Siemens Healthineers hebt mit umfassender Künstlicher Intelligenz die Röntgendiagnostik auf ein neues Niveau (2024)

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Siemens Healthineers hebt mit umfassender Künstlicher Intelligenz die Röntgendiagnostik auf ein neues Niveau (13)

Press release

Veröffentlicht am June 22, 2020

Siemens Healthineers hebt mit umfassender Künstlicher Intelligenz die Röntgendiagnostik auf ein neues Niveau (14)

<p><i>Nicht zur Veröffentlichung in den USA</i></p><ul><li><b>Neues Röntgensystem Ysio X.pree unterstützt Aufnahmevorbereitung mit KI<br></b></li><li><b>Neue KI-Software AI-Rad Companion Chest X-ray unterstützt die Befundung im Brustkorb in der Radiographie</b></li></ul><p>Siemens Healthineers stellt mit Ysio X.pree<sup>1</sup> das weltweit erste intelligente Röntgensystem vor, das mit integrierter KI die Erstellung von Röntgenaufnahmen und damit die tägliche Routine optimiert. Auch für die anschließende Nachbearbeitung der Röntgenbilder erweitert Siemens Healthineers mit dem CE-gekennzeichneten AI-Rad Companion Chest X-ray sein Portfolio um eine KI-Software zur Entscheidungsunterstützung bei der Befundung von aufrechter Brustkorbaufnahmen. „Röntgen ist nach wie vor die am häufigsten eingesetzte Form2 der diagnostischen Bildgebung. Mit den angekündigten Innovationen ermöglichen wir nun auch in diesem Bereich den Einsatz von KI und heben damit das klassische Röntgen auf ein neues Niveau,“ sagt Carsten Bertram, Leiter X-ray Products bei Siemens Healthineers.</p><p><b>Ysio X.pree</b><br>Das Red Dot Design Award prämierte Ysio X.pree hilft mit KI bei der Vorbereitung von Aufnahmen. Basierend auf den Bildern der 3D-Kamera erkennt der KI-basierte Algorithmus zum Beispiel automatisch den Brustkorb und stellt so den optimalen Aufnahmebereich hierfür ein - die so genannte Kollimation. Die Röntgenstrahlung wird dabei auf die relevanten Bereiche fokussiert; das Ziel ist ein Bild, das alle nötigen Informationen bei möglichst geringer Strahlenbelastung enthält. Anpassungen des Kollimationsbereiches kann der Anwender jederzeit am Livebild des Patienten auf einem Touch-Screen vornehmen. Die KI wird neben den anderen intelligenten Funktionen zur Vorbereitung von Aufnahmen unter dem Namen myExam Companion zusammengefasst. Bei der Aufnahme der gesamten Wirbelsäule oder Beine kann der Anwender, unterstützt durch die Informationen der 3D-Kamera, einfach die Anzahl der aufzunehmenden Bilder am Touch-Screen reduzieren und damit Dosis für den Patienten sparen. Diese neuen Funktionalitäten geben dem Anwender die Chance, das Gerät stets optimal einzusetzen und sich stärker auf den Patienten zu konzentrieren.</p><p>Dr. Matthias May, Oberarzt der Radiologie am Universitätsklinikum Erlangen, dessen Haus bereits mit dem Gerät arbeitet, sagt: „Durch die intuitiv gestaltete Benutzeroberfläche des Ysio X.pree war es vom ersten Tag an ohne längere Einarbeitungszeit möglich, ein breites Spektrum an Untersuchungen mit hoher Qualität abzudecken. Mit der programmierbaren Robotik, den individuell wählbaren Flavors für den Bildeindruck, der Bedienhilfe myExam Companion und der KI-unterstützten 3D-Kamera steht ein breites Portfolio an technischen Lösungen für die Personalisierung der Untersuchungstechnik zur Verfügung.“</p><p><b>AI-Rad Companion Chest X-ray</b><sup><b>3</b></sup><br>DICOM-Bilder aus Geräten wie Ysio X.pree sind eine sehr gute Basis für die ebenfalls neu vorgestellte KI-Software zur Entscheidungsunterstützung – AI-Rad Companion Chest X-ray. Das neueste Mitglied der AI-Rad Companion Produktfamilie ergänzt die bereits für CT- und MR-Bildgebung verfügbaren Lösungen. Er untersucht mit künstlicher Intelligenz Röntgenaufnahmen des Brustkorbs auf Auffälligkeiten. Die Software fungiert als eine Art „zweiter Leser“ und hebt zum Beispiel Knoten in der Lunge hervor oder weist mit einem „confidence score“ auf das Vorliegen eines Pneumothorax hin. AI-Rad Companion Chest X-ray ist herstelleragnostisch und erfüllt die DICOM-Standards. Die gesamte AI-Rad Companion Produktfamilie profitiert dabei von der Anbindung über die teamplay digital health platform. Ihre sichere Cloud-Umgebung bietet eine hohe Rechenleistung, so sind vor Ort keine zusätzlichen Hardwareressourcen nötig.</p>

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Felix Michelfeit

Imaging, Digital and AI

  • felix.michelfeit@siemens-healthineers.com
  • +49 (162) 2520502

    1

    YSIO X.pree und seine Funktionen sind in einigen Ländern noch nicht käuflich zu erwerben. Aufgrund von medizinproduktrechtlichen Vorgaben kann die zukünftige Verfügbarkeit nicht zugesagt werden. Bitte kontaktieren Sie Ihre lokale Siemens Healthineers Niederlassung für weitere Details.

    2

    Diagnostic Imaging Dataset Annual Statistical Release 2018/19, NHS, S.6.

    3

    AI-Rad Companion Chest X-ray ist in einigen Ländern noch nicht käuflich zu erwerben.

    Siemens Healthineers 2020 DE

    Siemens Healthineers AG (gelistet in Frankfurt a.M. unter SHL) hat den Anspruch, das Gesundheitswesen der Zukunft zu gestalten. Als eines der führenden Unternehmen der Medizintechnik mit Hauptsitz in Erlangen unterstützt es mittels seiner Regionalgesellschaften Gesundheitsversorger weltweit dabei, auf ihrem Weg hin zu dem Ausbau der Präzisionsmedizin, der Neugestaltung der Gesundheitsversorgung, der Verbesserung der Patientenerfahrung und der Digitalisierung des Gesundheitswesens mehr zu erreichen. Siemens Healthineers entwickelt sein Produkt- und Dienstleistungsportfolio kontinuierlich weiter, mit KI-gestützten Anwendungen und digitalen Angeboten, die in der nächsten Generation der Medizintechnik eine immer wichtigere Rolle spielen. Diese neuen Anwendungen werden das Unternehmen in der In-vitro-Diagnostik, der bildgestützten Therapie und der In-vivo-Diagnostik weiter stärken. Siemens Healthineers bietet auch eine Reihe von Dienstleistungen und Lösungen an, um die Fähigkeit der Gesundheitsdienstleister zu verbessern, Patienten eine qualitativ hochwertige und effiziente Versorgung zu bieten. Im Geschäftsjahr 2020, das am 30. September 2020 endete, erzielte Siemens Healthineers mit seinen rund 54.000 Beschäftigten weltweit ein Umsatzvolumen von 14,5 Milliarden Euro und ein bereinigtes EBIT von 2,2 Milliarden Euro.

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