Medizinisches Software-Modul autoSCORE™

für KlinikenEEGNeurologie

Übersicht
autoSCORE™ ist eine KI‑gestützte EEG‑Analyseanwendung, die Deep Learning nutzt, um EEG‑Interpretationen auf Expertenniveau zu liefern. Die Anwendung markiert klinisch relevante Auffälligkeiten und stellt studienbezogene Erkenntnisse für Langzeitüberwachung (LTM), ambulante und Routine‑EEG‑Untersuchungen bereit. Durch die Automatisierung routinemäßiger Bewertungen und die Hervorhebung relevanter Befunde soll autoSCORE die manuelle Prüfungsarbeit reduzieren und klinische Teams bei der Patientenversorgung entlasten.

Hauptvorteile

• EEG‑Interpretation auf Expertenniveau basierend auf Deep‑Learning‑Modellen
• Automatisches Markieren und Unterklassifizieren gefundener Auffälligkeiten zur Priorisierung der Prüfung
• Studienbezogene Indikatoren und visuelle Vorschauen zur Prävalenz von Auffälligkeiten
• Beschleunigt die Prüfung von Studien und kann die Variabilität zwischen Auswertern reduzieren

Wie autoSCORE die Prüfung unterstützt

• Stuft erkannte Auffälligkeiten automatisch in vier Subtypen ein: fokal epileptiform, generalisiert epileptiform, fokal nicht‑epileptiform, diffus nicht‑epileptiform
• Bietet eine visuelle Vorschau der Prävalenz von Auffälligkeiten, bevor eine Studie geöffnet wird
• Ermöglicht schnelles Navigieren zu abnormen EEG‑Segmenten, sortiert nach Auffälligkeitstyp und Wahrscheinlichkeitswert
• Unterstützt die Prüfung während der Aufzeichnung (nützlich für ambulante Aufnahmen)

Unterstützte Studientypen

• Langzeitüberwachung (LTM)
• Ambulantes EEG
• Routine‑EEG

Integration in den Workflow (Beispiel)

• Schritt 1 — Studie mit aktivierter autoSCORE starten
• Schritt 2 — autoSCORE‑Hinweise in der Studienteiliste während der Aufzeichnung oder nach Abschluss zur Workflow‑Planung verwenden
• Schritt 3 — Studie prüfen, indem autoSCORE‑Befunde nach Auffälligkeitstyp und Wahrscheinlichkeit sortiert werden
• Schritt 4 — Schnellere Berichterstellung erreichen

Klassenbildung und visuelle Indikatoren
Studienindikator‑Überschrift: Last | First | Abnormality | Focal Epi | Gen Epi | Focal Non-Epi | Diff Non-Epi
Beispielzeile: Edwards | Nancy | 99% | 89% | | 94% | 50%

Studiensegment‑Überschrift: Last | First | Abnormality | Focal Epi | Gen Epi | Focal Non-Epi | Diff Non-Epi
Beispielzeile: Virotsko | Cynthia | 3/9 | 3/9 | 1/9 | 0/9 | 0/9

Nachgewiesene Leistung
Entwickelt mit einem Deep‑Learning‑Modell, das auf einem Datensatz von über 30.000 von Experten beschrifteten EEG‑Aufnahmen trainiert und in peer‑reviewed Publikationen validiert wurde. Die berichteten Leistungskennzahlen in Validierungsstudien liegen auf dem Niveau führender menschlicher Experten.

Peer‑review Validierung
Performance‑Ergebnisse und Validierung sind in Fachzeitschriften mit Peer‑Review veröffentlicht (siehe zitierte Literatur).

System & Verfügbarkeit
autoSCORE wurde von Holberg EEG entwickelt und ist ausschließlich in Verbindung mit Natus NeuroWorks EEG‑Software (Version 10 oder höher) verfügbar. Nicht in allen Ländern erhältlich.

Spezifikationen

• Produktname / Modell: autoSCORE™
• Integration: Exklusive Integration mit Natus NeuroWorks EEG‑Software (v10+)
• KI‑Modell: Deep‑Learning‑Modell trainiert an >30.000 beschrifteten EEG‑Aufnahmen
• Unterstützte Studientypen: Routine‑EEG, ambulantes EEG, Langzeitüberwachung (LTM)
• Unterklassen von Auffälligkeiten: fokal epileptiform, generalisiert epileptiform, fokal nicht‑epileptiform, diffus nicht‑epileptiform
• Leistung (berichtete Validierungsergebnisse): Spezifität ≈ 90 %, Sensitivität ≈ 87 %, Gesamtgenauigkeit ≈ 88 %, Unterscheidung normal vs. abnormal ≈ 95 %
• Wesentliche Ausgaben: Studienniveau‑Wahrscheinlichkeit für Auffälligkeiten, Segmentniveau‑Wahrscheinlichkeiten, visuelle Prävalenz‑Vorschauen, nach Auffälligkeitstyp und Wahrscheinlichkeit sortierbare Befunde
• Regulatorischer Hinweis / Verfügbarkeit: Produktverfügbarkeit variiert je nach Land