Medizinische KI-Plattform
für Histopathologie-LaborDatenaustauschfür maschinelles Lernen

Medizinische KI-Plattform - Dedalus - für Histopathologie-Labor / Datenaustausch / für maschinelles Lernen
Medizinische KI-Plattform - Dedalus - für Histopathologie-Labor / Datenaustausch / für maschinelles Lernen
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Eigenschaften

Einsatzbereich
medizinisch, für Histopathologie-Labor
Funktion
Bildanalyse, Datenverwaltung, Unterlagenverwaltung, Reporting, für maschinelles Lernen, Datenaustausch, Interoperabilität, DICOM-Visualisierung

Beschreibung

Übersicht
Dedalus bietet eine integrierte End-to-End-Plattform für digitale Pathologie, entwickelt für Labore der Anatomischen Pathologie. Die Lösung digitalisiert den kompletten Workflow von der Probeneingang bis zur digitalen Befundung und kombiniert AIS-Integration, Bildarchiv/Viewer und KI-gestützte Diagnoseunterstützung zur Beschleunigung der Prozesse und zur Unterstützung der Präzisionsmedizin.

Hintergrund und Ziel
Die Plattform adressiert die steigende Nachfrage nach Pathologiedienstleistungen durch demografische Veränderungen und zunehmende Krebsfälle, wirkt Engpässen im Personal entgegen und ermöglicht multidisziplinäre Diagnosewege.

KI-Integration und klinische Unterstützung
KI-Module sind in entscheidenden Workflow-Phasen eingebettet, um Pathologen zu unterstützen:
  • Pre-Review-Fall-Triage zur Reduktion der Befundzeiten.
  • KI-gestützte Erkennung und Priorisierung von Tumor-Folien und ROI.
  • Entscheidungsunterstützende Werkzeuge zur Erhöhung der diagnostischen Konsistenz und Sicherheit.
  • Automatisierung und Rationalisierung von Reporting-Prozessen zur Optimierung des Laborbetriebs.

Wesentliche Vorteile
  • Nahtlose Integration der digitalen Pathologie mit Dedalus AIS.
  • Schnellere Diagnosen durch beschleunigte Workflows und Pre-Triage.
  • Verbesserte diagnostische Qualität und Reproduzierbarkeit.
  • Optimierter Arbeitsablauf und gesteigerte Zufriedenheit der Pathologen.
  • Effizienz- und Produktivitätssteigerungen im Labor.
  • Klare Route zur vollständigen Digitalisierung des Workflows.
  • Skalierbare Architektur für unterschiedliche Laborgrößen und -volumina.
  • Bessere Patientenergebnisse durch frühere Diagnosen und datengestützte Versorgung.

Hauptmerkmale
  • End-to-End-Digitalisierung von anatomisch-pathologischen Workflows (AIS + DP).
  • Digitales Reporting und strukturierter Ergebnisexport.
  • Fortgeschrittenes Fall-Atlas für Referenz und Schulung.
  • KI-gestützte Diagnoseunterstützung (IBEX AI Solutions).
  • Zentralisiertes Bildarchiv und Viewer (DeepUnity Suite).
  • Integrierte Unterstützung für MDT und Tumor Boards (C4C Meeting).
  • Business-Intelligence-Modul für klinische und operative Analysen.

Illustrationen
Produktabbildungen zeigen digitalisierte Workflow-Elemente wie Aufträge, Probeneingang, Laborprozesse, Whole-Slide-Bilder, Fallverteilung und Reporting-Ansichten.

Dokumentation (verfügbar)
Digital Pathology Solution Broschüre
Fallstudie: AnaPath Campus BioMedico

Technische Spezifikationen
  • Umfang: Vollständige Workflow-Digitalisierung für Labore der Anatomischen Pathologie (Probenempfang bis digitale Befundung).
  • Integration: Native Integration mit dem AIS.
  • KI-Funktionen: Pre-Review-Analyse, diagnostische Unterstützung, auf Tumorbereiche fokussierte Triage, Reporting-Optimierung (IBEX AI Solutions).
  • Imaging: Zentralisiertes Archiv und Viewer (DeepUnity Suite).
  • Zusammenarbeit: MDT- und Tumor-Board-Unterstützung (C4C Meeting).
  • Analytics: Business-Intelligence-Modul für operative und klinische Erkenntnisse.
  • Skalierbarkeit: Architektur zur Skalierung über Laborgrößen und Volumina.
  • Hauptanwendungsfall: Verkürzung der Durchlaufzeiten, Erhöhung der diagnostischen Genauigkeit und Steigerung der Produktivität zur Unterstützung der Präzisionsmedizin.
* Die Preise verstehen sich ohne MwSt., Versandkosten und Zollgebühren. Eventuelle Zusatzkosten für Installation oder Inbetriebnahme sind nicht enthalten. Es handelt sich um unverbindliche Preisangaben, die je nach Land, Kurs der Rohstoffe und Wechselkurs schwanken können.