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Setzen Sie auf KI-gestützte Lungenrundherden-Erkennung und -Analyse für eine umfassende Patientenversorgung

Entdecken Sie die Möglichkeiten eines KI-gestützten und optimierten Lungen-Screenings mit contextflow ADVANCE Chest CT integriert in mint Lesion. Mit automatischer Erkennung und Segmentierung von Lungenrundherden hebt contextflow relevante Befunde direkt in der mint Lesion-Plattform hervor, wo die Anwender:innen diese nahtlos überprüfen, anpassen oder weitere Befunde hinzufügen können.

mint Lesion unterstützt die Lung-RADS 2022-Leitlinien und bietet integrierte automatische Bewertungen zur Verbesserung der Genauigkeit und Konsistenz in der Beurteilung von Lungenrundherden. contextflow ADVANCE Chest CT erweitert die Analysefunktionen über Rundherde hinaus, um bei der Untersuchung von COPD zu unterstützen und bald auch Verkalkungen in Koronargefäßen zu identifizieren. So erhalten Anwender:innen tiefere Einblicke für eine umfassende Versorgung.

Sie möchten herausfinden, wie diese innovative Lösung jetzt auch in das deepcOS® AIR®-Ökosystem integriert wird? In diesem Youtube-Video zeigen wir Ihnen, wie es funktioniert.

Radiologin erstellt mit der Software mint Lesion einen strukturierten Befund
Strukturierte Befundung definiert die Radiologie neu: Sie standardisiert die Dokumentation, verbessert die Verständlichkeit und erzeugt Daten, die direkt für Forschung und KI nutzbar sind. Mit mint Lesion erstellen Radiolog:innen Befunde effizient und generieren zugleich hochwertige, interoperable Daten für präzise Diagnosen und Therapieentscheidungen.
Strukturierte Befundung in der Radiologie: Präzision, Klarheit und Datenqualitäty

Radiologische Befunde sind oft der Schlüssel zu einer Diagnose – und die Art, wie sie erstellt und weitergegeben werden, macht einen entscheidenden…

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Beschleunigen Sie das Prostata-Screening mit Prostate.Carcinoma.ai in mint Lesion

Das Prostate.Carcinoma.ai-Plug-in, entwickelt von unserem Partner FUSE-AI, ist eine leistungsstarke Erweiterung für mint Lesion, die speziell zur…

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Strukturierte Befundung verbessert die Genauigkeit der TNM-Klassifikation und die Zufriedenheit der Radiologen

In einer kollaborativen, multizentrischen Studie entwickelten und validierten Radiologieexpert:innen in mint Lesion ein softwaregestütztes Framework…

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