Spezialistin wertet mit KI-Unterstützung Aufnahmen aus. HC MARBELLA

Krankheitserkennung

Klinik HC Marbella nutzt KI jetzt auch für Mammographie, Computertomographie und Magnetresonanztomographie

Künstliche Intelligenz in der Medizin ersetzt keine Spezialisten, sondern hilft ihnen, exaktere Diagnosen zu stellen

SDA

MARBELLA.

Donnerstag, 10. April 2025

Das HC Marbella inegriert künstliche Intelligenz (KI) in seine Mammographie, Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT) und bleibt damit Vorreiter bei der Weiterentwicklung der medizinischen Diagnostik. Diese Technologie verbessert die Genauigkeit der Krankheitserkennung, verkürzt die Wartezeiten und optimiert die Patientenversorgung.

Seit mehr als einem Jahr schon nutzt das Krankenhaus KI für die Erkennung von Knochenbrüchen in Röntgenbildern und seit Kurzem wird das Verfahren auch bei Lungenunteruchungen verwendet. In dem Bereich kann die künstliche Intelligenz minimale Läsionen in frühen Stadien erkennen, was die Chancen auf eine Behandlung erhöht und die Überlebenschancen verbessert.

In der Mammographie ermöglicht die Transpara-Technologie eine hochpräzise Erkennung verdächtiger Läsionen, unabhängig von der Brustdichte.Darüber hinaus werden mit dem Risiko-Scoring-System die dringendsten Fälle priorisiert, so dass im Bedarfsfall schnell reagiert werden kann.

Auch die MRT profitiert von der KI, die die Bildqualität optimiert und die Scanzeiten verkürzt. Diese Technologie ermöglicht schärfere Untersuchungen in kürzerer Zeit, wodurch genauere Diagnosen auch bei kleinen Strukturen gestellt werden können. Durch die Verkürzung der Scanzeit wird die Untersuchung für die Patienten angenehmer, insbesondere für diejenigen, die Schwierigkeiten haben, ruhig zu liegen.

KI-Algorithmen ersetzen die Spezialisten nicht, sondern ergänzen sie, indem sie als 'zweites Augenpaar' die Erkennungsempfindlichkeit verbessern und das Risiko falsch negativer Ergebnisse verringern. Sie ermöglichen auch eine präzisere Überwachung der Entwicklung bestimmter Krankheiten, indem sie frühere Untersuchungen mit aktuellen vergleichen.

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