Radiographien linken Sprunggelenks einer 52-jährigen Patientin a.p. (links) und seitlich (Mitte rechts) mit Schmerzen nach einem Sturz. BoneView Trauma erkennt die nicht verschobene, längs verlaufende Fraktur der distalen Fibula korrekt (Mitte links und rechts, gelbe gestrichelte Kästen). Zusätzlich wird der Gelenkerguss in der Seitaufnahme korrekt berichtet (rechts, gelber Kasten).
Die Röntgenaufnahmen des peripheren Skeletts zählen zu den häufigsten und wichtigsten diagnostischen Methoden für Arztpraxen, medizinische Institute und Krankenhäuser. Gleichzeitig nehmen sie einen großen Teil der verfügbaren Arbeitszeit von Radiologen in Anspruch, insbesondere weil im Durchschnitt nur etwa 10 % aller Röntgenaufnahmen akute Pathologien zeigen.
Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen BoneView Trauma, einen AI-Assistenten für die Frakturerkennung auf Röntgenbildern.
Warum BoneView Trauma bedeutend ist und wie es arbeitet.
BoneView Trauma erkennt traumatische Läsionen auf Röntgenaufnahmen. Die AI-Diagnosen sind für alle Patienten zu jeder Tageszeit verfügbar und bieten gleichzeitig den Komfort und die Effizienz, Arbeitsabläufe zu optimieren. Erkannt werden Frakturen, Ergüsse, Dislokationen, Luxationen und maligne Knochenläsionen. Diese Pathologien werden sofort nach der Aufnahme der Röntgenbilder erkannt, noch bevor der Radiologe die Studien selbst gesehen hat. Diese Patienten können entsprechend priorisiert, diagnostiziert und behandelt werden.
Wer profitiert
Patienten, Kliniker und Radiologen durch eine detailliertere und genauere Diagnose und der verringerten Wahrscheinlichkeit einer verpassten Therapie.
Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy
Die hohe True positive-Rate von BoneView Trauma überzeugt uns. Auch zweifelhafte bzw. grenzwertige Pathologien werden als solche berichtet. Insbesondere die Erkennung von Gelenkergüssen ist derzeit einzigartig. Die übersichtliche Darstellung der Pathologien in Wort und Bild unterstützt den radiologischen Wissenstransfer an Zuweiser und Patienten.
Jedem Mediziner ist es für jeden einzelnen Patienten möglich, durch den raschen und einfachen Upload auf Radailogy die Frakturanalyse dieser AI-Assistent anzufordern. Unsere Kunden in der Telemedizin verwenden BoneView Trauma auch als Standard in der täglichen Praxis, um ihren Workflow zu optimieren.
Die wissenschaftliche Evidenz
Cohen M, Puntonet J, Sanchez J, Kierszbaum E, Crema M, Soyer P, Dion E. Artificial intelligence vs. radiologist: accuracy of wrist fracture detection on radiographs. Eur Radiol. 2023 Jun;33(6):3974-3983
Duron L, Ducarouge A, Gillibert A, Lainé J, Allouche C, Cherel N, Zhang Z, Nitche N, Lacave E, Pourchot A, Felter A, Lassalle L, Regnard NE, Feydy A. Assessment of an AI Aid in Detection of Adult Appendicular Skeletal Fractures by Emergency Physicians and Radiologists: A Multicenter Cross-sectional Diagnostic Study. Radiology. 2021 Jul;300(1):120-129
Regnard NE, Lanseur B, Ventre J, Ducarouge A, Clovis L, Lassalle L, Lacave E, Grandjean A, Lambert A, Dallaudière B, Feydy A. Assessment of performances of a deep learning algorithm for the detection of limbs and pelvic fractures, dislocations, focal bone lesions, and elbow effusions on trauma X-rays. Eur J Radiol. 2022 Sep;154;110447
Daten zum Upload auf Radailogy
Digitalradiographie des peripheren Skeletts in zwei Ebenen, zum Beispiel a.p. und seitlich oder axial