![](https://corporate.webassets.siemens-healthineers.com/dd75ed8ab2350a19/9af6194e146a/v/e4a87ee9ceab/Neuro-MRI-header-4x3.jpg)
KI unterstützt Ärzte bei der Analyse von Bildern des Gehirns
Eine Software hilft Radiologen, klinische Bilder des Gehirns anzuzeigen, zu analysieren und zu evaluieren.
Auch in Griechenland gibt es immer mehr neurodegenerative Erkrankungen, überwiegend Alzheimer – vor allem wegen der älter werdenden Bevölkerung.[1] Obwohl die Zuständigkeit für die Diagnose bei der Neurologin oder dem Neurologen liegt, spielt die Radiologie eine immer bedeutendere Rolle. Zu Besuch beim Radiologen Dr. Dr. Andreas Papadopoulos, wissenschaftlicher Koordinator bei Iatropolis Medical Group, der in seiner Arbeit die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu schätzen gelernt hat.
![Iatropolis Halandri, Athens, Greece](https://corporate.webassets.siemens-healthineers.com/4f03cc405e9cbd47/68200b568260/v/e2889d7a6df6/Neuro-MRI-IATROPOLIS_HALANDRI-4x3.jpg)
![MRI scan of the brain](https://corporate.webassets.siemens-healthineers.com/7b620a16e84af759/025340a6e0b0/v/da45a90681bb/neuro-mri1-16x9.jpg)
Zum ersten Mal werden Daten strukturiert geliefert, die einen Vergleich ermöglichen.
Dr. Dr. Andreas Papadopoulos, wissenschaftlicher Koordinator, Iatropolis Medical Group, Athen, Griechenland
![A big benefit is the software providing an objective framework on which one can base a subjective assessment during an examination.](https://corporate.webassets.siemens-healthineers.com/eb9c732e53f27df6/e71ea33cac67/v/31644aee9bf7/neruo-mri-4-16x9.jpg)
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Referenzen
Letzter Zugriff 31.05.2021
[1] https://www.capital.gr/health/3113365/354-000-tha-einai-mexri-to-2050-oi-astheneis-me-anoia-stin-ellada
[2] https://www.huffingtonpost.gr/entry/e-dr-sakka-yia-ten-paykosmia-emera-alzheimer-e-pandemia-epideinose-to-78-ton-asthenon-me-anoia-sten-ellada_gr_5f67a6c1c5b6de79b676d6391 AI-Rad Companion Brain MR ist noch nicht in allen Ländern käuflich zu erwerben. Aufgrund von medizinproduktrechtlichen Vorgaben kann die zukünftige Verfügbarkeit nicht zugesagt werden.
Die hierin enthaltenen Aussagen basieren auf Ergebnissen, die von Siemens Healthineers-Kunden in deren jeweiligen spezifischen Nutzungsumfeld erzielt wurden. Es ist zu beachten, dass es kein „typisches“ Krankenhaus gibt und die Resultate von verschiedenen Variablen abhängen (wie z.B. der Größe des Krankenhauses, des Behandlungsspektrums, des Grads der IT Integration). Aus diesem Grunde ist nicht gewährleistet, dass andere Kunden dieselben Ergebnisse erzielen werden.