REPLY: IEO und Laife Reply verbessern das Mammografie-Screening mit KI-basierten Agenten

Künstliche Intelligenz unterstützt Radiologen bei Mammografie-Untersuchungen.

Laife Reply, ein auf KI- und Big-Data-Lösungen für das Gesundheitswesen spezialisiertes Unternehmen der Reply Gruppe, hat gemeinsam mit dem Europäischen Institut für Onkologie (IEO) ein wegweisendes Projekt realisiert. Ein Netzwerk intelligenter KI-Agenten unterstützt Radiologen gezielt bei der Früherkennung von Brustkrebs.

Ziel der Zusammenarbeit ist es, die klinischen Abläufe rund um die Brustkrebsdiagnostik effizienter zu gestalten – ein Bereich, der bisher durch viele manuelle Schritte geprägt ist. Vor diesem Hintergrund intensiviert das IEO die Partnerschaft mit Laife Reply und begleitet aktiv die Weiterentwicklung von X-RAIS, der KI-Plattform von Laife Reply, die das Mammografie-Screening intelligent unterstützt.

X-RAIS kombiniert neuronale Netze mit bildgebender Analytik (Radiomics) und nutzt ein Multi-Agenten-System, um Mammografie-Aufnahmen in Echtzeit auszuwerten. Verdächtige Areale oder Läsionen werden präzise erkannt und automatisch als gut- oder bösartig klassifiziert. Die Plattform ist vollständig in den klinischen Arbeitsablauf integriert und unterstützt das medizinische Fachpersonal in allen Phasen der Befundung – mit messbarem Effizienzgewinn und einem spürbar geringeren Ressourceneinsatz. Ein erster Agent konsolidiert die Ergebnisse der Bildanalyse und ergänzt sie bei Bedarf um Informationen aus der Patientenakte. Ein zweiter Agent priorisiert die untersuchten Fälle anhand eines Scoring-Systems, um besonders kritische Fälle schnell zu identifizieren.

X-RAIS wurde nach dem Prinzip „Human-in-the-Loop“ entwickelt: Die finale Entscheidung liegt dabei stets beim Radiologen. So sind klinische Präzision und Patientensicherheit jederzeit gewährleistet. Das System folgt dem international anerkannten FHIR-Standard (Fast Healthcare Interoperability Resources) und lässt sich problemlos über eine API-Schnittstelle in bestehende IT-Landschaften von Krankenhäusern integrieren.

Das Projekt zeigt beispielhaft, wie agentenbasierte KI-Technologien konkrete Fortschritte in der medizinischen Praxis ermöglichen. Sie steigern die Effizienz des Screenings, verkürzen die Rückrufzeiten in kritischen Fällen und sorgen für eine bessere Versorgung komplexer Patienten.

Reply
Reply [EXM, STAR: REY, ISIN: IT0005282865] ist spezialisiert auf die Konzeption und Implementierung von Lösungen, die auf neuen Kommunikationskanälen und digitalen Medien basieren. Mit einem Netzwerk hoch spezialisierter Unternehmen definiert und entwickelt Reply Geschäftsmodelle, die durch KI, Big Data, Cloud Computing, digitale Medien und dem Internet der Dinge ermöglicht werden. Reply bietet Beratung, Systemintegration und Digital Services für Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation und Medien, Industrie und Dienstleistungen, Banken und Versicherungen sowie öffentliche Verwaltung. www.reply.com

Laife Reply
Laife Reply, ein Unternehmen der Reply Gruppe, ist in den Bereichen Gesundheit, Wohlfahrt und Pharmazie tätig und entwickelt KI-Lösungen, die von medizinischer Bildgebung, Arzneimittelentdeckung und digitalen Therapeutika bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Analyse unstrukturierter Daten reichen. www.reply.com/laife-reply/en

IEO – Europäisches Institut für Onkologie
Das Europäische Institut für Onkologie IEO ist ein wissenschaftliches Institut für Krankenhausbehandlung und -pflege (IRCCS), das auf Onkologie spezialisiert ist. Es hat ein innovatives Behandlungsmodell entwickelt, das auf den folgenden Grundprinzipien basiert: die zentrale Rolle der Patienten, die Integration von Forschung und Klinik, diagnostische Antizipation und Prävention. Ergänzt wird dieses Modell durch eine „Data-Driven“-Strategie, die eine schnelle Entwicklung von KI-Algorithmen ermöglicht und somit zu kürzeren Diagnosezeiten und einer höheren Wirksamkeit der Behandlungen führt. www.ieo.it/en/

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Fabio Zappelli
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Irene Caia
i.caia@reply.com
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Schlagwörter: Healthcare, KI-Agenten, künstliche Intelligenz, Medizin