AI

Radpoint RIS, PACS & VNA jest płynnie zintegrowany z najnowocześniejszą sztuczną inteligencją. Jej ustalenia są przedstawiane w postaci wstępnego raportu, który może zostać przejrzany przez radiologa, skorygowany w razie potrzeby i uwzględniony w opisie końcowym, lub zostać użyty jako wskazówka dotycząca priorytetyzacji listy roboczej, która pomaga radiologowi lepiej zarządzać kolejką badań do opisu, umożliwiając skupienie się na pilnych lub nagłych przypadkach. W przypadku zastosowań, w których czas ma krytyczne znaczenie, takich jak opieka nad pacjentem udarowym, sztuczna inteligencja uruchamia powiadomienia mobilne, które są dostarczane bezpośrednio na urządzenie mobilne radiologa w celu zwrócenia natychmiastowej uwagi.

→ Zwiększona produktywność
→ Bogatsze opisy
→ Dokładniejsze wnioski
→ Mniej pominiętych zmian

Priorytetyzacja listy roboczej i powiadomienia

Wykorzystanie wstępnych sugestii AI do ustalenia priorytetu badania na liście roboczej radiologa
Krótszy czas oczekiwania na opisy badań zawierających klinicznie istotne zmiany
Powiadomienia o przypadkowym odkryciu radiologicznych cech nieprawidłowości, w kierunku których badanie nie było przeprowadzane
Oznaczanie niespodziewanych nieprawidłowości wykrytych w obrazach

Weryfikacja spójności badania

Wykrywanie rozbieżności między obrazami a tekstem opisu spowodowanych szerokim wykorzystaniem szablonów opisów (np. bezzmianowy pęcherzyk żółciowy w opisie badania pacjenta poddanego cholecystektomii)
Wykrywanie rozbieżności między zarejestrowaną procedurą a rzeczywistą zawartością obrazu (np. brakujące obrazy miednicy w badaniu TK politrauma) w celu szybszego wykrywania błędów ludzkich i problemów z transferem obrazu, a także w celu rozliczenia i spójności z EHR

Zwiększona produktywność

Dane wyjściowe z algorytmów AI automatycznie przekształcane są we wstępne opisy gotowe do natychmiastowego zatwierdzenia
Możliwość łatwego wstawienia wyników AI do tworzonego opisu badania
Opisy wzbogacone o tekst sformatowany z algorytmów AI (obrazy, tabele i wykresy)
Spostrzeżenia ze wszystkich algorytmów AI prezentowane w jednym miejscu
Wtórne obrazy dostarczone przez AI mogą być przeglądane w dowolnej przeglądarce

COVID-19 (TK, RTG)

Ocena prawdopodobieństwa wystąpienia COVID-19 w TK płuc
Oszacowanie zacienienia typu mlecznej szyby i zajęcia płuc w TK płuc
Wykrywanie COVID-19 w RTG klatki piersiowej
Wydajny workflow diagnostyczny
Triage pacjentów
Odciążenie personelu
Ujednolicenie raportowanie strukturalne oraz agregacja rezultatów w skali regionów w czasie rzeczywistym

Udar (TK)

Wykrywanie udaru w podstawowym TK głowy
Klasyfikacja udaru (krwotoczny, niedokrwienny)
Ocena ASPECTS udaru niedokrwiennego

Mózg (MR)

Ocena uszkodzeń istoty białej w przebiegu stwardnienia rozsianego
Wykrywanie 15 ogólnych zmian w mózgu

Klatka piersiowa (RTG)

Wykrywanie ponad 70 typów zmian na zdjęciu rentgenowskim klatki piersiowej
Zautomatyzowany wstępny opis gotowy do akceptacji
Obsługa projekcji PA i AP

Klatka piersiowa (TK) - Płuca

Wykrywanie i ocena pojedynczych guzków płucnych
Automatyczne śledzenie progresji guzków w porównaniu do poprzednich badań
Zautomatyzowany opis wstępny wg zaleceń Lung-RADS i BTS
Szablony opisów badań przesiewowych płuc

Klatka piersiowa (TK) - Układ sercowo- naczyniowy

Pomiar objętości serca i objętości wapnia w naczyniach wieńcowych (tylko na danych niewzmocnionych)
Segmentacja pomiarów aorty i średnicy w 9 punktach orientacyjnych zgodnie z wytycznymi AHA [2] (zarówno na danych natywnych, jak i danych ze wzmocnionym kontrastem)

Klatka piersiowa (TK) - Układ mięśniowo- szkieletowy

Etykietowanie i segmentacja kręgów piersiowych
Pomiary wysokości kręgów
Średnia gęstość HU trzonów kręgów

Mammografia (MMG, DBT)

Dokładnie wykrywa zmiany podejrzane o raka piersi na mammografii
Automatycznie analizuje i generuje ilościową ocenę gęstości podczas badania przesiewowego piersi

Gruczoł krokowy (MR)

Ocena wieloparametrycznego rezonansu magnetycznego gruczołu krokowego
Zautomatyzowany opis wstępny zgodnie ze skalą PI-RADS