Aide au diagnostic, quantification, caractérisation, reconstruction d’image: l’intelligence artificielle médicale à portée de main pour la radiologie

qER

KI-Lösung für die Notfalldiagnose bei Schädel-CT-Scans

qER ist ein Werkzeug, das Radiologen und Notfalldienste bei der Erkennung von Hirnpathologien unterstützt. qER analysiert Röntgenbilder, erkennt verschiedene Hirnpathologien wie Blutungen oder Schädelfrakturen und integriert die Ergebnisse in die übliche Leseumgebung des Radiologen.

Automatische Erkennung, Lokalisierung und Langzeitüberwachung von dringenden und kritischen Hirnpathologien für den Patienten

qER erkennt intrazerebrale Blutungen und ihre Subtypen, Herzinfarkte, Tumormasseneffekte, Mittellinienabweichungen, Atrophien und Schädelfrakturen.

Automatische Klassifizierung und Sortierung von auffälligen Untersuchungen innerhalb einer Arbeitsliste

Der qER-Algorithmus gibt Radiologen und Notärzten einen umfassenden Überblick über alle Untersuchungen mit KI-Ergebnissen während des Tages. Kritische Fälle werden hervorgehoben und sofort identifizierbar

Automatisierte Erstellung eines Berichts, der ein kommentiertes Bild sowie erkannte und lokalisierte Pathologien enthält.

qER erstellt einen vorausgefüllten Bericht, der kommentierte Bilder, Informationen über die Dringlichkeit oder Kritikalität der Untersuchung sowie alle entdeckten Anomalien und deren Position enthält.

  • Gehirnpathologien
  • Blutungen
  • Herzinfarkte
  • Atrophien
  • Schädelfrakturen
  • Röntgenstrahlen
  • Nachweis

Priorisierung des Patientenflusses

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Priorisieren Sie den Patientenfluss in Notfallsituationen und verbessern Sie die Patientenversorgung mit diesem KI-Triage-Assistenten.

Zeit sparen

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Sparen Sie Zeit dank der automatischen Erkennung bestimmter Hirnpathologien.

Integrieren Sie in Ihre Infrastruktur

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Integrieren Sie die KI-Unterstützung direkt in Ihre bestehende Infrastruktur und in Ihren regulären klinischen Arbeitsablauf.

Sparen Sie Zeit, sichern Sie Ihre Diagnose und rationalisieren Sie Ihre Arbeitsabläufe mit Incepto

Testimonial

Dies ist einer der bisher größten Fortschritte der KI in der Radiologie, weil sie das Deep Learning auf die Notfallorientierung bei vielen Gehirnscans ausweitet.

Dr Eric Topol,

Scripps, USA

Publications

  1. National trends in use of computed tomography in the emergency department. Kocher, K. E. et al. Ann. Emerg. Med 58, 452–462 (2011).
  2. Development and Validation of Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans. S. Chilamkurthy, et al. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204155
  3. Chilamkurthy, Sasank, Rohit Ghosh, Swetha Tanamala, Mustafa Biviji, Norbert G Campeau, Vasantha Kumar Venugopal, Vidur Mahajan, Pooja Rao, and Prashant Warier. “Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans: A Retrospective Study.” The Lancet 392, no. 10162 (December 2018): 2388–96. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31645-3.
  4. Artificial intelligence pinpoints nine different abnormalities in head scans. Emily Mullin. Nature Medicine (2018). 10.1038/d41591-018-00003-4.

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