Radyoloji Görüntüleme Sistemlerinde Yapay Zeka Teknolojileri

Radyoloji Görüntüleme Sistemlerinde Yapay Zeka  Teknolojileri

Radyoloji, tüm teknolojik gelişmelerden faydalanmış, hastalığın teşhis ve tedavisinde her zaman önemini korumuştur.  Şu anda hızla gelişen görüntü işleme ve yapay zeka teknolojileri ile hastalıkların  tanı ve teşhisini daha otomatik daha hızlı ve daha doğru şekilde tanımlanmasına yönelik bir çok teknoloji  geliştirilmektedir.

Radyolojideki yeni gelişmeler hastalara, sağlık çalışanlarına ve sağlık kurumlarına ,hastalığın erken teşhis edilmesi, tedavi kalitesi, maliyetlerin düşürülmesi gibi bir çok fayda sağlamaya yönelik geliştirilmektedir.

www.medicalstartups.org sayfasından    radyoloji konusunda  bir çok hastalığın önceden teşhis ve tedavisine yönelik yenilikçi teknolojiler geliştiren startuplar.

1-Smart Alfa Teknoloji 

Türkiye’de  geliştirilen , akciğer ultrasonundan hastalıkların teşhisine yönelik yapay zeka destekli uygulama.
Dataylı bilgi için https://www.saglikteknoloji.com/akciger-ultrasonunun-yorumlanmasinda-yapay-zeka/

2-Zebra Medical Vision 

Zebra, nöroloji, kardiyoloji, kemik, meme kanserine yönelik yapay zeka destekli çözümleri ile radyologlara destek sağlıyor.

3-Arterys

Arterys, akciğer, kardiyoloji, göğüs, nöroloji   görüntüleri üzerinde yapay zeka destekli  yüksek performanslı  çözümler sunmaktadır.

4-Aidoc

Görüntüleme ve klinik verilerini  daha etkili bir şekilde analiz etmek için derin öğrenme algoritmalarını kullanıyor.

5-IMRIS

Görüntüleme  çözümleri ile  cerrahlara ameliyathanede  tanı kalitesini artırmaya yönelik çözümler sunuyor.  Klinik iş akışı yoluyla hasta sonuçlarını ölçülebilir şekilde iyileştirme şansı veriyor.

6-VoxelCloud

Yapay zeka ve bulut bilişim teknolojilerine dayalı otomatik tıbbi görüntü analiz hizmetleri ve teşhis yardımı sağlar. Kardiyovasküler ve akciğer hastalıklarından göz hastalıklarına kadar çeşitli hastalıkları tespit etmek ve teşhis etmeye yönelik, derin öğrenme ve yapay zeka teknolojisine dayanmaktadır.

7-Kheiron Tıp Teknolojileri

Kheiron Medical Technologies, radyologların derin öğrenmeyi kullanarak meme kanserini daha erken tespit etmeye yardımcı olmayı amaçlıyor

8-Nines

Nines yapay zeka destekli tele-radyoloji çalışması yapmaktadır. Bir yanda, canlı uzmanlar ile tele-radyoloji hizmeti verirken diğer yandan, makine öğrenimi platformunu içeren görüntü veri analizini destekleme çalışması yürütülmektedir.

9-Qure.ai

Qure.ai, doktorlara rutin teşhis ve tedavide yardımcı olan ve hastalarla daha fazla zaman geçirmelerine olanak tanıyan derin öğrenme çözümleri geliştiriyor

10-Enlitic

Hastalara tamamen  iyileştirilmelerine yönelik  olarak  derin öğrenmeyi  tıbba uyarlıyor. Radyologların, optimal hasta bakımı ve desteğini kolaylaştırmak için en gelişmiş tıbbi teşhis araçlarıyla güçlendirilmektedir.

11-Brainomix

Brainomix ekibi, dünya çapındaki hastanelere eksiksiz inme görüntüleme karar destek çözümü getiriyor.

12-QUIBIM

Tıbbi görüntü işleme ve tıbbi görüntüleme iş akışları için görüntüleme biyo belirteçlerinin çıkarılmasına odaklanmış  bir biyoteknoloji şirketidir.

