Op basis van artificiële intelligentie (AI) evalueert de digitale assistent AI-Rad Companion Chest CT automatisch röntgenfoto’s van de thorax (borstkas). De software detecteert en meet afwijkingen en abnormale pathologische bevindingen. De assistent mag nu op de Europese markt.
De software helpt radiologen om een snelle, nauwkeurige en volledige diagnose te stellen en ontving zopas de CE-markering.  AI-Rad Companion Chest CT helpt radiologen om afbeeldingen van de thorax efficiënter en preciezer te interpreteren en om de bevindingen met behulp van automatische metingen sneller te documenteren.

De software kan het beeldmateriaal van meerdere fabrikanten van CT-scanners evalueren. In de toekomst wil Siemens Healthineers dit platform verder uitbreiden met meer intelligente algoritmes voor andere organen en toepassingen. Op die manier wil het bedrijf zorgverleners blijven ondersteunen in hun streven naar het verbeteren van de zorgpaden.

“Wereldwijd heeft Siemens Healthineers meer dan 600 patenten voor machine learning, 125 voor deep learning en bracht het meer dan 40 applicaties aangevuld met artificiële intelligentie op de markt. We zijn verheugd dat we onze klanten in Europa nu onze eerste AI-gebaseerde assistent voor klinische praktijk mogen aanbieden”, vertelt Dr. Razvan Ionasec, eindverantwoordelijke AI-Rad Companion bij Siemens Healthineers.

Snelle, precieze en complete diagnose
Op basis van CT-afbeeldingen van de thorax kan de software het onderscheid maken tussen de verschillende structuren in de borstkas. De software markeert deze individueel en meet mogelijke afwijkingen automatisch. Dit geldt zowel voor organen zoals het hart, de longen als voor de aorta en wervellichamen. De software vertaalt de resultaten naar een kwantitatief rapport dat de radioloog tijdens het opstellen van het protocol kan raadplegen. In bepaalde gevallen wijst de intelligente assistent de artsen zelfs op mogelijke afwijkingen in gebieden die niet meteen het onderwerp van het onderzoek uitmaakten.

Voor het nochtans frequente onderzoek van de borstkas op basis van een CT-scan  staan radiologen hier dikwijls voor een uitdaging. Door de complexiteit van de anatomie van de borstkas leveren beelden van een borstscan bijzonder veel informatie op. Hierdoor kunnen de resultaten van onderzoek tot onderzoek verschillen met 10 tot 20%. Diagnoses op basis van algoritmes nemen deze variabiliteit volledig weg en genereren constante resultaten. Positief dus voor kwaliteit en productiviteit. 

Veel potentie

De AI-Rad Companion Chest CT kan letsels op de longen identificeren of het risico op een hartinfarct berekenen aan de hand van beelden zonder hartsynchronisatie. Uit een onderzoek  in samenwerking met de South Carolina Medical University blijkt dat de software ook de diameter van de aorta kan segmenteren en meten, een belangrijke parameter bij de detectie van een mogelijke slagaderbreuk.

De software is ook in staat om de wervelkolom in de borststreek te onderzoeken: hij detecteert en identificeert elke wervel, meet de botdichtheid en identificeert eventuele breuken. Dit vergemakkelijkt de screening op osteoporose in een vroeg stadium.

Ontlast van routinetaken

"Artificiële intelligentie zal radiologen niet vervangen maar kan hen ontlasten van bepaalde routinetaken, waardoor de efficiëntie en kwaliteit van diagnostische beeldvormingsprocedures zullen verbeteren”, vertelt Frederik Baeke, Manager Digital Services bij Siemens Healthineers in België.

Cloud-based oplossing
AI-Rad Companion Chest CT is cloud-based en beroept zich op de gecertificeerde en veilige infrastructuur. Het integreert naadloos met bestaande klinische workflows en voldoet aan de DICOM-standaard (Digital Imaging and Communications in Medicine). De beelden en alle gelinkte rapporten kunnen automatisch beschikbaar worden gesteld in het communicatie- en archiveringssysteem (PACS).

Tot slot nog melden dat de softwate getest en gevalideerd is voor CT-scanners van Siemens Healthineers, GE Healthcare en Philips Healthcare en dat dit product nog niet in elk land commercieel beschikbaar is. 

Meer informatie over AI bij Siemens Healthineers vindt u hier