Software für Radiologie qXR

ReportingInterpretationSensor

QXR wurde an über 4,2 Millionen Röntgenbildern geschult und hilft bei der Erkennung umfassender Befunde von Lunge, Rippenfell, Mittelfell, Knochen, Zwerchfell und Herz auf einem Röntgenbild des Brustkorbs in < 1 Minute. Es sortiert normale Röntgenbilder aus, um die Wartezeit für die Befundung zu verkürzen, und zeigt radiologische Anzeichen von Krankheiten wie Tuberkulose, Lungenkrebs und Herzinsuffizienz an. Entscheiden Sie sich für einen KI-unterstützten Workflow Durch die Integration mit mehreren PACS-Anbietern weltweit werden die qXR-Ergebnisse für jeden Scan in weniger als 1 Minute verarbeitet und zurückgegeben. Pre-Read-Unterstützung qXR hilft bei der Erkennung von bis zu 30 verschiedenen Befunden auf Röntgenaufnahmen des Brustkorbs. Unabhängig von CR/DR-Scans oder PA/AP-Ansichten kann qXR bei der Erkennung mehrerer Befunde von Lunge, Rippenfell, Herz, Knochen und Zwerchfell helfen. Die Algorithmen generieren Konturen für Lungen- und Pleuraanomalien für eine schnelle und einfache Interpretation. Reduziert die Arbeitsbelastung der Radiologie qXR ist eine Lösung für das Screening von Thorax-Röntgenbildern, die auf Deep Learning basiert. Sie klassifiziert Röntgenbilder als normal oder abnormal, identifiziert abnormale Befunde und hebt sie auf dem Röntgenbild hervor. Anwendungen Führende Krankenhäuser auf der ganzen Welt nutzen qXR zur Unterstützung vor dem Lesen oder als zweites Lesegerät nach dem Lesen. Durch die tiefe Integration in den Radiologie-Workflow werden die visuellen und Freitext-Outputs an das PACS zurückgeschickt, damit der befragende Radiologe sie überprüfen kann. Außerdem kann die Integration so konfiguriert werden, dass HL7-Nachrichten an das RIS gesendet werden.