A DeepHealth elhozza a mesterséges intelligencia által hajtott radiológiai informatikát a bécsi ECR 2025-re

A DeepHealth elhozza a mesterséges intelligencia által hajtott radiológiai informatikát a bécsi ECR 2025-re

A DeepHealth, Inc., a mesterséges intelligenciával hajtott egészségügyi informatika világvezetője, és a RadNet, Inc. 100%-os tulajdonában lévő leányvállalata bemutatja a mesterséges intelligencia által hajtott radiológiai informatika és lakossági szűrési megoldások következő generációját a 2025-ös Európai Radiológiai Kongresszuson (ECR) Bécsben, Bécsben. A képalkotó gondozással kapcsolatos áttöréseket célzó Deephealth megoldások olyan kritikus klinikai és működési kihívásokat kezelnek, amelyekkel az egészségügyi szolgáltatók világszerte szembesülnek. A DeepHealth megoldásait a DeepHealth OS, egy biztonságos, skálázható és felhőalapú operációs rendszer hajtja, amely integrálja a különböző megoldások adatait, és lehetővé teszi az interoperabilitást a szélesebb körű egészségügyi IT-ökoszisztémával. A mesterséges intelligencia széles körű elterjedésének lehetővé tétele érdekében a DeepHealth stratégiai együttműködést folytatott az ökoszisztéma-ipar vezetőivel az integrált megoldások lehetővé tételében.

„A DeepHealthnél kihasználjuk az AI átalakító erejét, hogy olyan élvonalbeli megoldásokat hozzunk létre, amelyek mélyen gyökereznek a valós klinikai szükségletekben” – mondta Kees Wesdorp, PhD, a RadNet digitális egészségügyi részlegének elnök-vezérigazgatója.

Meggyőződésünk, hogy a mesterséges intelligencia átvétele a radiológiában csak úgy érhető el, ha a mesterséges intelligenciát beépítik a klinikai és operatív munkafolyamatokba, hogy ezáltal a radiológusok és a gondozási csoportok hatalmat kapjanak, akiknek manapság leválasztott eszközökre és különböző adatforrásokra kell támaszkodniuk. Az ECR 2025-ön izgatottan várjuk, hogy bemutathassuk új generációs radiológiai informatikai és lakossági szűrési megoldásainkat, amelyek javítják a működési hatékonyságot, a klinikai bizalmat és az ellátást a radiológiai kontinuumon. "

Kees Wesdorp, PhD, a Radnet digitális egészségügyi részlegének elnök-vezérigazgatója

Egyszerűsítse a munkafolyamatokat a következő generációs radiológiai informatikai megoldásokkal

A DeepHealth célja a legújabb innovációk eljuttatása az európai ügyfelekhez, kihasználva a mesterséges intelligencia erejét a műveletek egyszerűsítésére, a nagyobb betegszám támogatására, valamint a radiológusok és az ellátó csapatok gyorsabb és pontosabb diagnosztizálására.

Az ECR 2025-ön a DeepHealth bemutatja a Diagnostic Suite™-t. Ez kihasználja a DeepHealth OS felhő-natív képességeit, hogy új mércét állítson fel az orvosi képalkotási technológia és a hagyományos képarchiváló és kommunikációs rendszerek (PACS) számára. A Diagnostic Suite egységes mesterséges intelligencia-kompatibilis értelmezési élményt nyújt a meglévő RIS/PACS rendszerek zökkenőmentes integrálására vagy cseréjére, hogy fejlett képességeket biztosítson a radiológusok változó igényeinek kielégítésére. A Diagnostic Workspace egy egységes alkalmazás, amely egyesíti a munkalistát, a pácienst, a jelentéskészítést és a nagy sebességű streaming viewer technológiákat fejlett vizualizációs és mesterséges intelligencia hangszerelési képességekkel. A diagnosztikai csomag felhőalapú, amely nagy megbízhatóságot és méretezhetőséget tesz lehetővé minden méretű és léptékű gyakorlat számára.

