Harrison amplia la sua leadership nel settore IA con il lancio di CT Chest, che ora viene impiegata in quasi la metà delle applicazioni diagnostiche per immagini in radiologia

Harrison.ai, azienda leader nel settore della tecnologia sanitaria, oggi ha annunciato il lancio di CT Chest, una soluzione IA completa che ha ricevuto il marchio CE, pensata per assistere gli operatori clinici nell’individuazione di 167 caratteristiche radiologiche, comprese quelle potenzialmente indicative di condizioni pericolose per la vita, tumori e malattie croniche.

Grazie a una delle coperture più estese nell’imaging toracico, Harrison.ai CT Chest rileva quasi nove tipi di anomalie critiche, come embolia polmonare, sindrome aortica acuta, pneumotorace e fratture costali acute. L’algoritmo dà priorità ai casi urgenti, identifica in modo intelligente le sezioni d’immagine contenenti le anomalie, le localizza con sovrapposizioni grafiche e fornisce un’interpretazione con punteggi di affidabilità, aiutando così gli operatori clinici a intervenire più rapidamente e con maggiore sicurezza diagnostica.

La soluzione funziona come una rete di sicurezza, riducendo il rischio di diagnosi mancata o errata, soprattutto nei reparti di emergenza e in ambienti day hospital dove le malattie croniche possono passare inosservate.

Harrison.ai facilita anche lo screening oncologico. Poiché fino al 70% dei tumori polmonari viene ancora diagnosticato in fase avanzata ¹ , la soluzione consente un’identificazione tempestiva di tumori e lesioni sospette nei tessuti polmonari, nei tessuti molli, nel mediastino, nei linfonodi e nella parte superiore dell’addome – aiutando i radiologi nel rilevamento, nella stadiazione e nel monitoraggio di possibili indicatori di tumori polmonari, gastrici e pancreatici – e semplifica i flussi di lavoro legati allo screening polmonare tramite funzioni di reportistica studiate per fare risparmiare tempo ai radiologi.

Integrando in un’unica piattaforma funzionalità che di norma richiedono varie soluzioni separate, Harrison.ai CT Chest fornisce un quadro clinico completo.

“Dopo il successo della nostra soluzione IA per le radiografie del torace, l’estensione alla TC toracica è stata il passo successivo naturale,” spiega Aengus Tran, cofondatore e amministratore delegato Harrison.ai. “Abbiamo visto con i nostri occhi come una soluzione IA completa per una singola modalità possa trasformare i flussi di lavoro in radiologia. Con CT Chest abbiamo attuato lo stesso approccio completo, offrendo agli operatori clinici una comprensione più profonda e permettendo di prendere decisioni più rapide e sicure”.

Harrison.ai CT Chest mette in grado i sistemi sanitari pubblici e privati di fare di più con una sola soluzione – riducendo i costi, migliorando l’efficienza operativa e la qualità delle cure per ogni paziente.

Informazioni su Harrison.ai

Harrison.ai è un’impresa globale di tecnologia sanitaria che migliora la capacità degli operatori clinici e la qualità dell’assistenza attraverso l’automazione basata sull’IA. Guidata da medici e con un approccio incentrato sul paziente, Harrison.ai offre una suite di soluzioni che supporta diagnosi tempestive e accurate, integrandosi nei flussi di lavoro clinici.

Harrison.ai è presente in oltre 40 Paesi con le sue soluzioni – accessibili dalla metà dei radiologi australiani – che vengono impiegate in più di 1.000 strutture sanitarie nel mondo, tra cui oltre 40 enti del servizio sanitario britannico e tutti i reparti di emergenza pubblici di Hong Kong. A tutt’oggi Harrison.ai ha contribuito a migliorare la vita di quasi 10 milioni di pazienti.

Per maggiori informazioni visitare Harrison.ai

Questo prodotto è destinato esclusivamente a professionisti sanitari. Alcune funzionalità potrebbero non essere disponibili in tutti i Paesi – verificare lo stato regolatorio rivolgendosi a un rappresentante Harrison.ai. Harrison.ai CT Chest è il nome commerciale di HAI-RadX Suite CT Chest.

	I dati citati nel titolo sono archiviati e disponibili su richiesta.
1.	Radiologist Sensitivity for Lung Nodule Detection: A Meta-Analysis Brown et al. Lung Cancer, 2018, DOI:10.1016/j.lungcan.2018.03.004

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