Automatisierte Lösungen sollen Klinikerinnen und Kliniker dabei unterstützen, eine höhere diagnostische Sicherheit und betriebliche Effizienz zu erreichen – unabhängig von ihrer Erfahrung. Ein weiteres Ziel ist es, die Verfügbarkeit der Point-of-Care-Sonographie sowohl innerhalb als auch außerhalb des Krankenhauses zu verbessern.

Die Technologie von DiA basiert auf Mustererkennung, Deep Learning und maschinellen Lernalgorithmen, die das menschliche Auge imitieren. „Aufgrund der hervorragenden Bildqualität und der Möglichkeit, mit Smartphones und Tablets zu arbeiten, werden die Ultraschallsysteme von Philips allseits als fortschrittliche Lösungen für die Point-of-Care-Bildgebung geschätzt. Sie sind die ideale Plattform für den Einsatz automatisierter KI-basierter Analysen, die den Anwendenden helfen, besser informierte Entscheidungen zu treffen. Davon profitieren auch und vor allem die Patientinnen und Patienten“, erklärt Hila Goldman-Aslan, CEO und Co-Gründerin von DiA Imaging Analysis.

Variabilität reduzieren, Qualität und Effizienz steigern

Beim Ultraschall hängt das Ergebnis in Form einer korrekten Diagnose und einer Therapieempfehlung wesentlich von der Erfahrung der Untersuchenden ab. Ihre Expertise hat direkten Einfluss auf die Prognose der Patientinnen und Patienten. Um die Interobserver-Variabilität zu reduzieren und den diagnostischen Prozess zu beschleunigen, hat DiA KI-basierte Anwendungen für die klinische 2D-Sonographie entwickelt. Die LVivo Toolbox umfasst verschiedene Apps mit FDA-Zulassung und CE-Kennzeichnung. Die Lösungen für die kardiale und abdominelle Bildgebung ermöglichen automatisierte Analysen, die Befunde objektivieren und die Effizienz vorantreiben können. „Die strategische Partnerschaft mit DiA Imaging Analysis unterstreicht Philips´ Engagement bei der Integration von KI in das Workflow-Ökosystem der Radiologie – angefangen bei der Modalität über die Interpretation bis hin zur Befundkommunikation“, so Kees Wesdorp, Chief Business Leader Precision Diagnosis bei Philips. „Gemeinsam können wir zu einer höheren diagnostischen Sicherheit und Wirtschaftlichkeit sowie einem breiteren Zugang zu einem qualitativ hochwertigen, zeitnahen Point-of-Care-Ultraschall beitragen.“