GE Healthcare Radyografi
Yapay Zeka Portalı

GE Radyografi Yapay Zeka Portalında Critical Care Suite ile test sürüşü yapın. Akciğer radyografisi görüntülerini
yükleyin ve yapay zeka algoritmalarını çevrimiçi olarak deneyimleyin.

Critical Care Suite

GE Healthcare, Pnömotoraks gibi kritik vakaları hızlı bir şekilde tespit edip bu vakalara öncelik atanmasına yardımcı olmak üzere tasarlanan devrim niteliğinde yeni bir araç geliştirmiştir.

Quality Care Suite

Quality Care Suite, sistem görüntü işlemeye paralel olarak çalışarak gerçek zamanlı kalite uyarıları verir.
Amit Gupta, M.D.Kardiyotorasik Radyolog ve Tanısal Radyografi Modalite DirektörüUniversity Hospitals Cleveland Medical Center ve Case Western Reserve University (Cleveland) Yardımcı Doçenti
Dr. Bharat AggarwalDirector of RadiologyMax Super Specialty Hospital Saket, New Delhi, India
Optima XR240amx_FWM

  • Meslektaşlarınıza kulak verin

    University of California, San Francisco, Humber River Hospital, Mahajan Imaging ve St Luke's University'den meslektaşlarınıza kulak verin.

    “Yapay zeka algoritmasına sahip olmanın avantajı hastalara daha iyi bakım sağlamaktır. Sağlanan bu bakımın pek çok farklı boyutu vardır ve bunlardan en önemlisi doğru sonuçlar elde etmektir.”

    Dr. Karl Yaeger

    Tanısal Radyolog, St. Luke’s University Health Network

Critical Care Suite iş başında

Critical Care Suite, yapay zeka çözümünün uygulanması için ilave altyapıya veya IT ağına gerek olmadan radyografi sisteminde çekim yapıldıktan hemen sonra kritik bulguları (pnömotoraks) tespit etmek için görüntüleri otomatik olarak tarar. Radyografi yapay zeka bildirimlerinin PACS'ye orijinal DICOM görüntüleri ile tam olarak aynı zamanda ulaşması ek gecikmeye veya işleme süresinin uzamasına neden olmaz. Bu sayede, görüntü incelemesi üst birime aktarılır ve öncelikli vakalarda daha kısa dönüş süreleri elde edilir. Bu, Pnömotoraks (PTX) şüphesi bulunan vakaların Radyolog açısından önceliklendirilmesine olanak tanır. Radyografi görüntüsü yönetimini optimize etmek ve triaj bildirimi prosedürlerini zenginleştirmek amacıyla tasarlanan Critical Care Suite, cihaz üzerinde yapay zekadan faydalanarak pnömotoraks tespitine öncelik atar.

  • 1. Ham olarak çekilen orijinal görüntü

  • 2. Akıllı otomatik rotasyon

    Başın yukarı yöne doğru döndürülmesi için frontal akciğer röntgeni görüntüsünü otomatik olarak döndürerek teknisyene yardımcı olur

  • 3. Akıllı protokol kontrolü

    Çekimde uygunsuz bir protokol kullanması halinde bunu gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve teknisyeni bilgilendirmek için otomatik kalite kontrolü

  • 4. Akıllı görüntüleme alanı

    Frontal akciğer röntgeni incelemesinde kırpılan akciğer alanının doğru tespiti

  • 5. AMX 240 hakkında Critical Care Suite bildirimleri

    Tıklanabilir bir cetvel simgesi, teknisyenlere Critical Care Suite'in bir ET Tüpü algıladığını gösterir

  • 6. ET Tüpü pozisyonlamayı sağlayan yapay zeka algoritması çıktısı

    Entegre yapay zeka görüntüleyici, görüntü çekildikten sonra birkaç saniye içinde karinaya göre ET tüpü konumunun otomatik bir ölçümünü gösterir

  • 7. Pnömotoraks bildirimi

    İncelemede şüpheli PTX bulgusu varsa, sarı bayrak simgesi teknisyene görüntünün PACS içinde Radyolog incelemesi için CCS tarafından işaretlendiğini gösterir**

  • 8. CSS bildirimleriyle görüntü yönetimi

    PACS'de hangi vakaların Critical Care Suite tarafından işaretlendiğini belirten bayrak ile röntgen sistemindeki tamamlanmış incelemelerin listesi.

  • 9. PACS'ye iletilen Critical Care Suite ikincil DICOM görüntüsü

    İkincil yakalama DICOM görüntüsü, orijinal tanı görüntüsü ile PACS'ye gönderilir ve radyologun incelemesi için yapay zeka bulgularını içerir.

COVID-19 Olgu Sunumu

Critical Care Suite, spontan pnömotoraksın entübe bir COVID-19 hastasında hızlandırılmış tedavisine olanak tanır
Olgu sunumunu indirin

Olgu Sunumları

Olgu 1: Gecikmiş, küçük PTX CCS tarafından tespit edildi
  • ESRD geçmişi bulunan, atrial fibrilasyonla warfarin kullanan, HFREF ve OSA hastası olan, muhtemelen tıkalı sol koltukaltı toplardamarı/subklaviyan damara bağlı olarak başarısız bir sol subklaviyan yaklaşımı çift oda ICD yerleştirme girişimi sonrası 59 yaşında erkek hasta.
  • İlk prosed&u...

Yardımcı Materyaller

İlgili ürünler

  1. Dünya Sağlık Örgütü Raporu - Communicating Radiation Risks in Pediatric Imaging
  2. K183182
  3. Teknisyene yönelik bildirim, inceleme kapatıldıktan 15 dakika sonra oluşturulur. Bağlamsal yapıdadır ve herhangi bir tanısal bilgi barındırmaz. Cihaz üzerindeki teknisyen bildiriminin amacı herhangi bir klinik karar, önceliklendirme veya eylem hakkında bilgilendirme yapmak değildir.
  4. GE Healthcare Yayınlanmamış Verileri
  5. Younis, K. ve ark. (2019). Leveraging Deep Learning Artificial Intelligence in Detecting the Orientation of Chest X-ray Images. SIIM Conference on Machine Intelligence in Medical Imaging (C-MIMI), Sözlü Sunum.

JB00481TR