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Teleradiologie und Artificial Intelligence: Zwei grosse disruptive Technologien für die Medizin der Zukunft (Teil I)

 

Die Teleradiologie hat bereits heute einen erheblichen Einfluss auf das Fachgebiet der Radiologie. Sie trägt dazu bei, die Qualität der Medizin durch ihre an jedem gewünschten Ort einsetzbare hochqualitative diagnostische Subspezialiserung erheblich zu verbessern. Die Teleradiologie hilft zudem mit, bestehende radiologische Arbeitsplätze in Spitälern und fachärztlichen radiologischen Instituten nachhaltig attrativer zu gestalten und sogar Burnout zu verhindern: verpflichtende Dienste zu ungeliebten Zeiten, etwa in der Nacht, an Wochenenden und an Feiertagen fallen für Radiologen solcher Institutionen einfach weg. Und bei einem übermässig hohen Arbeitsvolumen, etwa in Spitzenzeiten oder Randzeiten sowie bei Personalknappheit können wir bei ERS – Emergency Radiology Schueller – jederzeit eine beliebige Anzahl an Untersuchungen für unsere Kunden in kürzester Zeit und mit unserer hohen Qualität übernehmen und befunden.

Dabei bleibt es aber nicht. Wir bei ERS – Emergency Radiology Schueller – hinterfragen uns ständig und denken bereits heute an jene Dienstleistungen, die in Zukunft ihren Beitrag leisten werden, der Gesellschaft bestmöglich zu dienen. Die revolutionäre Informationstechnologie hat die Entstehung sowohl der Teleradiologie als auch der AI ermöglicht. Der Teleradiologie verhalf die rasante Entwicklung der Telekommunikation mit, ihren großen Erfolg zu feiern. Besonderen Einfluss hatte hierbei auch die Entwicklung des DICOM-Standards, der die Speicherung und den Austausch von Informationen im medizinischen Bilddatenmanagement ermöglichte.  Für die AI bietet die Entwicklung von Algorithmen neuronaler Netzwerke in Zusammenhang mit der neuesten Generation an leistungsstarken Prozessoren die Möglichkeit, große Datenmengen parallel zu verarbeiten.

 

Was ist der Benefit einer Synergie dieser beiden Dienste? Lesen weiter in Teil 2!

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Verbessern Sie den klinischen Nutzen Ihres CT-Scanners

Was wäre, wenn Sie die Diagnosequalität und Auslastung Ihrer vorhandenen CT-Scanner verbessern könnten, ohne jene hohen Kosten in Kauf nehmen zu müssen, die mit dem Austausch und der Überholung der CT-Suite verbunden sind?

Mithilfe der Deep Learning-Technologie kann PixelShine die Bildqualität von Studien, die mit der niedrigstmöglichen CT-Dosis erstellt wurden, automatisch verbessern und harmonisieren. Dies verlängert die Lebensdauer Ihrer Scanner und verschiebt die kostspielige Anschaffung neuer Geräte. Die Anwendung dieser Software auf unserer AI-Plattform Radailogy hat somit erhebliche Auswirkungen auf das Budget von Krankenhäusern und medizinischen Institutionen.

radailogy pixelshine blog may 2021 II

Harmonisieren Sie Ihre CT-Bildqualität

Radailogy bietet jetzt eine neue Deep Learning-Verarbeitungssoftware für CT-Bilder, mit der Sie die teils relativ verringerte Bildqualität der iterativen Rekonstruktion überwinden können. PixelShine von AlgoMedica verbessert die CT-Bildqualität, indem es das Bildrauschen reduziert, ohne die Detaildarstellung zu vermindern. PixelShine verbessert die Bildqualität, egal welches Low dose-Protokoll Sie angewendet haben. Darüber hinaus ist PixelShine herstellerneutral und funktioniert mit allen CT-Scannern, einschließlich älterer CT-Geräte.

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Warum diese neue AI für die Verminderung der CT-Strahlendosis bedeutsam ist

Die kumulative Wirkung der Strahlenexposition der CT-Bildgebung macht es erforderlich, die niedrigstmögliche Patientendosis zu erreichen. Bei den vorhandenen Low dose CT-Bildgebungstechniken muss stets ein Kompromiss bei der Bildqualität gemacht werden. Low dose CT-Studien weisen ein höheres Bildrauschen auf, was zu einer geringeren Bildqualität und zu einer schwierigeren Bildbeurteilung für die Radiologen führt.

Die iterative Rekonstruktion (IR) ist nach wie vor die am häufigsten verwendete Technik zur Verbesserung der Qualität von Low dose CT-Studien. Oftmals werden allerdings CT-Bilder mit wachsartigem oder verschwommenem Bildeindruck erzeugt. Deep Learning CT Processing (DLCP) stellt die nächste Generation zur Reduktion des CT-Bildrauschens dar. DLCP verbessert nicht nur die Low dose CT-Bildqualität, sondern bietet auch die Möglichkeit, die Strahlenexposition für Risikokategorien wie Onkologie und adipösen Patienten signifikant zu reduzieren. Darüber hinaus kann die Bildqualität von Abdomen-, Herz- und Gehirnscans mit extrem niedriger Dosis verbessert werden. Radailogy präsentiert Ihnen PixelShine von AlgoMedica. Wir wollen mithelfen, die CT-Strahlendosis zu verringern und die Low dose CT-Bildqualität ab sofort erheblich zu verbessern.

Radailogy: Frakturen auf Röntgenbildern erkennen

Radailogy: Frakturen auf Röntgenbildern erkennen

 

Nicht nur Traumazentren und radiologische Institute, sondern jeder Arzt hat mit der Diagnose von Frakturen zu tun. Die Röntgenbilder sind nach wie vor die First line-Modalität, vor allem bei Traumata des peripheren Skeletts. Radailogy bietet Ihnen eine neue, CE-geprüften App der Firma AZmed aus Frankreich: Rayvolve. Entweder lassen Sie Rayvolve Ihre Röntgenbilder immer im Hintergrund bearbeiten, oder Sie senden uns ausgewählte Bilder mit einer spezifischen Fragestellung. Rayvolve wurde an Datensätzen von einer Million Traumabildern trainiert. AZmed weist Rayvolve eine Sensitivität von 96% und eine Spezifität von 86% aus. In unseren eigenen Testreihen performte Rayvolve wie folgt: Sensitivität 93%, Spezifität 86%, PPW 92%, NPW 89%, Accuracy 91%. In einer Multicenterstudie hat Rayvolve eine Zeitersparnis von 36 % und eine Erhöhung der Spezifität von 8% erbracht.
Rayvolve erweist sich in der täglichen Praxis als wertvolle Hilfe für Ärzte: Sei es, dass die App gelegentlich Anwendung findet, etwa in Arztpraxen, sei es, dass sie zur Optimierung des Workflows in medizinischen Zentren verwendet wird.
Rayvolve fordern Sie am Besten mit unseren Radailogy-Services Defained oder Pure AI an. Registrieren, Hochladen und los geht´s!
Infos unter www.radailogy.com