KI bringt Lungenkrebsdiagnostik voran

contextflow and RevealDx are working to improve lung cancer screening

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The UI from contextflow's TIMELINE feature, which shows radiologists changes in lung nodules over time

TIMELINE for nodule detection from contextflow

contextflow integriert weitere Features in ADVANCE Chest CT

Die Implementierung der Lungenknötchen-Charakterisierungskomponente von RevealAI-Lung war ein klarer Fall, dass sie die klinische Entscheidungsfindung positiv und signifikant beeinflussen kann.”

— Markus Krenn, Chief Product Officer, contextflow

VIENNA, AUSTRIA, November 22, 2022 /EINPresswire.com/ — Software entwickelt sich, genauso wie die Anforderungen der Anwender immer weiter. Da ist es nur logisch, dass Unternehmen vom Know-how ihrer Kunden profitieren. So hält es auch contextflow. Der Wiener Experte für Maschinelles Lernen in Radiologie hat entsprechende Anregungen in der neuen Version von ADVANCE Chest CT umgesetzt.

Brandneu für den RSNA in Chicago ist die TIMELINE-Funktion für Lungenknoten. Sie visualisiert und quantifiziert automatisch die Veränderungen von Lungenknoten im Zeitlauf, und ermöglicht Radiologen, mehrere frühere Untersuchungen nebeneinander zu betrachten. “Radiologen berichten uns, dass sie viel Zeit mit der Vorbereitung auf Nachuntersuchungen und Tumorboards verbringen. Mit TIMELINE können sie frühere Scans sofort einsehen, mit konsistenten Messungen der Knötchencharakteristika, und wir erwarten, dass die Radiologen dadurch viel Zeit sparen,” sagt Marcel Wassink, Chief Commercial Officer bei contextflow.

Eine weitere Innovation, die Integration von RevealAI-Lung von RevealDx in ADVANCE Chest CT, unterstützt die Diagnose von Lungenkrebs durch die Anzeige des Malignitätsähnlichkeitsindex für jedes Knötchen. “Das Lungenkrebs-Screening ist derzeit teuer und langsam und führt oft zu unnötigen Eingriffen und Stress für den Patienten. Die Implementierung der Lungenknötchen-Charakterisierungskomponente von RevealAI-Lung war ein klarer Fall, denn die klinische Bewertung hat gezeigt, dass sie die klinische Entscheidungsfindung positiv und signifikant beeinflussen kann”, sagt Markus Krenn, Chief Product Officer bei contextflow. “In einer klinischen Studie, die im September im Journal of the American College of Radiology veröffentlicht wurde, konnte schon bereits gezeigt werden, dass die Anzahl der falsch positiven und negativen Befunde signifikant reduziert könnten. Bei einer großflächigen Umsetzung würde dies nicht nur Ressourcen einsparen, sondern auch den Stress für die Patienten reduzieren, indem unnötige Untersuchungen vermieden werden.”

Auf dem Insights-Bildschirm von ADVANCE Chest CT können Anwender sich Lungenbedeckungswerte und Verteilungskarten für acht Bildmuster sowie die Visualisierung und Messungen von erkannten Lungenknoten anzeigen lassen. Die Ergebnisse können in Form eines strukturierten Berichts oder eines PDF-Berichts bereitgestellt werden.

Zusätzlich zu RevealAI-Lung ist auch STATdx von Elsevier in ADVANCE Chest CT integriert: STATdx liefert den Radiologen eine Liste möglicher Differenzialdiagnosen zu einem definierten Befund. Die Software umfasst mit 1.400 Differenzialdiagnose-Modulen mehr als 4.700 häufige und komplexe Diagnosen mit 200.000 Bildbeispielen. „Durch diese Partnerschaft können wir unsere Anwender bei einer schnelleren und einfacheren Befundung unterstützen. Zudem liefert Elsevier eine Systematik, durch die die Radiologen quasi nebenbei noch CME-Punkte sammeln können“, beschreibt Marcel Wassink die Vorteile der Integration.

contextflow auf dem RSNA: AI Showcase in der South Hall Level 3, Stand 4649

Julie Sufana
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