FDA clears GE Healthcares AI-Plattform für X-ray-scans

FDA clears GE Healthcares AI-Plattform für X-ray-scans

Die US-amerikanische Food and Drug Administration gegeben hat, Abstand zur suite, von der künstliche-Intelligenz-algorithmen eingebettet auf einem mobilen Röntgen-Gerät von GE Healthcare.

WARUM ES WICHTIG IST
Die Plattform, Critical Care Suite, entwickelt in Partnerschaft mit UC San Francisco und angetrieben durch GE Edison-AI-Technologie, die helfen können, Radiologen Priorisierung von Fällen, die kollabierte Lunge.

Wenn ein patient gescannt wird, die auf einem Gerät mit Critical Care Suite, die Plattform bietet triage-Benachrichtigungen werden dann an PACS-Systeme bei der übertragung von der original-Diagnose-Bild.

Die suite ermöglicht auch PACS worklist-Priorisierung, und bietet on-device-Benachrichtigung, um die Verfahrenstechniker – das Ziel ist es, die drastisch reduziert die Durchschnittliche review-Zeit, die derzeit dauert bis zu acht Stunden.

GE Healthcare Forderungen der Plattform erkennen kann, fast alle großen pneumothoraxes (96 Prozent Sensitivität), mit 75 Prozent für kleine pneumothoraxes, während stark einschränken Fehlalarme.

Neben der Edison-Plattform embedded data processing analytics für automatisierte AI-Qualitäts-check-Funktionen, die erkennen können Akquisition Fehler.

Das bedeutet, dass Bilder markiert werden, für Technologe überprüfen, so dass Sie Korrekturen vornehmen, wie Ablehnungen oder der Aufarbeitung—oder auch das automatische drehen der Bilder auf dem Gerät, bevor es an die Radiologen für die überprüfung.

DER GRÖßERE TREND
Angesichts der hohen Zahl oder STAT-Priorität tragbare Brust Röntgenaufnahmen bestellt, der Priorisierung der Erfassung und interpretation von true STATs hat, werden eine Herausforderung für Technologen und Radiologen.

In vielen Fällen sind diese dies führt zu Prozess-Ineffizienzen, lange Durchlaufzeiten Kommunikationsstörungen, und die Patienten-Sicherheit Fehler, die sich durch ein Radiologie-Fall im letzten Jahr veröffentlichte Studie.

GE Ankündigung kommt als AI-Technologie weiter voranzutreiben in fortgeschrittenen medizinischen Technologie, mit tech-Riesen wie IBM und seine Watson-Plattform-Entwicklung prädiktiver algorithmen, während die Nuance ist mit AI zu helfen, die Chirurgen mit der Dokumentation.

Letzten Monat, Progknowse angekündigt, es funktioniert, mit LifeBridge-Gesundheit, Riverside Gesundheit und das St. Luke ‚ s University Health Network zu entwickeln, die neue machine-learning-algorithmen für die individuelle Betreuung.

Doch AI ‚ s Zukunft in der Gesundheitsversorgung ist nicht ganz rosig aus, und zahlreiche Herausforderungen, einschließlich der Datensicherheit und Interoperabilität Probleme, behindern könnte AI-Wachstum im Gesundheitswesen, es sei denn, die Industrie verbessert, nach einem im August veröffentlichten Bericht in der Natur-partner journal Digitalen Medizin.

AUF DER PLATTE
„Wenn ein patient X-ray ergriffen werden, die Minuten und die Stunden, die es dauert, zu verarbeiten und zu interpretieren, das Bild kann Auswirkungen auf das Ergebnis in beide Richtungen,“ sagte UCSF-Chirurg Dr. Rachael Callcut in einer Erklärung. „AI gibt uns die Gelegenheit zu beschleunigen, Diagnose, und die Art, wie wir Pflege für Patienten, die letztlich Leben retten und die Ergebnisse verbessern.“

„Derzeit werden 62 Prozent der Prüfungen sind markiert mit ‚STAT‘ oder für eilige Lesen, aber Sie sind nicht alles entscheidend“, erklärt Xue Jie, Präsident & CEO, X-ray, GE Healthcare. „Nicht nur, dass Critical Care Suite Bilder Kennzeichnen, die mit Verdacht auf einen pneumothorax mit beeindruckender Genauigkeit und ermöglichen Radiologen zu priorisieren diesen Fällen sofort, aber es macht auch die KI zugänglich. Unsere embedded-KI-algorithmen bieten Krankenhäusern die Möglichkeit, zu versuchen, AI, ohne dass Investitionen in zusätzliche IT-Infrastruktur, security assessments oder cybersecurity Vorsichtsmaßnahmen für die Weiterleitung der Bilder an einem anderen Ort.“

Nathan Eddy ist ein healthcare-und Technologie-freelancer mit Sitz in Berlin.
E-Mail der Autorin: [email protected]
Twitter: @dropdeaded209