VinDr
NỀN TẢNG AI TOÀN DIỆN CHO CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH Y TẾ
Nền tảng trí tuệ nhân tạo tích hợp trên hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh y tế (PACS) nhằm hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đưa ra quyết định chính xác, nhanh chóng và giảm thiểu sai sót. VinDr hướng tới trở thành trợ lý chẩn đoán hình ảnh y tế tin cậy cho các bác sĩ, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, cải thiện sức khỏe cộng đồng.
Tính năng chẩn đoán AI được hỗ trợ
Khoanh vùng tổn thương chính xác
Quản lý ca chụp và đọc ảnh
Ưu điểm nổi bật
chính xác
Thuật toán của nền tảng hiện có độ chính xác trung bình trên 90% với tính năng VinDr-ChestXR và trên 85% với tính năng VinDr-Mammo
hệ thống y tế
Giải pháp độc lập và tích hợp 2 chiều với HIS/RIS/ EMR/PACS/…
nhiều ca chụp
Hỗ trợ hội chẩn nhiều điểm cầu (multi-site), chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp, trên nhiều thiết bị
linh hoạt
Triển khai linh hoạt, dễ dàng mở rộng hay thu hẹp quy mô với công nghệ điện toán đám mây
Bộ Y tế
Đáp ứng tiêu chuẩn HL7 FHIR liên thông trao đổi thông tin giữa các hệ thống công nghệ thông tin theo chuẩn của Bộ y tế
Tính năng vượt trội
PACS là hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh y tế
- Quản lý ca chụp định dạng DICOM (X-quang, CT, MRI)
- Dễ dàng tích hợp với máy chụp hoặc hệ thống PACS của bệnh viện
- Công cụ đọc ảnh DICOM cho bác sĩ
- Hỗ trợ bác sĩ chỉnh sửa, duyệt kết quả đưa ra bởi hệ thống và xuất báo cáo
Hỗ trợ phân tích, xử lý hình ảnh y tế
- Đưa ra gợi ý chẩn đoán bệnh và khoanh vùng tổn thương trên ảnh
- Tự động chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp theo thời gian thực
- Đã hỗ trợ: Chẩn đoán X-quang lồng ngực, X-quang tuyến vú, X-quang cột sống, CT lồng ngực và CT gan mật
- Sớm triển khai thêm các tính năng: CT sọ não và MRI sọ não
Tài liệu hướng dẫn
Phản hồi của khách hàng
Chính sách giá
*Báo giá trên chưa bao gồm: Thuế và các loại phí liên quan và phát triển các tính năng riêng cho doanh nghiệp
Thành tích tiêu biểu
Cuộc thi chẩn đoán X-quang lồng ngực CheXpert do Đại học Standford tổ chức, 2019
Cuộc thi phát hiện bất thường trên ảnh nội soi EndoCV, 2020
Cuộc thi phát hiện chứng tắc mạch phổi trên ảnh CT do Hiệp hội Điện quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức, 2020