13-Braid Health

Braid Health, tıbbi teşhis endüstrisi için yapay zeka tele-radyoloji platformudur.

14-Subtle Medical

Subtle Medical,  yapay zeka ile güçlendirilmiş tıbbi görüntüleme iş akışını geliştiriyor: daha hızlı, daha güvenli ve daha akıllı çözümler sunuyor

15-Dia İmaging Analysis

 Tıbbi görüntüleme alanında örüntü tanıma ve makine öğrenimi algoritmalarına dayalı bilişsel bir görüntü işleme teknolojisi sunuyor.

16-Covera Health

Covera Sağlık güçlü analitik ile radyoloji sağlayıcıları güçlendiricidir daha iyi tanımlanması, ölçülmesi ve doğru teşhis-yardım sunmak her hastanın sağlığına en uygun maliyetli yol arkasında olduğundan emin olmak için.

17-Vida Diagnostige

VIDA, KOAH, amfizem ve astım için kantitatif akciğer analizinde liderdir.

18-Quantib

Quantib BV, kantitatif MRI ve CT görüntü analizi alanında yenilikçi yazılım geliştiren bir medikal teknoloji şirketidir.

19-Therapixel

Therapixel, tıbbi görüntü analizi için yapay zeka konusunda uzmanlaşmış bir yazılım şirketidir. Therapixel, temassız görüntü navigasyon sistemini   girişimsel radyoloji veya cerrahi için tasarlamaktadır.

20-Lunit

Lunit, görüntü tabanlı hastalık  takibi  için veriye dayalı görüntüleme biyobelirteç (data-driven imaging biomarker DIB)) teknolojisi geliştiriyor.

21-CellmatiQ

CellmatiQ, etkili tıbbi görüntü teşhisi için yapay zeka platformu geliştiriyor.

22-Nucleai

Milyon Dolarlık Nucleai, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Makine Görme teknolojisini kullanarak hastaları daha iyi tedavi etmek için kanser teşhisini doğru, etkili, erişilebilir ve verimli hale getirmeyi amaçlamaktadır.

23-QMENTA

Nöroloji araştırmalarını, klinik deneyleri ve bakım hizmeti verenlerin karmaşık görüntüleme ve klinik verileri yönetme ve analiz etme zorluklarına yönelik çözümler geliştiriyor.

Bulut platformunda , yapay zeka destekli araçlar ve görüntüleme kitaplığı ile   büyük ölçekli beyin görüntüsü ve ilgili verilerden  hızlı, daha yüksek kalitede ve her zamankinden daha düşük maliyetle beyin hastalıklarına yönelik teşhis ve tedaviye yardımcı olmaktadır.

24-Radiobotics

Radiobotics, tıbbi görüntüleri analiz ederek  doktorları destekleyen makine öğrenme algoritmaları geliştiriyor.

25Viz.ai

Viz, doktorların makine öğrenimi yoluyla beyin taramalarındaki anormallikleri belirlemelerine yardımcı oluyor

26-DDH

DDH, tıbbi görüntü analizinde uzmanlaşmış bir dijital sağlık şirketidir. Görüntüleme hattını otomatikleştirmek ve basitleştirmek için bir analitik platformu oluşturduk. Yapısal ve işlevsel bilgiler için tüm vücudun değerlendirilmesini kolaylaştırmak için bir ağ mimarisi kullanılarak çeşitli derin öğrenme modelleri entegre edilmiştir.

27-Deep01

Deep01 yardım doktorların  BT beyin taramaları yorumlamalarına yardımcı olacak yazılımlar geliştirmektedir.

28- DeePathology.ai
DeePathology.ai, patologların günlük   görevleri yerine getirmelerine ve yapay zekanın gücünü patolojide kullanmalarına yardımcı olmak için son teknoloji algoritmalar geliştiriyor.

29-Botkin.AI

Teşhis ve risk değerlendirmesi için yapay zeka destekli matematiksel hasta temsil modelleri oluşturmak kullanmaya yönelik çözümler geliştirmektedir.

30-Gleamer

Gleamer, radyologların üretkenliğini artırmak için yapay zeka destekli bir yazılım geliştiriyor.

