肺部疾病报告系统提高了一致性——那么为什么它没有得到充分利用呢？
尽管该团队观察到了可靠的读者内部一致性，但读者之间的一致性差异很大，突显了提高系统再现性的必要性，该论文的通讯作者、埃及 Zagazig 胸科医院放射科的 Al Shaimaa Fathi Elshetry 和合著者著名的。 在之前对 ILD-RADS 的研究中，读者提到由于 ILD-RADS 的复杂性，需要对其使用进行额外的培训，并承认使用该系统需要高度的经验。 作者提出了一些不同的建议来解决这个问题。 首先，他们建议创建一个针对 ILD 的说明性 HRCT 图集，与 ILD-RADS 一起使用，供读者作为参考。 此外，他们强调需要针对 ILD-RADS 的使用进行额外培训，以提高普通放射科医生对该系统的不同 HRCT 特征和 ILD 报告模式的认识。 作者建议：“我们相信这些措施可以加强对 HRCT 特征的分析，减少 ILD HRCT 报告中固有的不一致，特别是在普通放射科医生中，并最终提高 ILD-RADS 的可重复性。”并补充说，未来的研究该主题应该调查更多、更多样化的放射科医生群体，以更好地了解他们如何看待该系统。 1713694422 #肺部疾病报告系统提高了一致性那么为什么它没有得到充分利用呢 1970-01-01 00:00:00
OmegaAI 为实时放射学图像读取添加了“渐进式加载”
云PACS提供商 拉姆软件 有 宣布 “渐进式加载”作为其新功能 欧米茄人工智能 应用程序建立在 微软Azure 基础设施。 新功能使放射科医生能够通过网络浏览器快速加载多种模式的大型成像结果，以便立即读取。 渐进式加载可确保第一批图像几乎立即加载，当放射科医生检查患者的扫描结果时，后续图像会在后台逐步加载。 人工智能通过对图像进行优先级排序并自动突出显示临床相关发现以供审查来支持上传。 1710689573 #OmegaAI #为实时放射学图像读取添加了渐进式加载 1970-01-01 00:00:00
Sectra 与大学健康网络签署 2040 万美元合同
部门 宣布签订价值 2040 万美元的合同，为美国的一所大学医疗网络提供云企业成像服务。 根据一个 陈述该未具名的卫生系统运营着 10 多家医院，每年进行超过 200 万次影像检查。 该合同期限为六年，可以选择续约。 该公司表示，过渡到 Sectra One Cloud 将增强健康网络的安全性，并通过简化诊断图像审查和将存储转移到单一平台来改进放射学流程。 1710107851 #Sectra #与大学健康网络签署 #万美元合同 1970-01-01 00:00:00
合作伙伴关系将人工智能工具整合到欧洲放射科医生的单一成像平台上
医疗保健人工智能 (AI) 开发商 深度健康 和 我已开始 宣布建立合作伙伴关系，以扩大欧洲临床人工智能和放射信息学服务的覆盖范围。 此次合作宣布于 2024 年欧洲放射学大会 位于维也纳，它将使整个非洲大陆的放射科医生能够利用 DeepHealth OS，这是一种通过 Incepto 的企业成像平台管理临床和操作工作流程的云原生服务。 这种集成旨在提高诊断准确性并简化工作流程，使筛查更加高效，为临床医生提供人工智能工具来改善图像存储和报告阅读，同时自动突出显示需要审查的临床相关见解。 这一转变将理想地改善患者的治疗结果，同时允许进行更多扫描。 1709286504 #合作伙伴关系将人工智能工具整合到欧洲放射科医生的单一成像平台上 1970-01-01 00:00:00
放射学人工智能开发商 Deepc 收购 Osimis 图像管理平台
Deepc GmbH 首席执行官 Franz Pfister 医学博士在一份声明中表示：“在 Deepc，我们致力于通过统一、可扩展的平台为临床医生及其机构提供支持，该平台在整个放射学工作流程中提供价值和效率。” 陈述。 “我们很高兴将 Osimis 的行业领先人才和创新技术添加到 Deepc，因为我们将继续突破放射学人工智能的可能性界限。” 根据声明，随着人工智能集成到 Osimis 图像平台中，目前使用任一公司产品的放射科预计在不久的将来可以获得更广泛的功能。 1708449926 #放射学人工智能开发商 #Deepc #收购 #Osimis #图像管理平台 1970-01-01 00:00:00
Sectra 连续 11 年荣获 KLAS 最佳客户服务奖
瑞典医学影像公司 部门 连续 11 年荣获多项 KLAS 最佳奖项，在美国和加拿大的客户满意度排名第一。 克拉斯研究 Sectra 还认可了北欧和南欧的新类别。 该公司凭借其 PACS 和企业成像平台荣获 Best in KLAS 荣誉，这些平台在全球范围内被私人、学术和政府医疗机构使用。 Sectra AB 执行副总裁兼 Sectra Imaging IT Solutions 总裁 Marie Ekström Trägårdh 在一份声明中表示：“这些奖项展示了我们优秀的员工不断超越自我以满足客户需求。” 陈述。 “在过去的一年里，我们将组织重组为团队，以确保在客户旅程的整个销售、实施和支持阶段提供一致且知识渊博的指导。 再加上能够降低 IT 成本、提高安全性并随着用户的企业成像需求而增长的产品，巩固了我们的成功。” 1707412836 #Sectra #连续 #年荣获 #KLAS #最佳客户服务奖 1970-01-01 00:00:00
合作将人工智能分流应用于胸部 X 光检查，以实现及时的紧急护理
“Lunit 和三星电子之间的协同作用将实现更快、更准确的胸部筛查，从而及时进行干预并改善患者的治疗结果。我们对这一合作伙伴关系在推进胸部 X 射线实践方面所具有的潜力感到兴奋，特别是在 ICU 和 ER 中， ” Lunit 首席执行官 Brandon Suh 在一份声明中说道 陈述。 此次合作签署了为期三年的协议，美国、加拿大和欧洲的 X 射线设备将通过人工智能得到增强，并计划在未来推广到其他地方。 1706625371 #合作将人工智能分流应用于胸部 #光检查以实现及时的紧急护理 1970-01-01 00:00:00
癌症中心将 CT 报告的紧急请求减少了 60%
专业护理机构的放射科面临着快速访问图像的独特挑战，但一项新的研究 影像信息学杂志 可能已经制定了一种改进报告管理的方法，特别是那些来自 CT 扫描的报告。 [1] 这 纪念斯隆凯特琳癌症中心 纽约市的放射科引入了自动分配系统 (AAS)，以提高效率和报告周转时间。 该团队由 韦恩·劳，医学博士，对其影响进行了回顾性研究，仔细研究了该系统如何改进放射学工作流程。 在他们的研究中，Law 和她的团队分析了 AAS 部署后 12 个月内的 232,022 次 CT 检查，并将结果与历史对照期进行比较。 尽管 AAS 后 CT 体积增加了 9%，但放射科医生阅读报告的可用性提高了 8%。 此外，癌症中心发现标记为紧急的放射学报告请求显着减少，对这些报告做出反应的需求减少了 60%。 在放射科特别繁忙的高峰日，加急请求数量仍下降了52.2%。 1705338763 #癌症中心将 #报告的紧急请求减少了 1970-01-01 00:00:00
超声解释 AI 集成到基于云的 PACS 中
一家受欢迎的 PACS 系统提供商与一家专门从事超声图像解读的人工智能 (AI) 开发商合作，旨在改进放射科管理超声图数据的方式。 iCardio.ai 强调超声图像的临床相关和关键发现，供放射科医生审查，其技术现在将添加到 超LinQ 图像查看器和报告平台。 此次集成将使 PACS 系统的运营商能够直接从云端利用人工智能的优势，而无需额外的内部技术。 在一个 陈述两家公司表示，结合这些技术应该可以提高超声读数的速度，使患者和医疗服务提供者都受益。 1705214708 #超声解释 #集成到基于云的 #PACS #中 1970-01-01 00:00:00