Obraz i kontekst razem
Planujemy zgromadzić radiogram dłoni i nadgarstka, datę badania oraz dane potrzebne do oceny w jednym miejscu.
Strony informacyjne, rejestracja, logowanie i przewodnik są dostępne po polsku. Obsługa języków w przestrzeni klinicznej, raportach AI i rozpoznawaniu mowy jest określana oddzielnie.
Rozwijane rozwiązanie do oceny wieku kostnego na radiogramach dłoni i nadgarstka, z uwzględnieniem kontekstu klinicznego i weryfikacji lekarza.
RAI BoneAge projektujemy dla zespołów radiologii i endokrynologii dziecięcej. Chcemy połączyć obraz, metodę oceny i szkic raportu w proces wspierający lekarza.

Wiek kostny opisuje dojrzałość szkieletu. Interpretuje się go wraz z wiekiem chronologicznym, historią wzrastania i innymi danymi klinicznymi. Projekt uwzględnia zarówno prezentację wyniku, jak i jego weryfikację przez lekarza. [1]
Planujemy zgromadzić radiogram dłoni i nadgarstka, datę badania oraz dane potrzebne do oceny w jednym miejscu.
Chcemy prezentować wiek kostny w latach i miesiącach wraz z wiekiem chronologicznym, metodą i ograniczeniami.
Na początku procesu planujemy kontrolę jakości i zakresu oraz wyjaśnienie braku możliwości oceny nieodpowiedniego obrazu.
Edytowalny szkic, weryfikacja lekarska i historia zmian. Ostateczna decyzja kliniczna pozostaje po stronie lekarza.
Planujemy przesyłanie DICOM w Pro oraz wybór badania z PACS/VNA w Enterprise. Zakres obrazów i wieku będzie określony.
Obejrzyj wynik, metodę i ograniczenia obok obrazu. Oceń zgodność z kontekstem klinicznym.
Sprawdź i edytuj szkic. Przesyłanie obrazów i raportów w instytucji nastąpi po walidacji integracji.
Recenzowane publikacje przedstawiają podstawy naukowe. Dotyczą systemów innych twórców; nie stanowią walidacji klinicznej ani dowodu skuteczności RAI BoneAge.
U 292 dzieci VUNO i BoneXpert wykazały wysoką zgodność z oceną manualną, bez istotnej przewagi. Wybrana kohorta; wykluczono znane zaburzenia.
A comparison of two artificial intelligence-based methods for assessing bone age in Turkish children: BoneXpert and VUNO Med-Bone AgeDiagnostic and Interventional RadiologyPrzeczytaj badanieDOI: 10.4274/dir.2024.242790W retrospektywnym badaniu 200 radiogramów oprogramowanie skróciło czas odczytu dwóch oceniających. Wyniki dotyczą badanego systemu.
Computerized Bone Age Estimation Using Deep Learning Based Program: Evaluation of the Accuracy and EfficiencyAmerican Journal of RoentgenologyPrzeczytaj badanieDOI: 10.2214/AJR.17.18224Badanie BoneXpert analizowało dokładność i automatyczną samokontrolę. Odrzucanie nieodpowiednich obrazów jest częścią projektu oceny.
Accuracy and self-validation of automated bone age determinationScientific ReportsPrzeczytaj badanieDOI: 10.1038/s41598-022-10292-yWeryfikacja źródeł:
Planujemy pokazywać wersję silnika analizy, metodę i obsługiwany zakres. Walidacja kliniczna, lokalne warunki użycia i integracja instytucjonalna będą oceniane osobno.
Dostępna jest prezentacja produktu; obliczenia i użycie kliniczne nie są jeszcze uruchomione. Zakres i dostęp opiszemy po osiągnięciu gotowości.
Greulich–Pyle i Tanner–Whitehouse są punktami odniesienia. Dostępna metoda będzie zależała od wybranego silnika i walidacji oraz będzie wskazana w raporcie.
Pierwszy zakres to wiek kostny i raport weryfikowany przez lekarza. Prognoza wzrostu dorosłego oraz indeks zdrowia kości są rozważane na dalsze etapy z osobną walidacją.
Nie. Opisują inne systemy. RAI BoneAge wymaga własnej oceny klinicznej; strona nie deklaruje jego dokładności ani dopuszczenia regulacyjnego.