Haidian Krankenhaus: Computertomographie mit KI-Hilfe

2020-03-02 09:59:10



Bei normalen Computertomographie-Untersuchungen muss die Maschine durch den Arzt manuell bedient werden. Bei der intelligenten CT-Anlage übernimmt es die Maschine. Sie kann das Gesicht eines Patienten trotz Atemschutzmaske erkennen und seinen Körper scannen. Der Arzt muss dazu nicht mehr den CT-Raum betreten. Dadurch wird die Gefahr einer Kreuzinfektion massiv reduziert und die Untersuchungszeit um mehr als die Hälfte verkürzt. Mit der intelligenten Anlage können täglich 300 Patienten untersucht werden.


Das assistierende KI-Analysesystem für Lungenentzündung durch das neuartige Coronavirus kommt zum ersten Mal zum klinischen Einsatz in Beijing. Laut dem Techniker der Lian Ying Zhi Neng-GmbH für Medizintechnik, der Sponsor dieses intelligenten Systems, handelt es sich dabei um das erste vollständige KI-Lösungskonzept für Lungenentzündungen. Anhand von hochsensiblen Erkennungsalgorithmen werden selbst minimale und unauffällige Krankheitsherde entdeckt, um den Ärzten die Identifizierung von Coronavirus-Verdachtsfällen zu erleichtern.


Darüber hinaus kann das System durch die Klassifizierung diagnostizierter Patienten den Schweregradindex ihrer Erkrankungen erstellen.

Je nach Schwergrad ihrer Krankheit werden leichterkrankte und schwererkrankte Patienten separat behandelt. Klickt der Arzt auf das CT-Bild seines Patienten, so liefert das intelligente System wichtige quantitative Informationen wie den automatisch gekennzeichneten Krankheitsherd, den infizierten Lungenabschnitt und den kumulativen Bereich pathologischer Veränderungen des Patienten. Dadurch werden den Ärzten wichtige Hinweise zur Diagnostizierung der Lungenentzündung durch das neuartige Coronavirus und zur Analyse von Krankheitsfällen geliefert.


Die intelligenten CT-Anlagen mit dem Namen “Lian Ying Tian Yan” sind mittlerweile in mehreren Beijinger Krankenhäusern installiert worden. Die Lian Ying Zhi Neng-GmbH für Medizintechnik will in Zukunft mit dem Haidianer Krankenhaus bei der medizinischen Bildanalyse weiter zusammenarbeiten.


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