IB Lab PANDA

Unterstützung bei der Beurteilung von pädiatrischen Knochenalter und Entwicklung

Get DemoComing soon

Herausforderung

Die größten Herausforderungen bei der radiologischen Bestimmung des Knochenalters sind der hohe Zeitaufwand und die fehlende Standardisierung.

Subjektiv

Zeitintensiv

Arbeitsintensiv

Lösung

IB Lab PANDA™bietet Abhilfe

Verlässlich

Bei Nutzung von IB Lab PANDA wurden die Messdifferenzen um 5,8 Monate verringert.

Schnelle Ergebnisse

Laut internen Tests benötigt IB Lab PANDA™ im Durchschnitt 8,4 Sekunden für eine vollautomatische Analyse

Präzise

Ausgezeichnete Übereinstimmung mit Sachverständigen; mittlere Abweichung nur 0,77 Monate [7]

60

%+

der Radiologen würden sich die Installation von PANDA in ihrer Praxis wünschen

93

%

der Radiologen empfinden IB Lab PANDA in ihrer Praxis als nützlich

75

%

der Radiologen würden IB Lab PANDA zur auf Röntgenaufnahmen der Hand basierenden Knochenalterbestimmung nutzen, wenn die Kosten keine Rolle spielen würden

Produktbeschreibung

IB Lab PANDA nutzt Deep-Learning-Technologie, um das Knochenalter auf Basis der Skala von Greulich & Pyle zu bestimmen und spart durch die Veranschaulichung der Ergebnisse innerhalb von fünf Sekunden viel Zeit. Die automatische Knochenaltermessung nach Greulich & Pyle mit IB Lab PANDA ist auf 4,3 Monate mittlere absolute Abweichung genau [3]. Die daraus abgeleitete Voraussage der Erwachsenengröße nach Bailey und Pineau ist bis auf ± 2,5 cm genau [4]. 

IB Lab PANDA stellt relevante klinische Messgrößen Befunde unter Anwendung internationaler medizinischer Standards dar, um zeitnahe und genaue Entscheidungen zu ermöglichen. Die Ergebnisse Befunde werden in einem visuellen Bericht zusammengefasst, an das Original-Röntgenbild angehängt und automatisch im PACS-System gespeichert. Die KI-Befunde können werden als Text in die vordefinierte RIS-Vorlage eingepflegt werden, um die schnellere Befundung zu ermöglichen. IB Lab PANDA vereinfacht die Überwachung des Krankheitsverlaufs, indem es den Vergleich von Krankheitsparametern auf Röntgenaufnahmen im Zeitverlauf gestattet.

Befunde:

Radiologische Befunde, Messungen und Ergebnisse wie beispielsweise: 

  • Pädiatrisches Knochenalter nach Greulich & Pyle
  • Natürliche Standardabweichung
  • Patientenstatus für verzögertes/fortgeschrittenes Knochenalter
  • Wachstumspotenzial und Voraussage der Erwachsenengröße nach Bayley und Pinneau

Vorteile

DE Easy to monitor

DE Facilitates monitoring and forecasting of physicians’ therapeutic success

Konsistente und reproduzierbare Ergebnisse

Verbessert die Konsistenz bei Interpretation und Befundung von Knochenalter und Größenschätzung basierend auf Röntgenaufnahmen der Hand

Standardisierung

100%i Wiederholbarkeit und Standardisierung der Knochenalterbestimmung nach den neuesten klinischen Standards

Zeitersparnis

8.4 Sekunden für die Berechnung des pädiatrischen Knochenalters nach Greulich & Pyle

Vorgesehene Verwendung

IB Lab PANDA ist eine vollautomatische radiologische Bildverarbeitungssoftware für computergestützte (CR) oder direkt digitale (DX) Aufnahmen um das Knochenalter auf Basis der Skala von Greulich & Pyle zu bestimmen. Das System ist konzipiert für die Nutzung durch ausgebildetes medizinisches Fachpersonal wie etwa Orthopäden und Radiologen. Es sollte nicht in-lieu einer vollständigen Patientenbeurteilung verwendet werden. Auch sollte sich bei der Stellung und Bestätigung von Diagnosen nicht ausschließlich darauf verlassen werden.

Literatur
  1. D. G. King, D. M. Steventon, M. P. O’Sullivan, A. M. Cook, V. P. L. Hornsby, I.G. Jefferson, and P. R. King: Reproducibility of bone ages when performed byradiology registrars: an audit of Tanner and Whitehouse II versus Greulich andPyle methods, The British Institute of Radiology, 2014.
  2. S.Serinellia, V.Panettab, P. Pasqualettib, D. Marchetti: Accuracy of three agedetermination X-ray methods on the left hand-wrist: A systematic review andmeta-analysis, Legal Medicine, 2011.
  3. Halabi, S. S., Prevedello, L. M., Kalpathy-Cramer, J., Mamonov, A. B., Bilbily,A., Cicero, M., … Flanders, A. E.: The RSNA Pediatric Bone Age Machine LearningChallenge, Radiology, 290(2), 2018. 498–503.
  4. Gaskin, C. M., Kahn, S. L., Bertozzi, J. C., & Bunch, P. M.: SkeletalDevelopment of the Hand and Wrist. Oxford University Press, 2011.
  5. IB Lab Clinical Evaluation Study
  6. Simmons K, Greulich WW. 1944. The Brush Foundation Study of Child Growth andDevelopment: II. Physical Growth and Development. Monogr. Soc. Res. Child Dev.9(1):i–87.

Das sagen unsere Kunden:

Jack Farr - Orthopedist

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.

Jack Farr, MD
Orthopäde

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.

Dr. med. Mueller-Stromberg
Orthopäde

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.

Priv.-Doz. Dr. Gruber
Radiologe

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.

Univ.-Prof. Dr. Nehrer
Orthopäde