QP-Prostate®
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Prostatakrebs ist die zweithäufigste Krebserkrankung bei Männern und stellt ein erhebliches Problem für die öffentliche Gesundheit dar. MRT-Scans sind für die Früherkennung unverzichtbar, doch der wachsende Bedarf übersteigt die Verfügbarkeit von Radiologie-Experten, was zu Diagnoseverzögerungen und Inkonsistenzen bei der Interpretation führt. Nur eine Minderheit der medizinischen Gemeinschaft befolgt konsequent die Richtlinien PI-RADS v2.1.
QP-Prostate Die Software bietet verbesserte Diagnosefunktionen und optimiert die Arbeitsabläufe von Radiologen durch die automatische Einhaltung der PI-RADS v2.1-Richtlinien, die präzise Segmentierung der Prostata und die effiziente Identifizierung verdächtiger Läsionen. Diese Fortschritte ermöglichen Radiologen schnellere und präzisere Beurteilungen und verbessern so die Patientenversorgung.
End-to-End-Management-Workflow: die neue Prostata-Ökosystem-Plattform
- Upgraded Benutzer Schnittstelle
- Garantierter Zugang zu die Original Image at alle Zeiten.
- Bearbeitungswerkzeuge. Flexibel Overlays: optional, einstellbar, als auch abnehmbar AI-erzeugt Befund.
- Kliniker halten voller die Akkulaufzeit und Kontrolle
- fließende Integration in PACS als auch Verschmelzung Biopsie Systeme
- Erweiterte Ansicht mit 3D-Visualisierung
- Strukturierte berichten anzukurbeln klinisch Kommunikation
Erkennung und Diagnose aggressiver Krebserkrankungen
QP-Prostate setzt neue Maßstäbe in puncto Genauigkeit, Geschwindigkeit und diagnostischer Präzision. Der KI-Algorithmus identifiziert und stratifiziert nach Wahrscheinlichkeit mittel- und hochgradig aggressive Prostatakrebsläsionen und ermöglicht eine Segmentierung der Prostata. Dies ermöglicht es medizinischen Fachkräften, ihre diagnostische Genauigkeit und die Planung von Fusionsbiopsien zu verbessern.
QP-Prostate, eine Reihe erweiterter Diagnosefunktionen
End-to-End-Workflow für die Prostatabehandlung
Verbesserte Benutzeroberfläche und nahtlose Integration in PACS- und Fusionsbiopsiesysteme ermöglichen einen vollautomatisierten Arbeitsablauf.
Bildqualitätsbewertung
Quibim AI-QUAL™ automatisiert die Beurteilung der Prostata-MRT-Bildqualität basierend auf PI-QUAL v2-Richtlinien.
Prostatasegmentierung
Segmentiert automatisch jede Prostataregion, einschließlich der peripheren Zone, der Übergangs- und Zentralzone sowie der Samenbläschen.
Läsionserkennung und -diagnose
QP-Prostate Automatische Identifizierung und Hervorhebung von Prostataregionen, die verdächtig auf aggressiven Prostatakrebs sind, und Zuweisung einer auf Konfidenz basierenden Klassifizierungsbewertung für jede Region.
Strukturierter Bericht
PI-RADS-konformer strukturierter Bericht, der KI-Befunde automatisch mit radiologischen Anmerkungen integriert.
Planung einer Fusionsbiopsie
QP-Prostate ist in die meisten Fusión-Biopsiegeräte vollständig integriert, um eine präzisere gezielte Biopsie zu ermöglichen.
Fokale Therapie
QP-Prostate hilft Planung Schwerpunkt Therapie Behandlungen - durch Konsolidierung, an genau und bearbeitbare 3D-Darstellung.
Klinische Fälle mit QP-Prostate
AI-QUAL™: Automatisierte Beurteilung der Prostatabildqualität
Die Plattform AI-QUAL™ automatisiert die Beurteilung der Prostata-MRT-Bildqualität basierend auf PI-QUALv2-Richtlinien. Dieses Tool optimiert Arbeitsabläufe und unterstützt die Diagnosesicherheit.
