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Teleradiologie und Artificial Intelligence: Zwei grosse disruptive Technologien für die Medizin der Zukunft: Teil 3

Keine Zukunftsmusik mehr: Die Artificial Intelligence (AI) findet ihren wichtigen Platz in der medizinischen Diagnostik. 

Wir bei ERS – Emergency Radiology Schueller verstehen und betreiben die Telemedizin als eine wichtige, sichere Zentrale medizinischer Daten. Die Vorgaben der DSGVO und anderer internationaIer Gesetzestexte werden von uns dabei nicht nur vollständig eingehalten: Sondern wir entwickeln darüber hinaus eigene hochsichere und hochverfügbare Netzwerke, damit unsere Kunden jederzeit von unserem Rundum-Sorglos-Datenschutz profitieren.

Naturgemäss sind alle AI-Hersteller daran interessiert, ihre Produkte möglichst vielen Benutzern anzubieten. Die Telemedizin, speziell die Teleradiologie, bietet diese Möglichkeit. Unsere Technologie bei ERS – Emergency Radiology Schueller behütet medizinische Daten auf globaler Ebene und erlaubt unseren Kunden und allen interessierten Medizinern, die aktuellsten und für die jeweiligen Fragestellungen am besten geeigneten AI anzuwenden.

AI in der Teleradiologie heisst nicht, dass die ärztliche Tätigkeit verkürzt oder gar unnötig würde. Im Gegenteil: Wir bei ERS – Emergency Radiology Schueller führen seit Jahren selbständige Tests mit den nach unserer Meinung sinnhaftesten AI durch. Wir stellen dadurch sicher, dass diese sohin über eine lange Zeit und mit vielen eigenen Daten geprüften AI einen wesentlichen Benefit für die medizinische Diagnostik der Zukunft darstellen. Mensch und Maschine gehen dabei also Hand in Hand. Wir legen den größten Wert darauf, dass der Mensch stets die Herrschaft über die AI haben wird.

 

Was ist www.radailogy.com? Lesen Sie in unserer Reportage mehr darüber!

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Teleradiologie und Artificial Intelligence: Zwei grosse disruptive Technologien für die Medizin der Zukunft: Teil 2

Die Teleradiologie hat sich als eine professionelle Dienstleistung etabliert, die medizinische Institutionen in deren täglichen Aufgaben unterstützt. Und nun kommt mit der Artificial Intelligence (AI) die nächste Neuerung in der medizinischen Diagnostik ins Spiel. Lesen Sie hier Teil 2 unserer Reportage!

 AI-Anwendungen durchlaufen vor ihrer Marktreife eine ganze Reihe an Tests, welche unabdingbar sind für die Zulassung durch die internationalen Kontrollbehörden, etwa der FDA in Nordamerika und der CE in Europa. Dadurch wird die Grundlage geschaffen, dass sich AI-Ergebnisse durch eine hohe Sensitivität, Spezifität und Genauigkeit auszeichnen. Das heist, dass das Ergebnis für ein Merkmal, nach welchem die eingesetzte AI sucht, eine möglichst hohe Anzahl an richtig positiven Ergebnissen und gleichzeit nur eine zu vernachlässigende Anzahl an falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen beinhaltet.

 

Die Priorisierung von Untersuchungen

Wir bei ERS – Emergency Radiology Schueller arbeiten mit bedeutenden AI-Entwicklern zusammen. Wir helfen mit, solche AI herzustellen, welche es ermöglichen, Patienten nach dem Grad der Verletzungen und Erkrankungen zu priorisieren. Die AI kann also mithelfen, zu triagieren, um zuerst jene Befunde zu erstellen, die von unseren klinischen Partnern in Spitälern und Instituten in der Schweiz, in Deutschland und in Österreich zur Patientenbehandlung am dringendsten benötigt werden. Solche AI ermöglicht eine bedeutend verbesserte Zuteilung der Ressourcen und mündet in einer optimalen individualisierten Patientenversorgung.

 

Was ist der aktuelle Stand der Dinge in der Symbiose aus Teleradiologie und AI? Lesen weiter in Teil 3!

radailogy pixelshine blog may 2021 III

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.

radailogy pixelshine blog may 2021 I

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