31-Diagnocat

Diagnocat AI, dental 3D röntgenleri analiz eder, anatomik alanları tanır ve çene-yüz bölgesinin çeşitli patolojilerini tespit eder.

32-MARS Bio-İmaging

MARS Bioimaging, klinik öncesi tıbbi araştırmalar için küçük çaplı spektral BT tarayıcılarının üreticisidir. MARS küçük çaplı tarayıcı, müşterilerin doğrudan insan görüntülemesine çevrilebilen bir sistemde deneyler yapmasını sağlar. MBI, kanser tespitinden yeni kontrast ajanlarının geliştirilmesine kadar geniş bir yelpazede spektral görüntüleme çözümleri sağlamak için müşterilerle yakın işbirliği içinde çalışır.

33-Prognica Labs

Prognica, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak meme kanserinin erken teşhisi için akıllı tarama çözümü geliştiriyor.

34-RT Medical RT Medical Systems, yönetim sistemleri, bilgilerin merkezileştirilmesi ve radyoterapi tedavisinin doğrulanmasını sağlar.

35-Rology

Rology, radyolog eksikliği sorununu çözen, yapay zeka destekli, talep üzerine teleradyoloji platformudur

36-imera.ai

Sağlık hizmetleri ve tanısal görüntüleme için yenilikçi AI tabanlı ürünler geliştiriyoruz.

37-Dileny Teknolojileri

Dileny Technologies, meme sağlığı ve meme kanseri alanlarında çalışan radyologlar ve doktorlar da dahil olmak üzere kadınlar ve sağlık uzmanları için akıllı araçlar sağlar.

38-FUSE-AI

FUSE-AI, akıllı tıbbi görüntü analizi platformu olan Sherlog’u geliştirdi

39-Canser-Center

Kanser Merkezi, tıbbi görüntüleme için gelişmiş ve yenilikçi yazılım derin öğrenme araçlarını kullanarak dünya çapında çeşitli kanser türleriyle savaşmaya yardımcı olur.

40-Diagnoca

Diagnocat AI, 3D diş röntgenlerini analiz eder, anatomik alanları tanır ve çene-yüz bölgesinin çeşitli patolojilerini tespit eder.

41-Care Mentor AI   

Care Mentor AI, radyoloji görüntü analizleri için tıbbi sinir ağları geliştiriyor.

42 SignalPET

SignalPET, belirli test sonuçları için radyografileri gerçek zamanlı olarak değerlendirmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan bir teknoloji geliştirir.

Türkiye’de   tıbbi görüntülemede görüntü işleme, makine öğrenme ,yapay zeka  teknolojileri ile ürün geliştiren firmalara yönelik daha  kapsamlı yazı hazırlanacaktır.
Yorumdan yada nurettin.altunbudak@sağlıkteknoloji.com dan ulaşabilirsiniz .

Kaynak:https://www.medicalstartups.org/top/radiology/

Nurettin Altunbudak

1962 Yılı Manisa Soma doğumlu, Balıkesir lisesi Mezunu. ODTÜ Fizik Bölümünde okudu. Hastane Bilgi Yönetim Sistemi ve Sağlık Bilgi Yönetim Sistemi firmalarında 25 yılı aşkın yöneticilik yaptı. Sağlık Bakanlığı "Halk Sağlığı Laboratuvar Bilgi Sistemi", "Ulusal Hastane Enfeksiyon Sürveyans Yazılımı", Ana Çocuk Sağlığı "Ulusal Neonatal Topuk Kanı Tarama Yazılımı", G2G kapsamında, Hollanda Ulusal Sağlık Enstitüsü işbirliği ile "Ulusal Zehir Bilgi Sistemi", "Ulusal Tüberküloz Bilgi Sistemi", "Web Tabanlı Halk sağlığı Klinik Dışı laboratuvar Bilgi Sistemi" projelerinde yöneticilik yapmıştır. 2015 Yılında, Sağlık Bilişimi Yöneticileri (Sabiyed) Dernek Başkanlığı yapmıştır. Şu anda saglikteknoloji.com Genel Yayın Yönetmeni.