Start-up B-Rayz: Brustkrebsdiagnostik neu gedacht

Start-up B-Rayz: Brustkrebsdiagnostik neu gedacht

Artikel erschienen in IT Magazine 2021/12

Der B-Box Server

Das Produkt, das B-Rayz seinen Kunden verkauft, ist damit primär eine modulare Software-Plattform mit den besagten AI-Kapazitäten. Diese wird vorinstalliert auf einem Mini-Server geliefert, «damit die heiklen Daten nicht in einer Cloud landen», so Cristina Rossi. Über Schnittstellen zapft die Lösung die Datenquellen der Klinik an und kann sich auch in zentralisierte Netzwerke von Gesundheitseinrichtungen einklinken. Der Server sammelt die verschiedenen Daten, verarbeitet diese lokal und verteilt die Antworten wieder an die verschiedenen vordefinierten Rollen. Diese basieren auf Nutzerprofilen mit unterschiedlichen Berechtigungen.

Die diagnostischen Elemente der modularen Plattform müssen dabei selbstverständlich eine CE-Zertifizierung haben, die administrativen unterliegen zwar nicht zwingend Regulatorien, dafür aber der sehr strengen Kontrolle in der Entwicklung von B-Rayz selbst, wie Rossi betont.

Genauer als der Arzt

B-Rayz verspricht seinen Anwendern eine schnellere Erledigung der anfallenden Aufgaben. Das bedeutet etwa weniger Rückfragen sowie automatisierte Reports, was laut der Geschäftsführerin 20 bis 25 Prozent Zeitersparnis ermöglicht. Bei der Brustkrebserkennung hingegen profitierten die Patienten von einer genaueren Diagnostik dank der Zweitmeinung. «Dadurch gibt es weniger falsch positive und weniger falsch negative Ergebnisse bei der Diagnose», so Rossi. In medizinischen Publikationen wurde nachgewiesen, dass die AI sogar besser performt als ein einzelner Radiologe. Getestet wurde das etwa, indem die Einschätzung der AI mit den Konsensus-­Ergebnissen zweier Radiologen verglichen wurde. Der Algorithmus erreicht demnach eine Genauigkeit von bis 98 Prozent. Ärzte hingegen kommen, je nach Erfahrung, auf 80 bis 95 Prozent Genauigkeit, wie Rossi festhält.

Wichtiges Detail: Die AI hat in diesem Kontext nie das letzte Wort, sie dient lediglich als Zweitmeinung für das Behandlungs-Team. Der Spezialist muss stets die letzte Entscheidung treffen und verantwortet diese damit auch.

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