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Warum Radailogy einen Unterschied ausmacht

Auf unserer Online-Plattform www.radailogy.com bieten wir Ihnen die führenden AI-Softwares für Ihren täglichen Gebrauch. Wir prüfen jede Software auf Herz und Nieren, bevor wir sie für Mediziner weltweit freigeben. Besuchen Sie unsere Online-Plattform und finden Sie heraus, welche AI-Software für Ihre medizinische Spezialisierung interessant ist: https://www.radailogy.com/de/ai-partner/

Was Radailogy kostet

Mit Radailogy sind Sie an keine AI-Firma vertraglich gebunden. Sie senden uns einfach und sicher Ihre radiologischen Studien und Sie haben die Wahl!

Pure AI

Sie erhalten das AI-Ergebnis für Ihre Studien schnell und transparent, ab € 8

Combained

Unsere intensiv auf AI trainierten Fachärzte für Radiologie wählen die passende AI für Ihre Untersuchung aus und integrieren das AI-Ergebnis in unseren fachärztlichen Befund, ab € 23

Defained

Unsere Radailogen verwenden die von Ihnen gewünschte AI und integrieren das AI-Ergebnis in unseren fachärztlichen Befund, ab € 23

Wie Radailogy funktioniert

Wir laden Sie herzlich zu unserem Kick-off-Event am 1. Dezember 2023 um 19:00 Uhr ein! Wir führen Sie live von A bis Z durch die Welt unserer AI!

Besuchen Sie uns persönlich in unserem Headquarters im schweizerischen Baar oder nehmen Sie an unserer Live-Präsentation per Videokonferenz teil!

Jetzt einfach anmelden!

office@radailogy.com

Tel +41 41 763 33 10

Wir freuen uns, Sie schon bald bei Radailogy begrüssen zu dürfen!

Merken Sie den Termin vor! Wir laden Sie herzlich zu unserem Kick-off-Event am 1. Dezember 2023 um 19:00 Uhr ein!

Teilen Sie unsere Vision bei Radailogy, erleben Sie unsere Performance hautnah, lernen Sie unser Team kennen und genießen Sie Sie mit uns einen Abend mit Cutting Edge-Präsentationen rund um die Künstliche Intelligenz in der Medizin!

Sichern Sie sich Ihr Ticket jetzt unter office@radailogy.com

Zentral

Zentraler geht es nicht: Unser neuer Standort liegt im Herzen der Zentralschweiz. Mit dem direkten Autobahnanschluss vor der Tür erreichen Sie uns vom Flughafen Zürich in weniger als 30 Minuten.

Geräumig

Mehr Arbeitsraum in einer unnachahmlich eleganten und entspannten Atmosphäre. Außerdem haben wir unser brandneues TV-Studio eingerichtet. Ab September 2023 werden wir mit wöchentlichen Übertragungen live gehen. Außerdem werden wir Videokonferenzen professionell aus unserem TV-Studio streamen.  

Individuell

Unsere Mitarbeiter und Gäste finden eine riesige Auswahl an großzügigen Open-Space-Räumen, Konferenzräumen und Lounges. Erleben und genießen Sie unseren Spirit bei Radailogy!

Wir freuen uns, mit Ihnen in eine gemeinsame, vertrauensvolle und erfolgreiche Zukunft zu gehen!

Ihr Team bei Radailogy!

Time is Health: Unser Motto wird insbesondere verständlich, wenn es um akute ischämische Schlaganfälle geht. Jede medizinische Akutstation weiss, was es heisst, rund um die Uhr eine Vielzahl an Patienten mit der besten diagnostischen Präzision zu begleiten. Intrakranielle Akutpathologien müssen rasch und sicher visualisiert werden.  

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen CINA-ASPECTS, eine AI-Software für die Erkennung akuter intrakranieller Ischämien in CT-Studien.

