Native CT des Neurokraniums einer 61-jährigen Patientin mit akuter rechtsseitiger Hemisymptomatik. Harrison Brain CT erkennt eine akute Ischämie links parietal (links) und eine akute Thrombose der Arteria cerebri media (rechts). Die Pathologien werden in einer Tabelle aufgelistet und direkt in den CT-Bildern dargestellt.
Wir brauchen verlässliche AI-Assistenten in der Neurologie und Traumatologie. Ein neues Werkzeug für die native Schädel-CT hilft bei der Erkennung akuter und chronischer Läsionen.
Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen Harrison CT Brain, einen AI-Assistenten für CT-Untersuchungen des Schädels.
Wie Harrison Brain CT arbeitet
Der AI-Assistent berichtet akute und chronische intrakranielle Prozesse in nativen CT-Untersuchungen. In Tabellen werden die Läsionen mit Fokus auf ihre Akuität gelistet. Die meisten, jedenfalls die akuten, Pathologien werden als Farbmarkierungen direkt in die CT-Bilder eingezeichnet.
Jeder Mediziner kann Harrison CT Brain durch den raschen und einfachen Upload von CT-Studien des Neurokraniums auf Radailogy einsetzen.
Wer profitiert
Patienten, Kliniker und Radiologen durch die detaillierte Auslistung von Pathologien des Schädels mit Tabellen und der direkten Darstellung in CT-Bildern.
Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy
In unserer ersten Testreihe sahen wir präzise Ergebnisse insbesondere für akute intrakranielle Blutungen und Frakturen des Gesichts- und des Gehirnschädels. Wir fanden die Differenzierung der akuten von chronischen Parenchymläsionen ermutigend. Unsere Daten zur Sensitivität und Spezifität von jeweils etwa 80 % für akute Blutungen waren mit jenen der verfügbaren Publikationen vergleichbar. Die vom Hersteller angegebene Liste von 130 erkennbaren Pathologien muss in grösseren Studien getestet werden. Auch die Entscheidung, den AI-Assistenten als Triage-Tool in der Teleradiologie einzusetzen, bedarf einer umfassenden Datenlage. Wir unternehmen eine solche prospektive Studie in diesem Moment. Wir halten Sie auf dem Laufenden.
Die wissenschaftliche Evidenz
Hillis JM, Bizzo BC, Newbury‐Chaet I, Mercaldo SF, Chin JK, Ghatak A, Halle MA, L’Italien E, et al. Evaluation of an Artificial Intelligence Model for Identification of Intracranial Hemorrhage Subtypes on Computed Tomography of the Head. Stroke Vasc Interv Neurol. 2024 May 16;4(4):e001223
Daten zum Upload auf Radailogy
Native CT-Untersuchungen des Schädels jeden CT- Geräteherstellers für Patienten älter als 18 Jahre, axiale Reformationen, Schichtdicke höchstens 1,5 mm, Weichteil-Rekonstruktionskernel