Oxipit.aiVisione per computer AI alimentato per flussi di lavoro di imaging medico.

4.7 (6)

Recensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato luglio 2026

Healthcare Medical Imaging Computer Vision Radiology Clinical AI Enterprise PACS Integration

Panoramica

Oxipit.ai è una piattaforma di visione per computer AI alimentata per flussi di lavoro di imaging medico, in particolare radiologia. La società sviluppa soluzioni AI validate clinicamente per migliorare l'efficienza, supportare i flussi di lavoro diagnostici e migliorare l'assistenza ai pazienti. Oxipit offre tre suite complete: il Kit completi CXR per la radiografia toracica, il Kit completi CT per il TAC toracico e il Kit completi MSSK per l'imaging muscoloscheletrico. La loro innovazione bandiera, ChestLink, identifica autonomamente con precisione del 99,9% gli studi di radiografia toracica normali, automatizzando fino al 40% dei casi. La piattaforma mira a semplificare i flussi di lavoro di radiologia, ridurre gli errori di oversight e supportare la decisione di fiducia. Oxipit ha partnerizzato con alcuni provider di sanità e ha recentemente raggiunto un accordo per essere acquistato da Sectra, un fornitore di enterprise imaging e IT per la sanità, per scalare le sue soluzioni AI validate clinicamente a livello mondiale.

Funzionalità chiave

Detettori automatici di anomalie della radiografia toracica
Pianificazione e triage dei casi
Assistenza di reporting per la radiologia
Revisioni di assicurazione della qualità
Integrazione di workflow con PACS e DICOM
Supporto alla decisione clinica per i radiologi

Prezzi

Modello: Freemium
Categoria: Visione Artificiale
Valutazione: 4.7 / 5 (6)

Casi d’uso

Screening automatico della radiografia toracica

Gli radiologi utilizzano Oxipit per individuare automaticamente le anomalie delle radiografie toraciche, riducendo la perdita di segnalamenti e supportando l'interpretazione diagnostica più coerente.

Triage di casi urgenti

Gli ospedali priorizzano gli studi di imaging del torace criticamente attraverso il triage guidato dall'intelligenza artificiale, aiutando le squadre di radiologia a trattare le questioni a tempo debito all'interno del loro workflow di PACS.

Assicurazione della qualità del radiologo

Gli dipartimenti di imaging utilizzano revisioni di QA automatizzate per captare eventuali errori e mantenere la qualità dei report nel flusso di lavoro di radiografia toracica di alto volume.

Accelerazione dello screening del flusso di lavoro del report

Gli specialisti accelerano la creazione del report radiologico utilizzando i ritrovamenti generati da AI come supporto alle decisioni, migliorando l'efficienza nella documentazione della pratica quotidiana.

Pro & contro

Pro

Esperto focalizzato nell'analisi della radiografia toracica
Con segno CE per il uso clinico in Europa
Integra con sistemi di PACS e radiologia esistenti
Supporta l'efficienza di triage e reporting

Contro

Limitato principalmente alle modalità di imaging del torace
Richiede l'approvazione regolatoria per regione per l'uso clinico
L'adozione dipende dall'integrazione IT ospedaliera

Storico battaglie

Su 1 battaglia nel Pantheon.

1°

2°

3°

Last battle

#2
Computer Vision Showdown — August 26, 2024
Aug 26, 2024 · #2 of 3

Recensioni

4.7

Media su 6 valutazioni.

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Grace Okafor

Mar 16, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: pACS and DICOM workflow integration and integrates with existing PACS and radiology systems. On balance the feature set — especially quality assurance checks — justifies the 5 stars for our use case.

Jamal Carter

Jan 13, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and focused expertise in chest X-ray analysis. Quality assurance checks fits neatly into how we already work, and case prioritization and triage removed a step we used to do by hand. Adoption depends on hospital IT integration, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Hiroshi Tanaka

Oct 18, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with existing PACS and radiology systems. Radiology reporting assistance fits neatly into how we already work, and case prioritization and triage removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Mei-Ling Wong

Jun 12, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is automated chest X-ray abnormality detection — handled better than most — and cE-marked for clinical use in Europe. Worth the time if this is your use case.

Diego Fernández

Jun 12, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Clinical decision support for radiologists just works and integrates with existing PACS and radiology systems. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Olga Ivanova

Jun 9, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on automated chest X-ray abnormality detection, and focused expertise in chest X-ray analysis caught me off guard. Adoption depends on hospital IT integration is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Domande e risposte

What are the key features of Oxipit.ai?

Key features include automated chest X-ray abnormality detection, case prioritization and triage, radiology reporting assistance, and quality assurance checks.

Asked by Aisha Khan · Jan 29, 2026

What are the limitations of Oxipit.ai?

Oxipit.ai is limited primarily to chest imaging modalities and requires regulatory approval per region for clinical use, with autonomous operation currently not available in the United States.

Asked by Celeste Marchetti · Jan 22, 2026

Is Oxipit.ai integrated with existing systems?

Yes, Oxipit.ai integrates with existing PACS and radiology systems, and is CE-marked for clinical use in Europe.

Asked by Marisol Pena · Jan 5, 2026

What is Oxipit.ai used for?

Oxipit.ai is an AI-powered computer vision platform for medical imaging workflows, specifically radiology, to improve efficiency and support diagnostic workflows.

Asked by Priyanka Menon · Dec 11, 2025