Warum CINA-ASPECTS bedeutend ist und wie es arbeitet

CINA-ASPECTS wurde als Triage-Tool für den radiologischen Akutbetrieb entwickelt. Die Software berichtet umgehend den Verdacht auf akute intrakranielle Ischämien in CT-Untersuchungen und ermöglicht die Priorisierung dieser Patienten. Die Software verschafft Radiologen und Akutmedizinern eine herausragende Darstellung der Befunde in Wort und Bild.

Jeder Mediziner kann CINA-ASPECTS für jeden einzelnen Notfallpatienten durch den raschen und einfachen Upload von CT-Studien des Neurokraniums auf Radailogy einsetzen. In medizinischen Institutionen kann diese AI-Software ihre Arbeit auch automatisch im Hintergrund verrichten, um das gewünschte Triage-Potential vollständig auszunützen.

Wer profitiert

Die Triage akuter ischämischer Schlaganfälle ist für alle Beteiligten, also für Patienten, Kliniker und Radiologen, essentiell.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

Die vom Entwickler angegebenen statistischen Daten der Sensitivität von 76,6%, der Spezifität von 88,7% und der Genauigkeit von 87,0% konnten wir unseren Tests reproduzieren und erarbeiteten teils höhere Daten zur Genauigkeit.

CINA-ASPECTS erkennt Hypodensitäten des supratentoriellen Gewebes und sulcale Störungen der Rinden-Markdifferenzierung. Der namensgebende topograhische ASPECTS wird zur Analyse verwendet: Das supratentorielle Gewebe wird pro Hemisphäre in zehn Regionen des Cerebri media-Versorgungsgebiets unterteilt, um Ischämien einer der beiden Hemisphären zu beschreiben. Die suspizierten pathologischen Areale werden farblich gekennzeichnet und in einer Tabelle unter Angaben der mittleren Dichtewerte pro Region tabellarisch gelistet. Daraus wird der ASPECTS für beide Hemisphären berechnet und angegeben.

Der Entwickler nennt als Limitation, dass ältere Infarkte nicht korrekt erkannt werden könnten und nennt als Einschlusskriterium für die Anwendung von CINA-ASPECTS die Durchführung innerhalb von 100 Minuten nach dem klinischen Ereignis.

CINA-ASPECTS unterstützt derzeit die Erkennung von Ischämien des posterioren Kreislaufs (pc-ASPECTS) nicht. Wir erwarten dies mit dem nächsten Upgrade.

Wir evaluierten CINA-ASPECTS auch zusammen mit den zwei weiteren Softwares, CINA-ICH and CINA-LVO, welche zur Erkennung hämorrhagischer und nicht-hämorrhagischer Schlaganfälle in CT-Studien entwickelt wurden. Finden Sie mehr dazu in unserer AI Software!   

Die wissenschaftliche Evidenz

Ayobi A, Chang P, Chow D, Filippi C, Quenet S, Tassy M, Chaibi Y. Validation of a Deep Learning AI-based Software for Automated ASPECTS Assessment. ECR 2023. DOI:           10.26044/ecr2023/C-19206

Daten zum Upload auf Radailogy

Native CT-Studien des Neurokraniums jeden CT- Geräteherstellers, axiale Reformationen, Matrixgröße mindestens 256 x 256; Schichtdicke höchstens 2,5 mm, Röhrenspannung 100 kVp bis 160 kVp (empfohlen 120 kVp bis 140 kVp), Weichteil-Rekonstruktionskernel

Time is Health: Unser Motto wird insbesondere verständlich, wenn es um akute Lungenembolien geht. Die Diagnose mit der CT-Angiographie des Pulmonalarterien ist dementsprechend dringend. Die automatisierte Früherkennung positiver Befunde hilft jeder medizinischen Akutstation, die weiss, was es bedeutet, rund um die Uhr eine Vielzahl an Patienten zu begleiten.

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen CINA-IPE, eine AI-Software für die Erkennung akuter Embolien der Pulmonalarterien in CT-Angiographien.