Hauptvorteile von AI-QUAL umfasst:
- Automatisierte Qualitätsbewertung: Eliminiert manuelle Prüfungen, spart Zeit und reduziert Subjektivität.
- Standardisiertes Reporting: Liefert einen konsistenten Qualitätsscore basierend auf PI-QUAL v2-Richtlinien.
- Artefakterkennung: Identifiziert wichtige bildverschlechternde Faktoren wie rektale Gasverzerrung und Metallartefakte.
- Diagnosesicherheit: Stellt sicher, dass Radiologen mit Bildern höchster Qualität arbeiten.
- Nahtlose Integration: Entwickelt, um sich mühelos in bestehende Radiologie-Arbeitsabläufe einzufügen.
Ihre KI-Lösung zur erweiterten Prostatakrebs-Früherkennung
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1. Unübertroffene klinische Beweise
Quibim setzt neue Maßstäbe in der diagnostischen Genauigkeit und erhöht den Standard in der klinischen Praxis. Mit einer um 10 % erhöhten Sensitivität QP-Prostate KI-Tool erhöht die Erkennungsraten erfahrener Radiologen um bis zu 90 %*. -
2. Optimierung der Spezifität
Mit dem dualen Validierungsansatz von Quibim, der sowohl systematische als auch gezielte Biopsien nutzt, werden unsere Algorithmen anhand der umfassendsten Ground-Truth-Daten, die in der Branche verfügbar sind, zuverlässig validiert. -
3. Vollautomatischer Workflow
Unser Arbeitsablauf lässt sich nahtlos in vorhandene Systeme integrieren und bietet Klinikärzten einen optimierten, effizienten Diagnoseprozess, der in der Branche seinesgleichen sucht. -
4. Regulierungsstatus
Quibim erfüllt internationale regulatorische Standards und ist ein Pionier bei der Erlangung von Zulassungen auf den globalen Märkten. QP-Prostate hat unter anderem die CE-Kennzeichnung, die UKCA-Kennzeichnung und die 510(k)-Zulassung erhalten, was uns auf dem US-Markt auszeichnet.
Wie funktioniert es?
Neue Ansätze in der Prostatadiagnostik dank maximaler Genauigkeit bei der Interpretation von MRT-Bildern der Prostata
Kurz gesagt: QP-Prostate nutzt fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken auf Basis künstlicher Intelligenz, um einen hochmodernen Ansatz für die Interpretation von Prostata-MRTs zu bieten. Diese Bildverarbeitungssoftware ist mit Standardarbeitsplätzen kompatibel und ermöglicht die Visualisierung und Analyse von DICOM-Daten durch qualifiziertes Fachpersonal.
QP-Prostate wurde von Quibim entwickelt und zeichnet sich durch die Automatisierung der Segmentierung kritischer Prostatabereiche aus, darunter Übergangszone, periphere Zone und Bläschendrüsen. Durch die Rationalisierung dieser komplexen Prozesse hilft die Software nicht nur bei der Interpretation von MRT-Bildern der Prostata, sondern ermöglicht auch genauere Diagnosen. Diese Kombination aus ausgefeilter KI-basierter Analyse und benutzerfreundlicher Implementierung macht QP-Prostate zu einem unschätzbaren Werkzeug in den Händen von medizinischem Fachpersonal und sorgt durch zuverlässigere und detailliertere Untersuchungen für bessere Patientenergebnisse.
Referenzen
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Jimenez-Pastor A, et al. Eur Radiol. 2023;33(7):5087-5096.
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Sánchez Iglesias Á, et al. Cancers (Basel). 2023; 15 (16): 4163.
*Pilotstudie durchgeführt im Jahr 2023 am Massachusetts General Hospital.
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