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

KEROS

Solución de IA para la asistencia diagnóstica en la resonancia magnética de la rodilla

KEROS es una solución de radiología aumentada con inteligencia artificial para la resonancia magnética de la rodilla. Analiza automáticamente las principales estructuras anatómicas de la rodilla y detecta lesiones de ligamentos, meniscos y cartílagos. Es compatible con todo tipo de máquinas y se integra automáticamente en los entornos de lectura habituales del radiólogo, los PACS o las estaciones de revisión.

Detección y caracterización de lesiones

KEROS detecta y caracteriza las lesiones de ligamentos, meniscos y cartílagos.

Generación automática de un informe pre-rellenado

KEROS genera automáticamente un informe pre-rellenado, ya sea un informe detallado en formato PDF o un informe resumido en formato de «Captura Secundaria». Este informe está disponible en el PACS o en la estación de revisión como una serie adicional.

  • RISONANZA MAGNETICA
  • GINOCCHIO
  • LIGAMENTI
  • MENISQUI
  • CARTIGLIE
  • PACS
  • AI

Mejora del rendimiento del diagnóstico

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Mejora del rendimiento del diagnóstico

Estructuración de la comunicación

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Con pacientes y corresponsales

Risparmiare tempo

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Ahorro de tiempo

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Témoignage

«Llevamos más de un año utilizando KEROS en la clínica para la interpretación de nuestras resonancias magnéticas de rodilla. Nuestra experiencia con la solución es que refuerza la fiabilidad del diagnóstico realizado por el radiólogo y le permite ir directamente al grano en su exploración, al identificar preventivamente las lesiones potencialmente presentes en las estructuras analizadas. Una herramienta que seguramente se convertirá en indispensable, especialmente para los exámenes de los pacientes tratados en un contexto traumático.»

Dr Stephen Binsse,

Radiologist
APHP and imaging center Soissons

Publications

 

  1. Meniscal lesion detection and characterization in adult knee MRI: A deep learning model approach with external validation
    B.Rizk H.Brat  P.Zille R.Guillin C.Pouchy C.Adam R.Ardon G.d’Assignies Physica Medica Volume 83, March 2021, Pages 64-71

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