BrainScan CT ist ein fortschrittliches, KI-gestütztes System, das die Analyse von CT-Scans des menschlichen Gehirns revolutionieren soll. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz erkennt und hebt es automatisch potenzielle pathologische Veränderungen hervor und bietet schnelle und genaue diagnostische Unterstützung für Gesundheitsfachkräfte. Das System integriert sich nahtlos in bestehende medizinische Infrastrukturen und verbessert die diagnostische Effizienz und die Patientenversorgung.
Hauptmerkmale und Funktionalität:
- Umfassende Pathologieerkennung: Identifiziert und klassifiziert 30 kritische Gehirnpathologien, die über 90 % der Befunde in nicht-kontrastierten CT-Bildern abdecken, mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 95 % und bis zu 99 % bei Blutungen.
- Schnelle Analyse: Verarbeitet Scans in Sekunden und liefert Ergebnisse umgehend, um rechtzeitige klinische Entscheidungen zu unterstützen.
- Intuitive Ergebnispräsentation: Stellt Analyseergebnisse in Form von Infografiken und strukturiertem Text bereit, die an den PACS-Server zurückgesendet werden, von dem sie gesendet wurden.
- Nahtlose Integration: Kompatibel mit jedem PACS oder DICOM-Viewer, um eine reibungslose Einbindung in bestehende Radiologie-Workflows zu gewährleisten.
- Flexible Bereitstellungsoptionen: Bietet sowohl cloudbasierte als auch lokale Installationen an, um den unterschiedlichen institutionellen Bedürfnissen gerecht zu werden.
- Einhaltung von Vorschriften: Besitzt die CE MDR 2017/745-Zertifizierung, die die Einhaltung der europäischen Vorschriften für Medizinprodukte bestätigt.
Primärer Wert und Benutzerlösungen:
BrainScan CT adressiert das dringende Bedürfnis nach schneller und präziser Interpretation von Gehirn-CT-Scans, insbesondere in Notfallsituationen. Durch die Automatisierung der Erkennung signifikanter Gehirnpathologien reduziert es die Arbeitsbelastung der Radiologen, minimiert diagnostische Fehler und beschleunigt das Patientenmanagement. Dies führt zu verbesserten Patientenergebnissen, optimierter Ressourcennutzung und erhöhter Gesamteffizienz in der Gesundheitsversorgung.