Warum CINA-IPE bedeutend ist und wie es arbeitet

CINA-IPE berichtet als Triage-Tool im radiologischen Akutbetrieb den Verdacht auf Thrombosen der Pulmonalarterien in CT-Angiographien und ermöglicht die Priorisierung dieser Patienten. Die Software verschafft Radiologen und Akutmedizinern eine klare bildliche Befunddarstellung.

Jeder Mediziner kann CINA-IPE für jeden einzelnen Notfallpatienten durch den raschen und einfachen Upload von CT-Angiographien der Pulmonalarterien auf Radailogy einsetzen. In medizinischen Institutionen kann diese AI-Software ihre Arbeit auch automatisch im Hintergrund verrichten, um das gewünschte Triage-Potential vollständig auszunützen.

Wer profitiert

Die Triage akuter Lungenembolien ist für alle Beteiligten, also für Patienten, Kliniker und Radiologen, essentiell.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

CINA-IPE erkennt Emboli der zentralen und parazentralen Pulmonalarterien mit hervorragender Sicherheit. Die suspizierten Arterien werden in axialen MIPs gekennzeichnet.

Die vom Entwickler angegebenen statistischen Daten der Sensitivität von 86,6%, der Spezifität von 92,7% und der Genauigkeit von 90,0% konnten wir in unseren klinischen Test bestätigen. Unsicherheiten erkannten wir in der Erkennung peripherer Thrombosen. Dies korreliert mit den Angaben des Entwicklers, dass Embolien der subsegmentalen Arterien nicht erkannt werden.

Die wissenschaftliche Evidenz

Grenier PA, Ayobi A, Quenet S, Tassy M, Marx M, Chow DS, Weinberg BD, Chang PD, Chaibi Y. Deep Learning-Based Algorithm for Automatic Detection of Pulmonary Embolism in Chest CT Angiograms. Diagnostics. 2023;13(7), 1324

Schlossman J, Salehi S, Weinberg B, Chow D, Tassy M, Quenet S, Ayobi A, Chaibi Y, Chang P. Validation of a Deep Learning Tool for Automatic Pulmonary Embolism Detection. Am J Respir Crit Care Med. 2023;207:A2607

Daten zum Upload auf Radailogy

CT-Angiographien der Pulmonalarterien jeden CT- Geräteherstellers, axiale Reformationen, Matrixgröße mindestens 512 x 512; Schichtdicke höchstens 2,5 mm, Kontrastierung der zentralen Pulmonalarterien mindestens 100 HU (empfohlen mindestens 130 HU), Weichteil-Rekonstruktionskernel

Time is Health: Unser Motto wird insbesondere verständlich, wenn es um akute Lungenembolien geht. Die Diagnose mit der CT-Angiographie des Pulmonalarterien ist dementsprechend dringend. Die automatisierte Früherkennung positiver Befunde hilft jeder medizinischen Akutstation, die weiss, was es bedeutet, rund um die Uhr eine Vielzahl an Patienten zu begleiten.

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen CINA-IPE, eine AI-Software für die Erkennung akuter Embolien der Pulmonalarterien in CT-Angiographien.

Warum CINA-IPE bedeutend ist und wie es arbeitet

CINA-IPE berichtet als Triage-Tool im radiologischen Akutbetrieb den Verdacht auf Thrombosen der Pulmonalarterien in CT-Angiographien und ermöglicht die Priorisierung dieser Patienten. Die Software verschafft Radiologen und Akutmedizinern eine klare bildliche Befunddarstellung.

Jeder Mediziner kann CINA-IPE für jeden einzelnen Notfallpatienten durch den raschen und einfachen Upload von CT-Angiographien der Pulmonalarterien auf Radailogy einsetzen. In medizinischen Institutionen kann diese AI-Software ihre Arbeit auch automatisch im Hintergrund verrichten, um das gewünschte Triage-Potential vollständig auszunützen.

