ADVANCE Chest CT
contextflow est votre guide complet en matière de scanners thoraciques

L’évaluation des scanners thoraciques peut être un processus complexe et fastidieux. Nous avons donc agrémenté ADVANCE Chest CT de contextflow avec de informations qualitatives et quantitatives pour vous aider à signaler objectivement les cas présumés de cancer du poumon, de MPI et de BPCO. Au fil du temps. Au sein de votre visionneuse native.

DETECT / Détection de nodules

Caractéristiques

  • Détection et quantification de nodules (4-30 mm de diamètre) à partir de votre visionneuse native.
  • Classification des nodules (solides, semi-solides, non solides)
  • Nous prenons en charge les normes suivantes
    • Directives de la British Thoracic Society pour la recherche et la gestion des nodules pulmonaires
    • Recommendation de l’Union européenne sur le dépistage du cancer du poumon
    • Directives pour la gestion des nodules pulmonaires détectés pour d’autres raisons sur les images de tomodensitométrie : de la Fleischner Society 2017
    • Programme international d’action précoce contre le cancer du poumon : Protocole de dépistage, 2021
    • Lung-RADS Version 1.1 2019
    • Critères d’évaluation de la réponse dans les tumeurs solides (RECIST)
  • Pour les États-Unis uniquement : la fonction DETECT est actuellement en cours de développement en tant que produit autonome – non encore autorisé pour une utilisation clinique.

TIMELINE / Suivi des nodules

Caractéristiques

  • Suit les changements dans les nodules détectés au fil du temps, quel que soit le nombre d’antécédents
  • Indique le pourcentage de croissance et le temps de doublement du volume
  • Aide à préparer les rencontres sur les tumeurs et avec d’autres spécialistes.
  • TIMELINE n’est actuellement disponible que pour le suivi des nodules. Le suivi des schémas pathologiques au fil du temps sera disponible en 2023.

INSIGHTS / Analyse des tissus pulmonaires

Caractéristiques

  • Cartes thermiques des anomalies indiquant la distribution globale des schémas pathologiques
  • Quantification du volume pulmonaire total affecté par les schémas pathologiques
  • Quantification et cartes thermiques individuelles pour 7 résultats d’image clés :
    • Consolidation
    • Épanchement
    • Emphysème
    • Couronne de verre dépoli
    • Nid d’abeille
    • Pneumothorax
    • Motif réticulaire

mSI / Score de malignité des nodules

  • Caractérisation des nodules par le partenaire RevealDx
  • Compare les nodules sélectionnés à une base de données clinique de nodules dont les résultats sont connus afin d’aider les cliniciens à évaluer le risque de cancer chez les patients.
  • Il est prouvé qu’elle réduit le nombre de faux positifs et qu’elle permet de repérer plus rapidement les patients à risque :
    • Réduction de 18 % des faux positifs*
    • Augmentation de 45 % du nombre de diagnostics précoces possibles

IPE *PROCHAINEMENT*

– Assurer une réponse thérapeutique rapide

– Améliorer les résultats pour les patients
– Fourni par                                                                                                                                                                                                                                                                                       

SEARCH / Rercherche d’images 3D

Caractéristiques

  • Détection et analyse de 19 schémas d’image
    • Épaississement de la paroi des voies respiratoires
    • Atélectasie
    • Bronchectasie
    • Phlyctènes
    • Consolidation
    • Kyste
    • Épanchement
    • Emphysème
    • Courrone de verre dépoli
    • Nid d’abeille
    • Masse
    • Schéma d’atténuation en mosaïque
    • Schéma nodulaire
    • Nodule
    • Pneumothorax
    • Cavité pulmonaire
    • Motif réticulaire
    • Bourgeonnement
    • Indistinct : comprend des schémas sans signes de changements pathologiques et actuellement non explicitement incorporés
  • Liens vers la littérature sur le diagnostic différentiel
  • Récupération de cas similaires aux vôtres à partir d’une base de connaissances organisée
  • Gain de temps moyen de lecture des rapports validés 31 %

Testimonials

J’ai suivi les progrès de contextflow pratiquement depuis la fondation de l’entreprise, et ses avancées dans le domaine de la tomodensitométrie thoracique sont impressionnantes. Le fait de pouvoir concevoir des outils d’aide à la décision clinique dont moi-même et mes collègues pourrons bénéficier dans la pratique clinique est une grande source de motivation. Nous façonnons littéralement l’avenir.

