Sztuczna inteligencja pomoże radiologom z pszczyńskiego szpitala

Od 2 sierpnia lekarze radiolodzy pracujący w Szpitalu Joannitas w Pszczynie korzystają z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Nowe narzędzie pomaga lekarzom w ocenie obrazów radiologicznych.

BrainScan to system wspomagający interpretację badań obrazowych głowy. Oparty na sztucznej inteligencji (AI) uczy się wykrywania, klasyfikacji i lokalizacji zmian patologicznych w tomografii komputerowej (TK). Posiada szeroki zakres wykrywanych zmian odbiegających od normy oraz ogromną bazę obrazów TK podwajającą wspomóc radiologów w codziennej pracy.

Jak wskazują autorzy projektu – BrainScan stanowić ma automatyczną drugą parę oczu, która ma za zadanie szybko wykrywać i oznaczać zmiany w obrazach TK mózgu. Dalsza i ostateczna diagnoza już pozostaje w rękach lekarza.

Przyspieszenie diagnozy i co jeszcze?
Rozwiązanie to przyspieszy procesy diagnostyczne, poprawi efektywność pracy personelu medycznego i skróci czas oczekiwania na wynik. Nie pozostaje to bez znaczenia szczególnie w przypadku pacjentów udarowych, dla których czas diagnostyki odgrywa kluczową rolę.

– Mamy nadzieję, że BrainScan przyczyni się do zmniejszenia ryzyka przeoczenia pewnych patologii, co podniesie poczucie bezpieczeństwa zarówno u lekarzy, jak i pacjentów – mówi Katarzyna Michalik, prezes zarządu Szpitala Joannitas w Pszczynie. I dodaje – Automatyczny asystent to rodzaj wsparcia przy podejmowaniu decyzji diagnostycznych.

AI – czyli Absolutna Innowacja?
Sztuczna inteligencja nie jest już nowością, lecz kluczowym elementem współczesnej technologii, który rewolucjonizuje różne dziedziny, w tym medycynę.
Do tej pory Szpital Joannitas w Pszczynie korzystał z pomocy sztucznej inteligencji w zakresie potwierdzania przez pacjentów wizyt umówionych w poradniach specjalistycznych szpitala. Wprowadzenie systemu BrainScan w szpitalu to krok milowy w kierunku nowoczesnej diagnostyki obrazowej. Dzięki sztucznej inteligencji, radiolodzy zyskują potężne narzędzie wspomagające, które nie tylko przyspiesza procesy diagnostyczne, ale także zwiększa dokładność i bezpieczeństwo diagnoz przynosząc korzyści zarówno lekarzom, jak i pacjentom.