Wer profitiert

Die Triage akuter Lungenembolien ist für alle Beteiligten, also für Patienten, Kliniker und Radiologen, essentiell.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

CINA-IPE erkennt Emboli der zentralen und parazentralen Pulmonalarterien mit hervorragender Sicherheit. Die suspizierten Arterien werden in axialen MIPs gekennzeichnet.

Die vom Entwickler angegebenen statistischen Daten der Sensitivität von 86,6%, der Spezifität von 92,7% und der Genauigkeit von 90,0% konnten wir in unseren klinischen Test bestätigen. Unsicherheiten erkannten wir in der Erkennung peripherer Thrombosen. Dies korreliert mit den Angaben des Entwicklers, dass Embolien der subsegmentalen Arterien nicht erkannt werden.

Die wissenschaftliche Evidenz

Grenier PA, Ayobi A, Quenet S, Tassy M, Marx M, Chow DS, Weinberg BD, Chang PD, Chaibi Y. Deep Learning-Based Algorithm for Automatic Detection of Pulmonary Embolism in Chest CT Angiograms. Diagnostics. 2023;13(7), 1324

Schlossman J, Salehi S, Weinberg B, Chow D, Tassy M, Quenet S, Ayobi A, Chaibi Y, Chang P. Validation of a Deep Learning Tool for Automatic Pulmonary Embolism Detection. Am J Respir Crit Care Med. 2023;207:A2607

Daten zum Upload auf Radailogy

CT-Angiographien der Pulmonalarterien jeden CT- Geräteherstellers, axiale Reformationen, Matrixgröße mindestens 512 x 512; Schichtdicke höchstens 2,5 mm, Kontrastierung der zentralen Pulmonalarterien mindestens 100 HU (empfohlen mindestens 130 HU), Weichteil-Rekonstruktionskernel

Time is Health: Unser Motto wird insbesondere verständlich, wenn es um Schädelverletzungen und Schlaganfälle geht. Jede medizinische Akutstation weiss, was es heisst, rund um die Uhr eine Vielzahl an Patienten mit der besten diagnostischen Präzision zu begleiten. Intrakranielle Akutpathologien müssen rasch und sicher visualisiert werden.  

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen CINA-ICH, eine AI-Software für die Erkennung intrakranieller Blutungen in CT-Studien.

Warum CINA-ICH bedeutend ist und wie es arbeitet

CINA-ICH wurde als Triage-Tool für den radiologischen Akutbetrieb entwickelt. Die Software berichtet umgehend den Verdacht auf intrakranielle Blutungen in CT-Untersuchungen und ermöglicht die Priorisierung dieser Patienten. Die Software verschafft Radiologen und Akutmedizinern eine herausragende Darstellung der Befunde in Wort und Bild.

Jeder Mediziner kann CINA-ICH für jeden einzelnen Notfallpatienten durch den raschen und einfachen Upload von CT-Studien des Neurokraniums auf Radailogy einsetzen. In medizinischen Institutionen kann diese AI-Software ihre Arbeit auch automatisch im Hintergrund verrichten, um das gewünschte Triage-Potential vollständig auszunützen.

Wer profitiert

Die Triage des Schädel-Hirntraumas und hämorrhagischer Schlaganfälle ist für alle Beteiligten, also für Patienten, Kliniker und Radiologen, essentiell.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

Wir konnten die Performance von CINA-ICH in ausführlichen Testreihen eingehend studieren. Uns überzeugten einerseits die rasche und klare Befunddarstellung und andererseits die geringe Falsch-Negativ- und Falsch-Positiv-Raten in der Erkennung intrakranieller Blutungen. Dies deckt sich mit den vom Entwickler angegebenen statistischen Daten der Sensitivität und Spezifität von jeweils mehr als 90%, gemessen an den Gesamtkohorten.

