Protecting the environment and climate (03.03.2020). https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_20_331
- 10 Chawla A, Chinchure D, Marchinkow LO. et al. Greening the Radiology Department: Not a Big Mountain to Climb. Can Assoc Radiol J 2017; 68: 234-236
- 11 Sumner C, Ikuta I, Garg T. et al. Approaches to Greening Radiology. Acad Radiol 2023; 30: 528-535
- 12 Woolen SA, Kim CJ, Hernandez AM. et al. Radiology Environmental Impact: What Is Known and How Can We Improve?. Acad Radiol 2023; 30: 625-630
- 13 Chaban YV, Vosshenrich J, McKee H. et al. Environmental Sustainability and MRI: Challenges, Opportunities, and a Call for Action. J Magn Reson Imaging 2024; 59: 1149-1167
- 14 Palm V, Heye T, Molwitz I. et al. Nachhaltigkeit und Klimaschutz in der Radiologie – Ein Überblick. RoFo 2023; 195: 981-988
- 15 Heye T, Meyer MT, Merkle EM. et al. Turn It Off! A Simple Method to Save Energy and CO2 Emissions in a Hospital Setting with Focus on Radiology by Monitoring Nonproductive Energy-consuming Devices. Radiology 2023; 307: e230162
- 16 Meteostat. Regensburg | Wetterrückblick & Klimadaten | Meteostat. Accessed November 23, 2024 at: https://meteostat.net/de/station/10776?t=2022–02–07/2022–02–20
- 17 Meteostat. Regensburg | Wetterrückblick & Klimadaten | Meteostat. Accessed November 23, 2024 at: https://meteostat.net/de/station/10776?t=2023–02–06/2023–02–19
- 18 Brown M, Snelling E, De Alba M. et al. Quantitative Assessment of Computed Tomography Energy Use and Cost Savings Through Overnight and Weekend Power Down in a Radiology Department. Can Assoc Radiol J 2023; 74: 298-304
- 19 Prasanna PM, Siegel E, Kunce A. Greening radiology. Journal of the American College of Radiology 2011; 8: 780-784
- 20 McCarthy CJ, Gerstenmaier JF, O’ Neill AC. et al. EcoRadiology--pulling the plug on wasted energy in the radiology department. Acad Radiol 2014; 21: 1563-1566
- 21 Büttner L, Posch H, Auer TA. et al. Switching off for future-Cost estimate and a simple approach to improving the ecological footprint of radiological departments. Eur J Radiol Open 2021; 8: 100320
- 22 Hainc N, Brantner P, Zaehringer C. et al. Green Fingerprint Project: Evaluation of the Power Consumption of Reporting Stations in a Radiology Department. Acad Radiol 2020; 27: 1594-1600
- 23 Klein HM. Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Energieeffizienz in radiologischen Versorgungseinheiten. RoFo 2023; 195: 416-425
- 24 DRG. Kleiner Aufwand, große Wirkung – sechs Energiesparstipps für die Radiologie. Accessed February 28, 2024 at: https://www.nachhaltigkeit.drg.de/de-DE/10078/energiesparstipps-fuer-die-radiologie/
- 25 DGMP. Handlungsempfehlungen zur Energieeinsparung in radiologischen, strahlentherapeutischen und nuklearmedizinischen Einrichtungen. Accessed February 28, 2024 at: https://www.dgmp.de/de-DE/1580/handlungsempfehlungen-zur-energieeinsparung-in-radiologischen-strahlentherapeutischen-und-nuklearmedizinischen-einrichtungen/
- 26 Johnson PM, Lin DJ, Zbontar J. et al. Deep Learning Reconstruction Enables Prospectively Accelerated Clinical Knee MRI. Radiology 2023; 307: e220425
- 27 Recht MP, Zbontar J, Sodickson DK. et al. Using Deep Learning to Accelerate Knee MRI at 3 T: Results of an Interchangeability Study. AJR Am J Roentgenol 2020; 215: 1421-1429
- 28 Edalati M, Zheng Y, Watkins MP. et al. Implementation and prospective clinical validation of AI-based planning and shimming techniques in cardiac MRI. Med Phys 2022; 49: 129-143
- 29 Doo FX, Vosshenrich J, Cook TS. et al. Environmental Sustainability and AI in Radiology: A Double-Edged Sword. Radiology 2024; 310: e232030