AZchest wurde von führenden Institutionen weltweit klinisch validiert und kategorisiert, erkennt und berichtet automatisch die wichtigsten Herz- und Lungenabnormalitäten auf Röntgenbildern.

AZ chest

AZchest wurde von führenden Institutionen weltweit klinisch validiert und kategorisiert, erkennt und berichtet automatisch die wichtigsten Herz- und Lungenabnormalitäten auf Röntgenbildern.

Pathologies Detected

Benefits

Optimierter Workflow und verbesserte Qualität der Pflege

  • Studien, die an 9000 Fällen in 15 Zentren durchgeführt wurden, zeigen beachtliche ROIs.

AZchest AUC per Abnormality

  • Studien zeigen eine hohe und konsistente Leistung mit einer Area Under the Curve (AUC) zwischen 0,913 und 0,9582.

+11.4%

Sensitivität pro Fall

-35.8%

Lesezeit verringert

Studien zeigen eine hohe und konsistente Leistung mit einer Area Under the Curve (AUC) zwischen 0,913 und 0,9582.
"We use Rayvolve for the detection of fractures and thoracic pathologies. Die Lösung integriert sich nahtlos in unser lokales PACS und unseren Workflow.

Dank ihrer Ergebnisse können unsere Radiologen ihre Gesamtberichterstattung deutlich beschleunigen, während sie gleichzeitig ihre Genauigkeit erhöht.

Wir betrachten sie daher als unsere kI-basierte Zweitmeinung, die unsere Gesamtqualität und -leistung steigert. "
- Henrik Michaely / Owner and Chief Radiologist MVZ Radiologie Karlsruhe
" The implementation of AZmed's Rayvolve AI software for fracture detection at our institution has particularly helped our junior clinicians and practitioners in the emergency department, especially out of hours with additonal support in image interpretation and diagnosis, which in turn allows for a more efficient and streamlined patient treatment pathway into Orthopaedic fracture clinic. "
- Dr. Subhasis Basu / MSK Radiologe am Wrightington Hospital
"Rayvolve demonstrierte eine hohe stand-alone Genauigkeit, unterstützte die Diagnosegenauigkeit und decreased die Interpretationszeit.

When extrapolated over an entire population, one can see quickly how using this tool can really help decrease medical errors and healthcare costs. "
- Navid Faraji / MD, MSK Radiologe an der UH

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