Die Ergebnisse werden ausführlich berichtet. Blutungen werden in axialen CT-Volumina eingezeichnet. Zudem werden die Daten in tabellarischer Form aufgearbeitet und beinhalten die parenchymalen, sub- und epiduralen, subarachnoidalen sowie intraventrikulären Blutungsvolumina. Zusätzlich werden Midline shifts vermessen.

Der Hersteller beschreibt als mögliche Falsch-negativ-Erkennung kleinste Blutungen von weniger als 3 ml Volumen und nicht akute Hämorrhagien. Wir bei Radailogy haben in unseren klinischen Tests keine übersehenen Blutungen beobachtet.

Wir evaluierten CINA-ICH auch zusammen mit den zwei weiteren Softwares, CINA-ASPECTS and CINA-LVO, welche zur Erkennung nicht-hämorrhagischer Schlaganfälle in CT-Studien entwickelt wurden. Finden Sie mehr dazu in unserer AI Software!   

Die wissenschaftliche Evidenz

McLouth J, Elstrott S, Chaibi Y, Quenet S, Chang PD, Chow DS, Soun JE. Validation of a Deep Learning Tool in the Detection of Intracranial Hemorrhage and Large Vessel Occlusion. Front Neurol. 2021 Apr 29;12:656112.

Rava RA, Seymour SE, LaQue ME, Peterson BA, Snyder KV, Mokin M, Waqas M, Hoi Y, Davies JM, Levy EI, Siddiqui AH, Ionita CN. Assessment of an Artificial Intelligence Algorithm for Detection of Intracranial Hemorrhage. World Neurosurg. 2021 Jun;150:e2 09 e217.

Daten zum Upload auf Radailogy

Native CT-Studien des Neurokraniums jeden CT- Geräteherstellers, axiale Reformationen, Matrixgröße mindestens 256 x 256; Schichtdicke höchstens 5 mm, Röhrenspannung 100 kVp bis 160 kVp (empfohlen 120 kVp bis 140 kVp), Weichteil-Rekonstruktionskernel

Die Vermessung von Körperachsen ist eine der unverzichtbaren Domänen der Radiologie. Sie stellt gleichzeitig einen hohen Anspruch an die präzise Beschreibung der Messwerte dar und damit an die verfügbare Arbeitszeit der Radiologen dar.

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen BoneView Measurements, eine AI-Software für die automatisierte Vermessung von Körperachsen auf Röntgenbildern.

Warum BoneView Measurments bedeutend ist und wie es arbeitet

BoneView Measurements ist eine vollautomatisierte AI-Software für die Vermessung von Körperachsen. Mit ihrer Anwendung wird die Variabilität der Messergebnisse minimiert und die Reproduzierbarkeit sichergestellt. Die Software erleichtert die Interpretation der Befunde dank ihres leicht ablesbaren Displays.

Wer profitiert

Patienten, Kliniker und Radiologen durch die präzise Diagnose des Knochenalters.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

Die Vermessungen funktionieren hervorragend für die Wirbelsäule, das Becken, die Hüften, für Ganzbeinaufnahmen und Vorfüsse.

Jedem Mediziner wird es für jeden einzelnen Patienten durch den raschen und einfachen Upload auf Radailogy ermöglicht, die Vermessung von Körperachsen anzufordern. Unsere Kunden in der Telemedizin verwenden BoneView Measurements auch als Standard in der täglichen Praxis, um ihren Workflow zu optimieren.

Die wissenschaftliche Evidenz

Lassalle L, Regnard NE, Ventre J, Marty V, Clovis L, Zhang Z, Guermazi A, Laredo JD. Automated feet measurements using an artificial intelligence-based software. In press

Lassalle L, Regnard NE, Ventre J, Marty V, Clovis L, Zhang Z, Guermazi A, Laredo JD. Automated full-leg measurements using an artificial intelligence-based software. In press

Lassalle L, Regnard NE, Tran A, Ventre J, Marty V, Clovis L, Zhang Z, Guermazi A, Laredo JD. Automated hip measurements using an artificial intelligence-based software. In press

Daten zum Upload auf Radailogy

Digitalradiographie der Wirbelsäule, des Beckens, der Hüften, von Ganzbeinaufnahmen und der Vorfüsse ab drei Jahren, je nach anatomischer Region

Die Bestimmung des Knochenalters ist eine der unverzichtbaren Domänen der Radiologie. Sie stellt gleichzeitig einen hohen Anspruch an die eindeutige Beschreibung der Messwerte.

