Die Pneumokoniose ist eine Gewebeschädigung, die durch die Ansammlung von anorganischem Staub in der Lunge entsteht
Sie tritt im Allgemeinen bei Personen auf, die ständig an staubintensiven Industriearbeitsplätzen arbeiten, und gehört zu den häufigsten Berufskrankheiten
Was sind die Symptome einer Pneumokoniose?
Die Symptome der Pneumokoniose treten erst relativ spät auf und beginnen in der Regel mit Atembeschwerden
Mit der Zeit nehmen die Beschwerden wie Husten, Auswurf, Engegefühl in der Brust und Kurzatmigkeit zu
Allerdings können sich im Verlauf der Krankheit auch Tuberkulose, chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) und Bronchitis entwickeln
Bei fortgeschrittenen Erkrankungen kann es zu Lungenversagen kommen
Wie wird eine Pneumokoniose diagnostiziert?
Der wichtigste Faktor bei der Pneumokoniose ist die ständige Exposition von Personen in extrem staubiger Umgebung, und wenn keine angemessenen Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden, steigt das Risiko, eine Pneumokoniose zu entwickeln
Die Diagnose der Pneumokoniose wird anhand der Befunde gestellt, die bei radiologischen Untersuchungen erhoben werden
Eine frühzeitige Diagnose der Pneumokoniose ist sehr wichtig, damit das weitere Fortschreiten der Krankheit durch die zu ergreifenden Maßnahmen verlangsamt oder gestoppt werden kann
Welche Beziehung besteht zwischen der HSE.AI und der Pneumokoniose-Diagnose?
HSE.AI ist eine Softwarelösung zur Unterstützung der medizinischen Bildgebung auf der Grundlage von Methoden der künstlichen Intelligenz
Durch die Kombination von fortschrittlichem Bildscanning und künstlicher Intelligenz spielt sie eine unterstützende Rolle bei der Früherkennung von Pneumokoniose in der PA-Lungenradiographie
Es bietet Entscheidungshilfe bei der Diagnose von Pneumokoniose in der PA-Lungenradiographie durch voll spezialisierte Ärzte
HSE.AI Die Genauigkeit des Ergebnisses der radiologischen Bildgebung wird von Fachärzten entschieden und bestätigt
Wie HSE.AI für Zuverlässigkeit sorgt
Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere Deep Learning, haben bei Bilderkennungsaufgaben bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Methoden, die von sich entwickelnden neuronalen Netzen bis hin zu variablen Autocodierern reichen, haben zahlreiche Anwendungen im Bereich der medizinischen Bildanalyse gefunden und diesen Bereich in rasantem Tempo vorangebracht
In der Vergangenheit haben in der Radiologie ausgebildete Ärzte medizinische Bilder zur Erkennung, Charakterisierung und Überwachung von Krankheiten visuell ausgewertet
HSE.AI wurde entwickelt, um automatisch komplexe Muster in bildgebenden Daten zu erkennen und quantitative statt qualitative Bewertungen von radiologischen Merkmalen vorzunehmen
HSE.AI scannt ein PA-Lungenröntgenbild, das zur Diagnose einer Pneumokoniose aufgenommen wurde, und ermöglicht die Darstellung der auf dem Bild erkannten Läsionen durch den Vergleich mit Modellen, die zuvor in einer Umgebung mit künstlicher Intelligenz unter Mitwirkung von Fachärzten gelernt wurden
Auf diese Weise können die empfindlichsten und am schwierigsten darzustellenden Läsionen sehr schnell sichtbar gemacht werden
Nach jedem neuen Scan werden die von HSE.AI gemeldeten Ergebnisse erneut in die eingehende Untersuchung durch unsere Fachärzte einbezogen
Je mehr Bildinspektionen durchgeführt werden, desto besser wird die Lernfähigkeit von HSE.AI und desto geringer wird die Rate der fehlenden Scans bei den Bildinspektionen
HSE.AI, Was sind die Vorteile von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung?
Die Leistung und Geschwindigkeit medizinischer Geräte wird von Tag zu Tag besser
Vor allem im Bereich der Radiologie ist die Zahl der pro Zeiteinheit aufgenommenen Filme um ein Vielfaches höher als die Zahl der Filme, die ein Facharzt in derselben Zeiteinheit lesen kann
Das bedeutet, dass das Lesen und die Befundung von Röntgenfilmen sehr viel Zeit in Anspruch nehmen, und dass der Arzt die Filme aufgrund des Zeitdrucks möglicherweise nicht ausführlich genug untersuchen kann. HSE.AI minimiert diese Risiken
Zumindest kann es im Bruchteil einer Sekunde aus Tausenden von Filmen die Risikopatienten mit der höchsten Pathologie identifizieren und sie den Ärzten zur Kenntnis bringen
Diese Priorisierung ermöglicht eine rasche Sortierung von der risikoreichsten Krankheit zum am wenigsten risikoreichen Patienten und minimiert die Möglichkeit, dass Ärzte Patienten in der Risikogruppe aufgrund verschiedener ungünstiger Situationen übersehen
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