Die konsistente Beurteilung des Knorpelabbaus, das kennzeichnende Merkmal von Knie Osteoarthrose (OA), stellt eine große Herausforderung in der klinischen Praxis dar. Darüber hinaus beansprucht die tägliche Befundung von durchschnittlich 10 Knie-Röntgen pro Tag etwa 40 Minuten des täglichen Arbeitspensums.
IB Lab KOALA™ bietet Abhilfe
Die Zeitersparnis bei den Abläufen beträgt bis zu 25 Tage pro Jahr
83 % Sensitivität und 86% Spezifität bei der Unterscheidung von leichter, mittelschwerer und schwerer Knie Arthrose auf Basis des KL-Scores (> = 2) [1]
23 % höhere Übereinstimmung der Ärzte mit dem Goldstandard
Die jährlichen Kosten pro Patient liegen bei bis zu €10k
Mehr als 200 Millionen Patienten weltweit
Das Lebenszeitrisiko für Knie Arthrose liegt bei 45 %
IB Lab KOALA™ nutzt Deep-Learning-Technologie, um Anzeichen für Kniearthrose auf Röntgenaufnahmen zu erkennen und verbessert die Abläufe bei der Befundung. Die Softwareanwendung stuft das Stadium der Arthrose nach dem Kellgren & Lawrence-Score ein. Sie bietet zudem genaue und automatisierte Messungen der minimalen Gelenkspaltbreite sowie eine Beurteilung des Schweregrades von Gelenkspaltverengung, Osteophytose und Sklerose auf Basis der OARSI-Kriterien.
IB Lab KOALA™ hebt durch Anwendung der neuesten internationalen medizinischen Standards relevante klinische Befunde hervor, um so zeitnahe und korrekte Entscheidungen zu ermöglichen. Die Befunde werden in einem visuellen Bericht zusammengefasst, an das Original-Röntgenbild angehängt und automatisch im PACS-System gespeichert. Die KI-Befunde werden als Text in die vordefinierte RIS-Vorlage eingepflegt, um die schnellere Befundung zu ermöglichen. IB Lab KOALA™ vereinfacht die Überwachung des Krankheitsverlaufs, indem es den Vergleich von Krankheitsparametern auf Röntgenaufnahmen im Zeitverlauf gestattet.
Verbessert Diagnose und Befundung bei Knie Arthrose nach den neuesten klinischen Richtlinien
Gestattet die Überwachung des Krankheitsverlaufs bei Knie Arthrose
Ermöglicht sofortige, verifizierbare Entscheidungsfindung in schwierigen Fällen
IB Lab KOALA nutzt Deep-Learning-Technologie zur Erkennung von Anzeichen für Knie Arthrose auf Röntgenaufnahmen und verbessert die Abläufe bei der Befundung. Das System ist konzipiert für die Nutzung durch ausgebildetes medizinisches Fachpersonal wie etwa Orthopäden und Radiologen. Es sollte nicht anstelle einer vollständigen Patientenbeurteilung verwendet werden. Auch sollte sich bei der Stellung und Bestätigung von Diagnosen nicht ausschließlich darauf verlassen werden.
Die KI-Software von ImageBiopsy ist innerhalb unseres PACS-Systems hochpräzise und effizient, dadurch erhalten wir wertvolle Informationen über den Status des Knies entlang des Kontinuums von Chondrose zu Arthrose.
Die Integration der KI-Lösungen von ImageBiopsy Lab in unser RIS und unser PACS ist simpel. Es macht Spaß, damit zu arbeiten und der visuelle Bericht ist eine ideale Unterstützung bei der Beratung unserer Patienten.
KI-basierte Lösungen sind weniger arbeitsintensiv und die Befunde sindgenauer. Man erhält einen objektiven Wert, der zur Überwachung und Prognose des Verlaufs genutzt werden kann. Wir bieten etwas, das andere nicht haben.
Eine genaue Diagnose und reproduzierbare Nachuntersuchungen sind für eine erfolgreiche Arthrosetherapie unverzichtbar. Software-basierte Verfahren können dem medizinischen Fachpersonal bei der Steuerung und Anpassung der Behandlung unterstützen.