A DeepHealth a közelgő frissítéseket is bejelenti A SmartMammo™ fejlett eszközök átfogó készlete a mellrák szűrésének és diagnosztizálásának optimalizálására a hatékonyabb munkafolyamatok érdekében, támogatja a 2D mammográfiát és tovább javítja a helyi munkafolyamat-integrációt. A DeepHealth 3D-s megoldása kompatibilis a vezető OEM-ekkel, és zökkenőmentesen integrálható a radiológusok munkalistáival és jelentéskészítő eszközeivel. Klinikai mesterséges intelligencia-felismerési képességekkel rendelkezik, amelyek automatikusan megtalálják a léziókat, és felmérik a gyanúszinteket a különböző populációkban és sűrű emlőszövetekben, lehetővé téve a rák kimutatási arányának 21%-os növekedését. A frissítések már tartalmazzák a CE-jelöléssel ellátott 2D technológiát, amely támogatja az elsődleges olvasást és betölti a másodlagos olvasói szerepet a mammográfiás kettős leolvasási munkafolyamatokban.

Klinikai mesterséges intelligencia megoldások a tüdő, a prosztata és az agy egészségére

A DeepHealth bemutatja legújabb klinikai eredményeit, és frissíti a szélesebb lakossági egészségügyi portfóliót. A DeepHealth klinikai mesterségesintelligencia-megoldásai átfogó, teljes körű mesterségesintelligencia-alapú megoldásokat tartalmaznak a klinikai diagnosztikához és a tüdő-, emlő- és prosztata-egészségügyi szűrésekhez, valamint mesterséges intelligencia által vezérelt innovációk az agy egészségére vonatkozóan. A DeepHealth megoldásai erősítik a mellrák szűrési programjait az Egyesült Államokban és a tüdőrákot Európában.

A Deephealth mesterséges intelligenciájú tüdőmegoldását a radiológusok támogatására használják az angliai NHS tüdőrákszűrési programjában, amely a világ egyik legnagyobb tüdőrákszűrési kezdeményezése. Ezen a programon belül a kimutatott rákos megbetegedések 76%-át korábbi, kezelhető stádiumban kapták el, míg a történelemben csak 29% (MI nélkül). A megoldás mesterséges intelligencia által vezérelt csomók címkézését, jelentését és betegkezelését biztosítja a tüdőrák diagnosztizálásának hatékonyságának és pontosságának javítása érdekében a tüdőcsomók automatikus észlelésével és szegmentálásával, lehetővé téve a radiológusok számára, hogy magabiztosabban és egy friss tanulmány szerint akár 42%-kal gyorsabban értelmezzék a tüdő CT-vizsgálatait.

A prosztatarák esetében a DeepHealth mesterséges intelligenciával működő prosztatamegoldása támogatja a magas populáció egészségügyi diagnosztikai értelmezését és a biopszia tervezését, amelyet az automatizált prosztataszegmentáció, a szabványos jelentés és a legtöbb fúziós biopsziás rendszerrel való integráció tesz lehetővé. A megoldásról kimutatták, hogy 97%-os diagnosztikai érzékenységet tesz lehetővé a mesterséges intelligencia támogatása nélküli radiológusok 92%-ához képest, és a legutóbbi elemzések kimutatták, hogy az MRI-leolvasás munkafolyamatideje 37%-kal csökken.

A DeepHealth portfóliójának elemei már most is jelentős hatást gyakorolnak a betegekre és az egészségügyi szolgáltatókra szerte a világon. Több mint 800 klinikai helyszín és több mint 3000 radiológus használja a jelenlegi RIS, PACS és AI megoldásokat a jobb ellátás érdekében.

A 2025-ös ECR-en a DeepHealth megoldásportfóliója az 507-es, x5-ös standon lesz.

Források: