Biowissenschaften

Unsere gewebeunabhängigen KI-Methoden werden in jeder Phase von Medikamentenentwicklungsprogrammen angewendet. Zunächst nutzen wir unsere KI-Techniken, um die Bildqualität zwischen Krankenhäusern und Scannermodellen zu harmonisieren, dann führen wir eine automatische Organ- und Läsionserkennung durch. Anschließend folgt eine Gewebecharakterisierung, um eine Signatur basierend auf den relevantesten radiomischen und tiefen Merkmalen zu extrahieren. Diese Merkmale werden dann verwendet, um prädiktive Modelle für Tumorwachstum, Behandlungsreaktion, Gesamtüberleben, krankheitsfreies Überleben und viele andere Patientenergebnisse zu entwickeln.

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Unsere KI-basierten Tools ermöglichen Patienten eine Frühdiagnose rheumatischer Erkrankungen in den wichtigsten Bildgebungsverfahren. Wir unterstützen die digitale Transformation der Therapieindikation entweder während der Arzneimittelentwicklungsphase oder in Szenarien nach der Zulassung und stellen Gesundheitsdienstleistern ein integriertes Angebot zur Verfügung.

Wir wenden unsere KI-basierten Methoden zur automatischen Segmentierung und Quantifizierung von Hirngewebe und abnormalen Läsionen an. Wir bewerten Unterschiede im Volumen von Hirnregionen bei neurodegenerativen und entzündlichen Erkrankungen sowie bei Stoffwechselstörungen und extrahieren Surrogat-Bildgebungs-Biomarker.

Wir bieten automatisierte Segmentierungsmethoden für Läsionen und Organe in Ganzkörper-PET/CT-Untersuchungen. Die häufigsten klinischen Szenarien sind Lymphome und multiple Myelome. Dabei werden Merkmale auf Läsionsebene extrahiert, die in Kombination auf Patientenebene dabei helfen können, die Behandlungsreaktion bei Standard- oder fortschrittlichen Therapien sowie andere Phänomene wie das Zytokinfreisetzungssyndrom (CRS) oder das Immuneffektorzellen-assoziierte Neurotoxizitätssyndrom (ICANS) bei Zelltherapien wie chimären Antigenrezeptor-T-Zelltherapien (CAR-T) vorherzusagen.