Georg Thieme Verlag KG

Klinische EntscheidungsunterstützungDedalus kooperiert bei KI für Bildanalyse mit Contextflow

Dedalus HealthCare erweitert sein Portfolio und integriert die Lösung Search Lung CT direkt in den Befundarbeitsplatz von DeepUnity. Es ist bereits u.a. am Universitätsklinikum Freiburg im Einsatz.

Dedalus Unternehmenszentrale
Dedalus

Dedalus Unternehmenszentrale in Bonn.

Künstliche Intelligenz bietet Medizinern einen Mehrwert für ihre Arbeit, wenn sie intelligent in den Workflow integriert wird. Davon profitieren am Ende die Patienten, durch eine sicherere Diagnostik. Dedalus HealthCare stellt eine steigende Nachfrage nach Lösungen mit KI fest und hat bereits mit einigen Eigenentwicklungen reagiert.

„Parallel schauen wir uns aber auch um und wägen ab, welche der bestehenden Lösungen unser Portfolio erweitern können“, sagt Marcus Muth, Head of Portfolio Management DIIT bei Dedalus. So ist das Unternehmen mit Contextflow, einem führenden Anbieter Künstlicher Intelligenz für die medizinische Bildanalyse, zusammengekommen. „Seit September 2021 läuft unsere Kooperation, in der wir die Lösung Search Lung CT direkt in den Befundarbeitsplatz von DeepUnity integrieren. Wenn der Radiologe ein Lungen-CT befundet, klickt er einen Button an und kann nahtlos mit dem Tool weiterarbeiten. Die Ergebnisse werden dann automatisch in den Befund übernommen“, beschreibt Muth den Ablauf.

Search Lung CT ist ein System zur klinischen Entscheidungsunterstützung, das Lungenanomalien und Lungenrundherde erkennt, visualisiert und quantifiziert. „Im Detail liefert es Ort und Ausmaß der Veränderungen und Heatmaps für sechs Bildmuster sowie eine Visualisierung und Messungen von erkannten Lungenrundherden. Daneben analysiert und klassifiziert das Tool 19 Bildmuster in ausgewählten Regionen, ruft visuell ähnliche, verifizierte Referenzfälle ab und liefert relevante Links zu Literatur, Leitlinien und Differentialdiagnosen“, erläutert Markus Krenn, Chief Product Officer bei contextflow, die Funktionsweise der Software.

Eine Studie, die demnächst veröffentlicht wird, zeigt, dass sich die durchschnittliche Befundzeit unter Einsatz des Systems um 31 Prozent verkürzt. Zudem scheint ein Trend zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit sowohl bei jungen als auch erfahrenen Radiologen zu existieren.

Als erste Einrichtungen nutzen das Universitätsklinikum Freiburg und das Allgemeine Krankenhaus der Stadt Wien die integrierte Lösung.

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