Jacob Visser

Directeur de l’information médicale et responsable de l’imagerie informatique et de l’imagerie basée sur la valeur chez Erasmus MC

J’aime vraiment la transparence de contextflow par opposition aux autres solutions d’IA de boîte noire. La solution est conçue pour soutenir mon flux de travail tout en me laissant la décision finale.

Elmar Kotter

Vice-président et chef de l’informatique d’imagerie au département de radiologie du centre médical de l’Université de Fribourg

In the world of AI, it’s crucial to use it safely, be clear about what it does, and make ethical choices. This means moving forward with innovation in a responsible way, creating a future that’s both advanced and thoughtful.

Geraldine Dean

MD MSc MRCS FRCR Radiologue consultant, responsable de l'intelligence artificielle NHS SW London Imaging Network

Pour les maladies pulmonaires interstitielles, nous utilisons le flux contextuel sur une base clinique quotidienne. Nous intégrons désormais les principales informations dans le rapport radiologique. Et c’est ce que nos cliniciens attendent de nous : pouvoir quantifier la maladie et surtout sa progression afin d’améliorer la prise de décision clinique.

Gerlig Widmann

Médecin-chef au département universitaire de radiologie de l'université médicale d'Innsbruck

L’une des grandes caractéristiques de contextflow est la vue TIMELINE, qui offre la possibilité d’analyser les scans de suivi. Cela présente un grand intérêt pour notre pratique clinique, car les patients reviennent dans notre cabinet pour une imagerie de suivi.

Willem Grootjans

Chef du groupe des services d'imagerie au département de radiologie, centre médical de l'université de Leiden

J’utilise le flux contextuel dans tous les examens de routine effectués, par exemple, pour la stadification ou pour l’évaluation d’autres maladies. Il m’aide beaucoup à reconnaître des schémas chez les patients auxquels on ne s’attendrait pas ou dont on ne voit pas clairement la pathologie sous-jacente. Il nous aide donc beaucoup en tant que double vérificateur

Lukas Müller

Résident en radiologie et clinicien scientifique à l'Université médicale de Mainz

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À l’hôpital universitaire de Dubrava, nous sommes fiers de fournir les meilleurs soins possibles à nos patients. Il existe de nombreuses solutions de radiologie basées sur l’IA, mais nous avons accepté la preuve de concept avec contextflow car leur solution apporte une réelle valeur ajoutée, en particulier pour les nouveaux résidents.

Boris Brkljacic

Président de la Société européenne de radiologie

contextflow est l’une des applications qui répond certainement aux besoins actuels de la radiologie et peut simplifier l’analyse d’une pathologie pulmonaire complexe. Avec les bonnes connaissances et la bonne technologie, nous pouvons réussir à introduire l’IA d’une manière très attrayante pour les départements de radiologie à l’échelle mondiale.

Erik Ranschaert

Ancien président de la Société européenne d’informatique en imagerie médicale (EuSoMII), radiologue à l’hôpital St. Nikolaus d’Eupen

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Nous sommes très intéressés par l’utilisation de l’IA pour améliorer l’expérience hospitalière des médecins et des patients ; l’utilisation de l’apprentissage profond par contextflow, en particulier pour les maladies pulmonaires, est exactement le type de technologie que nous voulons évaluer. J’attends avec impatience les résultats.

Christian Herold

Chef de la radiologie à l’Hôpital général de Vienne

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Après avoir utilisé et conseillé plusieurs sociétés de logiciels d’IA en radiologie, je peux dire que ce que contextflow   offre est en fait la prochaine génération de produits d’IA pour soutenir le radiologue, et non pour les remplacer. Leur approche générale signifie qu’ils reconnaissent tous les résultats pertinents, pas seulement un.

Anand Patel

MD, chef de la radiologie interventionnelle, Providence Little Company of Mary Medical Centers

lluís-donoso-bach-contextflow

Nous sommes très intéressés à utiliser des outils basés sur l’intelligence artificielle comme contextflow pour soutenir la décision dans le processus de diagnostic basé sur l’image.

Lluís Donoso Bach

Président de la Société internationale de radiologie