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Erfolgsstories des Förderprogramms
NeuroPIPE – KI orchestriert für den klinischen Alltag
Die deepc GmbH und das Institut für Neuroradiologie am TUM Klinikum Rechts der Isar haben mit NeuroPIPE eine zukunftsweisende Software-Infrastruktur entwickelt, die Künstliche Intelligenz nahtlos in den klinischen Arbeitsalltag integriert. Durch die intelligente Anbindung an bestehende Systeme wie PACS und RIS ermöglicht NeuroPIPE die automatisierte Nutzung und Orchestrierung verschiedenster KI-Modelle – ohne individuelle Systemanpassungen.
Die Projektleitung durch Franz Pfister (deepc GmbH) und Benedikt Wiestler (TUM Klinikum) vereint unternehmerische Innovationskraft mit wissenschaftlicher Expertise. Gemeinsam wurde eine Plattform geschaffen, die Fachpersonen in der Radiologie den Zugang zu KI-Lösungen erleichtert und gleichzeitig die Markteintrittsbarrieren für Anbietende von KI-Anwendungen senkt.
Mit der erfolgreichen technischen und klinischen Erprobung sowie der Integration zertifizierter KI-Algorithmen von Unternehmen wie Lunit, Gleamer und mediaire demonstriert NeuroPIPE eindrucksvoll das Potenzial für eine skalierbare, sichere und praxisnahe KI-Versorgung im Gesundheitswesen.
NeuroPIPE
- Durchführungszeitraum:
01.05.2020 - 31.10.2022
- Konsortium:
deepc GmbH und Institut für Neuroradiologie am TUM Klinikum Rechts der Isar
- Website:
www.deepc.ai
www.ai-idt.github.io/
deepc GmbH,
"Das NeuroPIPE-Projekt hat uns maßgeblich dabei geholfen, die deepcOS-Plattform zu dem zu machen, was sie heute ist. Insbesondere das im Rahmen des Projekts entwickelte Software Development Kit hat eine Schlüsselrolle bei der Erfüllung unserer Versprechen gegenüber Partnern und Kunden hinsichtlich einer nahtlosen Integration und Bereitstellungserfahrung gespielt."
Dr. med. Franz Pfister, MBA
CEO, deepc
"Die entwickelte NeuroPIPE-Plattform ist für uns sowohl aus klinischer als auch aus wissenschaftlicher Perspektive hoch-relevant: Sie erleichtert ganz wesentlich den Einsatz von KI-Algorithmen im klinischen Alltag. Daneben ermöglicht sie es erstmals ganz unkompliziert, auch lokal entwickelte KI-Modelle translational einzusetzen und zu teilen, und hat damit unsere multizentrische Validierungsstudie zur synthetischen Double Inversion Recovery ermöglicht."
Prof. Dr. med. Benedikt Wiestler
Oberarzt, Institut für Neuroradiologie, TUM Klinikum und Lehrstuhl „AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy“, TUM School of Medicine and Health
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