Willkommen im Zeitalter der KI-gestützten Bildgebung
Durch den Einsatz der fortschrittlichsten Innovationen, einschließlich maschinellem Lernen und Deep-Learning-Technologien, verfolgen wir das Ziel, Klinikern dabei zu helfen, die Ergebnisse für Patienten in allen Bereichen zu verbessern.
Das kann künstliche Intelligenz für Sie tun
50%*
Reduktion der
Abteilungskosten
Reference
30-40%*
Verbesserung der
Behandlungsergebnisse
Reference
Bis zu 82.4%**
Dosisreduktion mit der
Advanced intelligent Clear IQ-Engine (AiCE)
Fortschrittliche Innovationen mit Machine Learning und Deep Learning
„State-of-the-Art“ reicht uns nicht aus
Wir sind davon besessen, intelligentere, schnellere und bessere Bildgebungslösungen zu entwickeln, die Ihre Arbeitsweise revolutionieren können.
KI Forschung
KI für alle weiterentwickeln
Wir leiten eine Vielzahl von KI-Forschungsprojekten, die den Einfluss von Machine Learning und Deep Learning auf das moderne Gesundheitswesen untersuchen.
Aktuelle Neuigkeiten
Eine neue Ära der KI-gestützten Bildgebung hat begonnen
„KI in der medizinischen Bildgebung: Hype, Mythos, Realität und nächste Schritte“
Hören Sie Dr. Eliot Siegel, MD, FSIIM, FACR, Professor und stellvertretender Vorsitzender für Forschungsinformatik an der University of Maryland School of Medicine sowie Leiter der Radiologie und Nuklearmedizin im Veterans Affairs Maryland Healthcare System.
“AI has the power to dramatically impact patient care.”
Dr. Peter D. Chang
University of California, Irvine USA
“This year, we saw how AI can actually improve the images.”
Dr. Russell Bull
Royal Bournemouth Hospital, UK
“It humanizes healthcare and connects us with our patients.”
Dr. Rasu Shrestha
Atrium Health, USA
**A Model Observer study was performed comparing AiCE to FBP. Actual clinical results may differ depending on the clinical task, patient size, anatomical location and clinical practice.
** Based on the detectability index performance metric, a measure of signal to noise that takes into account the magnitude and texture of both the signal and the noise for a given LCD task.
** A model observer evaluation showed that equivalent low contrast delectability to FBP (range from 0.649 – 0.695) can be achieved with 79.6 to 82.4% less dose using AiCE at Standard setting for thin (0.5 mm) reconstruction slice thickness in simulated body phantom (MITA-FDA phantom with a body ellipse surrounding it).