Gesundheitswesen

Entdecke unsere Doctor AI Projekte

Doctor AI verfolgt einen Multichannel-Ansatz: Unsere Zielgruppen sind sowohl Ärzt*innen als auch Krankenversicherungen und Versicherte. Unser oberstes Ziel ist es, die Digitalisierung der Elektronischen Gesundheitsakte (EGA) entscheidend voranzutreiben.

Aus diesem Grund kombiniert Doctor AI zwei der Kernkompetenzen von PLANET AI – Intelligente Dokumentenanalyse (IDA) und Bildanalyse. Zusammen mit unserem umfangreichen Netzwerk von Forschungs- und Geschäftspartnern wollen wir den Stand der Technik vorantreiben und die Ergebnisse schließlich in unsere Produkte einfließen lassen. Erfahre mehr über unsere aktuellen Projekte.

Bildgebende Verfahren

Projekte, die die Bildanalysefähigkeiten von PLANET AI einsetzen

IRA Spine

MRT-Aufnahmen der Wirbelsäule stehen mit 3,42 Mio. Untersuchungen pro Jahr an Position zwei aller MRT-Untersuchungen in Deutschland. Allein die Auswertung der Bilder nimmt dabei zehn bis 15 Minuten in Anspruch. Mit Doctor AI lässt sich diese Zeit nicht nur verringern – die standardisierte Auswertung und Einordnung mithilfe von Referenzdaten verbessert die Diagnosequalität wesentlich. Medizinisches Fachpersonal erhält mit Doctor AI einen KI-Assistenten, während Versicherte und Versicherungen von einem preiswerten Zweitmeinungsservice profitieren können.

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IRA Spine

X-ray Chest

Der Intelligent Radiologische Assistent (IRA) ist ein gemeinsames Projekt von PLANET AI und der Universität Rostock und wird außerdem von der EU kofinanziert. Das Hauptziel ist die Entwicklung eines KI-Assistenten, der Ärzt*innen bei der Anamnese von Thorax-Scans unterstützt. Durch die Nutzung der Bildklassifikation von PLANET AI kann IRA eine Wahrscheinlichkeit für eine Reihe von Krankheitsbildern angeben, wie zum Beispiel Ödeme, Kardiomegalie und mehr.

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Xray Lung

CT Lung

Medizinisches Fachpersonal steht bei der Vorbereitung von Operationen oft vor dem Problem, kritische Strukturen im Lungengewebe zu erkennen und abzugrenzen. Im Zusammenhang des AIrway-Projekts des Instituts für Systembiologie und Bioinformatik wurde eine Pipeline erarbeitet, die die bronchialen Strukturen der Lunge automatisch klassifiziert. Mithilfe der klassifizierten Modelle lassen sich Operationen genauer planen, um nur so viel Gewebe zu entfernen wie unbedingt nötig. Das Demo-Video zeigt ein annotiertes 3D-Modell der Bronchienstruktur einer Lunge.

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CT Lung

MRI Brain

MRT-Aufnahmen des Kopfes stehen an erster Position aller MRT-Untersuchungen in Deutschland. Die Methode der Hirnvolumetrie wird dabei unter anderem zur Alzheimerdiagnose und -behandlung verwendet. Mit Doctor AI gewinnen Ärzt*innen ein intelligentes Assistenzsystem, das die jeden Voxel der Scans erkennt und klassifiziert. Neben der Beschleunigung und Präzisierung von Diagnosen bietet sich Doctor AI als preiswerter Zweitmeinungsservice für Versicherungen an.

MRI Brain

IDA4Health

Use Cases für PLANET AI’s IDA Suite

Optimierung des Workflows einer Biotech-Firma

Das Biotech-Unternehmen Centogene stellte PLANET AI vor die Herausforderung, Probendaten mit Checkboxen, mehreren Formularen und medizinischen Begriffen zu verarbeiten. Eingehende Proben sollten klassifiziert und klinische Daten extrahiert und validiert werden. Dank des modularen Aufbaus der IDA Suite und der leistungsstarken, patentierten PerceptionMatrix-Technologie war PLANET AI in der Lage, schnell eine voll funktionsfähige Lösung zu liefern.

Success Story
Biotechnology 1

Digitalisierung von Impfpässen

Während der COVID-19-Pandemie und den daraus folgenden Massenimpfungen der Bevölkerung steht das Gesundheitswesen vor der Aufgabe, Impfpässe nachhaltig und schnell zu digitalisieren. PLANET AI’s IDA Suite bewältigt die dabei auftretenden Herausforderungen mit Bravour: schwierige Szenarien mit Hand- und Maschinenschrift, Einträge, die über vorgesehene Feldbegrenzungen hinausragen, Stempel und vieles mehr. Mithilfe des IDA Extraktionsassistenten lassen sich in einem Schritt Trainingsdaten sowie ein trainiertes KI-Modul erstellen.

Vaccination Certificate

Unser Ansatz

Doctor AI befindet sich an der Schnittstelle zwischen medizinischem Fachpersonal, Versicherungen und Patient*innen.

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