contextflow

contextflow ist eine KI-gestützte Plattform für die medizinische Bildanalyse, die speziell für Radiologen entwickelt wurde. Die Software unterstützt die Diagnose von Lungenerkrankungen durch die automatische Erkennung und Quantifizierung von Mustern in CT-Bildern. Ziel ist es, den Befundungsprozess zu beschleunigen und die diagnostische Genauigkeit zu erhöhen.

Die Technologie basiert auf Deep Learning-Algorithmen, die auf eine Vielzahl von klinischen Fällen trainiert wurden. Dabei werden relevante Bildbereiche identifiziert und mit einer umfangreichen Datenbank klinisch annotierter Befunde verknüpft. Diese Referenzsuche ermöglicht es Radiologen, komplexe Fälle durch den Vergleich mit ähnlichen Diagnosen besser einzuordnen.

Das System ist als CE-zertifiziertes Medizinprodukt nach MDR zugelassen und lässt sich nahtlos in bestehende PACS- und RIS-Umgebungen integrieren. Durch die direkte Einbindung in den Arbeitsplatz des Arztes entfällt ein Medienbruch, wodurch der klinische Workflow effizient gestaltet wird. Die Software wird primär für die Unterstützung bei der radiologischen Befundung komplexer thorakaler Krankheitsbilder eingesetzt.

• Automatisierte Lungenanalyse — Das System segmentiert und quantifiziert automatisch verschiedene pathologische Muster in Lungen-CTs. Dies spart Zeit bei der Dokumentation und liefert objektive Messwerte für den Krankheitsverlauf.
• Klinische Suchmaschine — Basierend auf der Bildanalyse findet das Tool ähnliche anonymisierte Fälle aus einer klinisch validierten Datenbank. Dies unterstützt Ärzte bei der Erstellung von Differentialdiagnosen bei seltenen Erkrankungen.
• PACS-Integration — Die Lösung fügt sich direkt in die radiologische Infrastruktur ein und erfordert keinen Wechsel der gewohnten Software-Umgebung. Ergebnisse werden direkt im DICOM-Viewer für den Radiologen visualisiert.

Radiologen, Pneumologen und medizinische Einrichtungen, die auf Thorax-Bildgebung spezialisiert sind. Die Anwendung richtet sich an Institutionen, die ihre diagnostische Präzision durch KI-Assistenzsysteme steigern wollen.

Ein Radiologe erhält eine CT-Aufnahme eines Patienten mit unklaren interstitiellen Lungenveränderungen. Er nutzt contextflow, um die betroffenen Areale in der Lunge zu segmentieren und den Grad der Fibrose zu bestimmen. Parallel sucht das Tool nach ähnlichen Fällen in der medizinischen Datenbank, um die Wahrscheinlichkeit einer spezifischen Lungenerkrankung zu untermauern. Der Radiologe kann so fundierter entscheiden, ob eine Biopsie notwendig ist oder eine konservative Therapie ausreicht.

• Radiologen, Pneumologen und medizinische Einrichtungen, die auf Thorax-Bildgebung spezialisiert sind. Die Anwendung richtet sich an Institutionen, die ihre diagnostische Präzision durch KI-Assistenzsysteme steigern wollen.
• Ein Radiologe erhält eine CT-Aufnahme eines Patienten mit unklaren interstitiellen Lungenveränderungen.
• Automatisierte Lungenanalyse: Das System segmentiert und quantifiziert automatisch verschiedene pathologische Muster in Lungen-CTs. Dies spart Zeit bei der Dokumentation und liefert objektive Messwerte für den Krankheitsverlauf.
• Klinische Suchmaschine: Basierend auf der Bildanalyse findet das Tool ähnliche anonymisierte Fälle aus einer klinisch validierten Datenbank. Dies unterstützt Ärzte bei der Erstellung von Differentialdiagnosen bei seltenen Erkrankungen.
• PACS-Integration: Die Lösung fügt sich direkt in die radiologische Infrastruktur ein und erfordert keinen Wechsel der gewohnten Software-Umgebung. Ergebnisse werden direkt im DICOM-Viewer für den Radiologen visualisiert.

Nicht geeignet für die eigenständige Diagnose ohne ärztliche Kontrolle. Das Tool darf nicht für medizinische Notfälle eingesetzt werden, bei denen eine sofortige menschliche Entscheidung ohne technische Unterstützung erforderlich ist.

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