DiagnoVision

Revolutionierung der medizinischen Bildgebung mit KI

Die Diagnose mittels medizinischer Bildgebung ist in der Regel zeitaufwändig, uneinheitlich und von der Verfügbarkeit von Spezialisten abhängig, was zu möglichen Verzögerungen und Fehlern bei der Patientenversorgung führen kann. DiagnoVision bietet Lösungen für diese Probleme in Form einer intelligenten Automatisierung, die klinische Arbeitsabläufe und die Diagnosegenauigkeit optimiert.

Wichtigste Funktionen und Vorteile:

Frakturerkennung in Echtzeit Nutzt Objekterkennungsmodelle, um Frakturen in Röntgenbildern in Echtzeit zu erkennen, was eine schnelle Triage und Behandlungsentscheidungen ermöglicht. Personalisierte Diagnoseberichte Integriert die Krankengeschichte des Patienten, um kontextbezogene medizinische Berichte zu erstellen, die eine umfassende Versorgungsplanung unterstützen. Steigerung der klinischen Effizienz Verringert den diagnostischen Arbeitsaufwand, verbessert den Durchsatz und unterstützt Ärzte bei der KI-gestützten Entscheidungsfindung.

Technologie-Stack hinter DiagnoVision

• TensorFlow / YOLO – Deep-Learning-Modelle für die Klassifizierung medizinischer Bilder und die Objekterkennung.
• Python + FastAPI – Backend für nahtlose Datenverarbeitung in Echtzeit und API-Bereitstellung.
• OpenCV – Für die Vorverarbeitung und Verbesserung von Bildern zur Steigerung der Modellgenauigkeit.
• Docker – Gewährleistet eine sichere, skalierbare und portable Bereitstellung in klinischen Infrastrukturen.