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen BoneView Bone Age, eine AI-Software für die pädiatrische Bestimmung des Knochenalters mit Radiographien der Hand.

Warum BoneView Bone Age bedeutend ist und wie es arbeitet

BoneView Bone Age ist eine AI-Software für die pädiatrische Bestimmung des Knochenalters nach der Greulich & Pyle-Atlasmethode für die Altersgruppe von drei bis 17 Jahren. Es wird das chronologische Alter mit den AI-Messdaten verglichen. Zusätzlich wird die Standardabweichung in Monaten angegeben.

Weltweit ist es jedem Mediziner jederzeit möglich, die Analyse des Knochenalters durch den raschen und einfachen Upload von Radiographien der Hände auf Radailogy anzufordern. BoneView Bone Age bietet den Komfort und die Effizienz, radiologische Arbeitsabläufe zu vereinfachen.

Wer profitiert

Patienten, Kliniker und Radiologen durch die präzise Diagnose des Knochenalters.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

Wir stellten fest, dass die Schätzungen von BoneView Bone Age präzise sind und unsere eigenen radiologischen Befunde sinnvoll unterstützen. Wir beobachteten mit der Integration von BoneView Bone Age eine sehr zufrieden stellende Inter- und Intravariabilität.

Für die Bestimmung des Knochenalters ab 18 Jahren ist die Software derzeit nicht geeignet und wir warten auf die AI zur Evaluierung der Sternoclaviculargelenke mit der Computertomographie.

Die wissenschaftliche Evidenz

Nguyen T, Pourchot A, Marty V, Ventre J, Regnard NE. Deep learning algorithm to predict Greulich and Pyle bone age. ESPR 2022 (June).

Daten zum Upload auf Radailogy

Digitalradiographie der Hand a.p. für die Altersgruppe von drei bis 17 Jahren

Die Röntgenaufnahmen des peripheren Skeletts zählen zu den häufigsten und wichtigsten diagnostischen Methoden für Arztpraxen, medizinische Institute und Krankenhäuser. Gleichzeitig nehmen sie einen großen Teil der verfügbaren Arbeitszeit von Radiologen in Anspruch, insbesondere weil im Durchschnitt nur etwa 10 % aller Röntgenaufnahmen akute Pathologien zeigen.

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen BoneView Trauma, eine AI-Software für die Frakturerkennung auf Röntgenbildern.

Warum BoneView Trauma bedeutend ist und wie es arbeitet.

BoneView Trauma erkennt traumatische Läsionen auf Röntgenaufnahmen. Die AI-Diagnosen sind für alle Patienten zu jeder Tageszeit verfügbar und bieten gleichzeitig den Komfort und die Effizienz, Arbeitsabläufe zu optimieren. Erkannt werden Frakturen, Ergüsse, Dislokationen, Luxationen und maligne Knochenläsionen. Diese Pathologien werden sofort nach der Aufnahme der Röntgenbilder erkannt, noch bevor der Radiologe die Studien selbst gesehen hat. Diese Patienten können entsprechend priorisiert, diagnostiziert und behandelt werden.

Wer profitiert

Patienten, Kliniker und Radiologen durch eine detailliertere und genauere Diagnose und der verringerten Wahrscheinlichkeit einer verpassten Therapie.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

Die hohe True positive-Rate von BoneView Trauma überzeugt uns. Auch zweifelhafte bzw. grenzwertige Pathologien werden als solche berichtet. Insbesondere die Erkennung von Gelenkergüssen ist derzeit einzigartig. Die übersichtliche Darstellung der Pathologien in Wort und Bild unterstützt den radiologischen Wissenstransfer an Zuweiser und Patienten.

