Erfahren Sie, welche Möglichkeiten KI bietet.
Mit dem AI-Rad Companion Trial Light1 können Sie sich ganz leicht von der Qualität unserer Algorithmen überzeugen – direkt über Ihren Browser und ohne jeglichen Installationsaufwand.
Autokonturierung basierend auf künstlicher IntelligenzEffizient. Konsistent. Einfach.
In der Radiotherapieplanung ist die präzise Abgrenzung der gesunden und der zu behandelnden Organe durch Konturierung ein wichtiger, aber zeitaufwändiger Arbeitsschritt. Konturierungsfehler sind zudem ein risikobehafteter Anteil in der RT- Planung2.
Erfahren Sie hier, wie künstliche Intelligenz helfen kann, die repetitive Aufgabe der Konturierung zu automatisieren. Das reduziert die Arbeitslast und sorgt gleichzeitig für mehr Standardisierung und Konsistenz in den Ergebnissen.
Erfahren Sie mehr über die automatische Konturierung von Risikoorganen in der Strahlentherapie für verschiedene klinische Ausstattungen.
Klinische Anwendung
Eigenschaften & Vorteile
Autokonturierungslösungen für mehrere klinische Einsatzmöglichkeiten
Leitlinien
Wir richten uns nach internationalen und RTOG-Leitlinien, um unsere Deep-Learning-Algorithmen für die Konturierung von Risikoorganen zu trainieren:
- Gefährdete Kopf- & Halsorgane: Internationaler Konsens, Brouwer et al., 2015
- Kopf- & Halslymphknoten: Internationaler Konsens, Gregoire et al., 2014
- Gefährdete Thoraxorgane: RTOG-Leitlinie, Kong et al., 2011
- Gefährdete Beckenorgane: RTOG-Leitlinie, Gay et al., 2012
- Beckenlymphknoten: RTOG-Leitlinie, Lawton et al., 2009
Kundenstimmen
Der Vorteil von DirectORGANS für Patienten ist, dass Ärzte weniger mit Planung und Konturierung beschäftigt sind. Das bedeutet, sie haben mehr Zeit, die sie ihren individuellen Patienten widmen können.
Strahlentherapeut und Co-Inhaber, Nordstrahl, Praxis für Strahlentherapie, Nürnberg, Deutschland
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Hier erwähnte Produkte und Features sind nicht in allen Ländern käuflich zu erwerben. Zukünftige Verfügbarkeit kann nicht garantiert werden.
1
Nur für Demozwecke. Bitte beachten Sie, dass AI-Rad Companion Trial Light nicht die volle Funktionalität des freigegebenen Medizinprodukts bietet.
2
Radiation Oncology Incident Learning System, Aggregate Report Patient, Safety Work Product, Q4, 2017
Die hier beschriebenen Aussagen durch Kunden von Siemens Healthineers beruhen auf Ergebnissen, die in der spezifischen Umgebung des Kunden erzielt wurden. Da es kein "typisches" Krankenhaus gibt und viele Variablen existieren (z. B. Krankenhausgröße, Fallstruktur, Grad der IT-Einführung), kann nicht gewährleistet werden, dass andere Kunden die gleichen Ergebnisse erzielen werden.
Prof. Dr. Oliver Ott und Dr. Christian Grehn sind bei Institutionen angestellt, die finanzielle Unterstützung im Rahmen einer Kooperation mit Siemens Healthineers erhalten.
Prof. Dr. Oliver Ott und Dr. Christian Grehn sind bei Institutionen angestellt, die finanzielle Unterstützung im Rahmen einer Kooperation mit Siemens Healthineers erhalten.