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X-RAIS: KI unterstützt die Bilddiagnostik

Ein von Laife Reply entwickeltes KI-Instrument zur Auswertung medizinischer Aufnahmen mithilfe neuronaler Netzwerke.

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KI-Lösungen (Künstliche Intelligenz) verändern unsere Welt. Sie werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt und beeinflussen die Art und Weise, wie Gesundheitsdienstleistungen erbracht werden. 

Klinische und wissenschaftliche Verfahren produzieren täglich eine beträchtliche Menge an Daten. Das Potenzial dieser Daten kann nur ausgeschöpft werden, wenn geeignete informationstechnologische Toola zur Verfügung stehen. 

Es gibt Hinweise auf eine wachsende Bereitschaft zu Investitionen in die digitale Gesundheitsversorgung bei Gesundheitsunternehmen. Sie wollen die Entwicklung von Versorgungsmodellen auf der Grundlage von KI-Datenplattformen vorantreiben, die zur Verwertung der Daten eingesetzt werden.

Die Lösung

X-RAIS ist eine medizinische Bildanalyse-KI-Plattform, die auf neuronalen Netzen und Radiomics basiert. Sie ist vertikal auf verschiedene diagnostische Methoden (wie etwa Radiografie, Ultraschall, CT, MRT usw.) und bestimmte anatomische Regionen ausgerichtet. 

X-RAIS unterstützt Ärzte als kognitiver Assistent bei der Diagnose und Befundung. Es schlägt automatisch verdächtige Bereiche und deren Klassifizierung vor, um die Zahl der Fehldiagnosen zu reduzieren und die Effizienz des gesamten Diagnoseprozesses zu verbessern. 

X-RAIS ist das Ergebnis aus der technologischen Expertise von Laife Reply, kombiniert mit dem Fachwissen mehrerer Gesundheitsunternehmen. Sie trugen zur Entwicklung der Lösung bei, indem sie eine Fülle klinischer Daten bereitstellten und ihre Erfahrungen in Bezug auf klinische Prozesse teilten.

Anwendungsbeispiele

Vorteile

X-RAIS ist ein autonomes medizinisches Bildanalysesystem, das medizinisches Personal bei der Diagnose und Befundung operativ unterstützt und so die Effizienz des gesamten Diagnoseprozesses verbessert.

X-RAIS ist in der Lage, durch die automatische Analyse von Testergebnissen eine intelligente Triage durchzuführen. Tatsächlich analysiert X-RAIS klinische, mit diagnostischen Geräten aufgenommene Bilder, verarbeitet sie und sendet die Ergebnisse (identifizierte Läsionen und Befunde) an das PACS zurück, wobei die Tests mit verdächtigen Ergebnissen hervorgehoben werden. Diese Tests haben somit automatisch eine hohe Priorität für das Fachpersonal.

Angesichts der hohen Anzahl von Tests und der begrenzten Zeit, die für deren Interpretation zur Verfügung steht, kommt X-RAIS in der Screening-Praxis eine hohe Bedeutung zu. Patienten mit verdächtigen Ergebnissen herauszufiltern, ist ganz im Sinne der Prävention, denn dies ermöglicht, rechtzeitig zu handeln und damit die Wartezeit für weitere Untersuchungen erheblich zu verkürzen.

Für Gesundheitsdienstleister ist X-RAIS ein neues System, das die Entscheidungsfindung in der täglichen klinischen Praxis unterstützt und in der Lage ist, Risiken im Zusammenhang mit Fehldiagnosen zu reduzieren und die Patientenerfahrung durch zeitnahes Nachsorgemanagement zu verbessern.

SaaS-Ansatz

Die Plattform besteht aus Technologiemodulen (wie etwa APIs, Webservices usw.), die über DICOM-Knotenintegration mit Diagnosesystemen (RIS, PACS usw.) verbunden sind, Routinen für die Anonymisierung und den Schutz sensibler Daten sowie vertikalen Modulen für eine wertebasierte Gesundheitsversorgung.

Dienste der kognitiven und Künstlichen Intelligenz, die von Cloud-Architekturen angeboten werden, ermöglichen den operativen Einsatz von X-RAIS in jedem Kontext. X-RAIS garantiert Datenintegrität und Vertraulichkeit, was angesichts der neuen geltenden Datenschutzbestimmungen (DSGVO) von entscheidender Bedeutung ist. X-RAIS kann auf Pay-per-Use- oder periodischer Abonnementbasis verwendet werden. In bestimmten Fällen ermöglicht die spezifische Architektur von X-RAIS auch eine Vor-Ort-Installation oder -Nutzung.

Herausforderungen

Derzeit laufen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten für weitere Spezialisierungen der Plattform – zum Beispiel histopathologische Bildgebung im Zusammenhang mit der Identifizierung neuer Biomarker.

Histologische und zytologische Bilder enthalten viele Informationen, die sich ergänzen und mit anderen klinischen, genomischen und Laborindikatoren korrelieren. 

Durch die Verfügbarkeit fortschrittlicher Analysewerkzeuge können verschiedene Gewebearten digitalisiert, neue Biomarker extrahiert und KI-Modelle entwickelt werden, um die Diagnose und Prognose einzelner patientenspezifischer Krankheiten zu verbessern (Präzisionsmedizin). 

Laife Reply ist ein Geschäftsbereich der Reply-Gruppe, der in den Sektoren Gesundheit, Wohlfahrt und Pharma tätig ist und Lösungen für künstliche Intelligenz implementiert – von medizinischer Bildgebung, Arzneimittelforschung und digitalen Therapeutika bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Analyse unstrukturierter Daten.