Jedem Mediziner ist es für jeden einzelnen Patienten möglich, durch den raschen und einfachen Upload auf Radailogy die Frakturanalyse dieser AI-Software anzufordern. Unsere Kunden in der Telemedizin verwenden BoneView Trauma auch als Standard in der täglichen Praxis, um ihren Workflow zu optimieren.

Die wissenschaftliche Evidenz

M, Puntonet J, Sanchez J, Kierszbaum E, Crema M, Soyer P, Dion E. Artificial intelligence vs. radiologist: accuracy of wrist fracture detection on radiographs. Eur Radiol. 2023 Jun;33(6):3974-3983

Duron L, Ducarouge A, Gillibert A, Lainé J, Allouche C, Cherel N, Zhang Z, Nitche N, Lacave E, Pourchot A, Felter A, Lassalle L, Regnard NE, Feydy A. Assessment of an AI Aid in Detection of Adult Appendicular Skeletal Fractures by Emergency Physicians and Radiologists: A Multicenter Cross-sectional Diagnostic Study. Radiology. 2021 Jul;300(1):120-129

Regnard NE, Lanseur B, Ventre J, Ducarouge A, Clovis L, Lassalle L, Lacave E, Grandjean A, Lambert A, Dallaudière B, Feydy A. Assessment of performances of a deep learning algorithm for the detection of limbs and pelvic fractures, dislocations, focal bone lesions, and elbow effusions on trauma X-rays. Eur J Radiol. 2022 Sep;154;110447

Daten zum Upload auf Radailogy

Digitalradiographie des peripheren Skeletts in zwei Ebenen, zum Beispiel a.p. und seitlich oder axial

Die Radiographie des Thorax wird weltweit als eine häufigsten, wenn nicht der häufigsten radiologischen Untersuchungen überhaupt, sowohl im Akutbetrieb als auch in der elektiven Medizin eingesetzt. Für alle Beteiligten sind die korrekte und reproduzierbare Befunderstellung und die Ergebnisübermittlung von Radiologen an Patienten und Kliniker von eminenter Bedeutung.

Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen ChestView, eine AI-Software für die Radiographie des Thorax.

Warum ChestView bedeutend ist und wie es arbeitet

ChestView stellt eine AI-Software auf Expertenniveau dar, die dank der gemeinsamen Arbeit unseres multidisziplinären Teams aus Entwicklern und Radiologen intensiv getestet wurde.

Mit ChestView werden wesentliche Pathologien des Thorax diagnostiziert. Die Software wurde einerseits entwickelt, um die Triage in der Akutmedizin zu unterstützen und andererseits, um die radiologische Arbeit in Hinblick auf Zeitersparnis und erhöhter Genauigkeit zu verbessern.

Wer profitiert

Patienten, Kliniker und Radiologen durch das Erkennen der wichtigsten Thoraxerkrankungen in Bild und Tabelle.

Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy

ChestView unterstützt die Erkennung wesentlicher thorakaler Pathologien. Lungenentzündungen werden zwar als Alveolarsysndrom bezeichnet, die Differentialdiagnose hat in unseren eingehenden Tests mit einer hohen Genauigkeit funktioniert. Die Darstellung der Ergebnisse mittels Kästchen und tabellarischer Beschreibung ist für den radiologischen Wissenstransfer an Kliniker und Patienten hilfreich.

Die wissenschaftliche Evidenz

Bennani S, Regnard NE, Lassalle L, Nguyen T, Malandrin C, Koulakian H, Khafagy P, Chassagnon G, Revel MP. Evaluation of radiologists’ performance compared to a deep learning algorithm for the detection of thoracic abnormalities on chest X-ray. In press

Daten zum Upload auf Radailogy

Digitalradiographie des Thorax für Patienten ab 15 Jahren