boneage

BIENTÔT DISPONIBLE

AZboneage fournit un calcul automatisé avancé de l'âge osseux des patients pédiatriques, basé sur la méthodologie de référence Greulich & Pyle. Intégré de manière transparente dans les flux de travail cliniques, le produit effectue également la comparaison statistique entre l'âge osseux et l'âge chronologique des jeunes patients.

AZbone-age provides advanced automated calculation of the bone age of pediatric patients, based on the reference Greulich & Pyle methodology. Seamlessly integrated into clinical workflows, the product also performs the statistical comparison between the bone and chronological age of the young patients.

Pathologies détectées

Zones anatomiques couvertes
bone age
HAND

Bakes by clinical research

🥼 Preuves scientifiques
5/18/2023
Comparaison des performances diagnostiques d'un algorithme d'apprentissage profond, des médecins urgentistes, des radiologues débutants et des radiologues seniors dans la détection des fractures appendiculaires chez les enfants
🥼 Preuves scientifiques
5/1/2024
Évaluation des performances d'un algorithme d'intelligence artificielle (IA) dans la détection de pathologies thoraciques sur des radiographies thoraciques

Benefices

Superior Diagnostic Performance

Enhanced diagnostic accuracy exceeds the native capabilities of imaging professionals. The integration aids in achieving better patient outcomes, and boosts confidence in diagnostic calls.
67%
sensitivity per case
73%
Reading time decreased

Better Operational Throughput

The predictive process of fracture detection is streamlined. In a busy clinical setting, this improvement enables the processing of  more cases within the workflow, reducing turnaround times on fracture reports and potentially reducing patient wait times.

Effective Case Handling

Fracture detection reliability is improved through an advanced medical-grade algorithm. This allows for the early identification of patients in need of urgent treatment, and reduces the risk of complications from undiagnosed fractures.

Témoignages

La mise en œuvre du logiciel Rayvolve AI d'AzMed pour la détection des fractures dans notre établissement a particulièrement aidé nos jeunes cliniciens et praticiens du service des urgences, en particulier en dehors des heures de travail, en leur fournissant un soutien supplémentaire en matière d'interprétation des images et de diagnostic, ce qui permet à son tour de rationaliser et d'optimiser le parcours de traitement des patients vers la clinique des fractures orthopédiques.

Dr Subhasis Basu
Radiologue musculosquelettique à l'hôpital de Wrightington

Nous utilisons Rayvolve pour la détection des fractures et des pathologies thoraciques. La solution s'intègre parfaitement à notre PACS local et à notre flux de travail.

Grâce à ses résultats, nos radiologues peuvent considérablement accélérer l'ensemble de leurs rapports tout en augmentant leur précision.

Nous considérons donc qu'il s'agit de notre deuxième opinion basée sur l'IA, qui améliore notre qualité et nos performances globales.

Henrik Michaely
Propriétaire et radiologue en chef MVZ Radiologie Karlsruhe

Rayvolve a démontré une précision autonome élevée, une précision diagnostique améliorée et une réduction du temps d'interprétation.

Une fois extrapolé à l'ensemble de la population, on peut rapidement voir comment l'utilisation de cet outil peut réellement contribuer à réduire les erreurs médicales et les coûts des soins de santé.

Navid Faraji, M.D.
Radiologue MSK à l'UH

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