Oxipit.aiAI-aangedreven computervisuele mogelijkheden voor medische beeldvormingsprocessen

4.7 (6)

Beoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt juli 2026

Healthcare Medical Imaging Computer Vision Radiology Clinical AI Enterprise PACS Integration

Overzicht

Oxipit.ai is een AI-aangedreven computervisueel platform voor medische beeldvormingsprocessen, specifiek radiologie. Het bedrijf ontwikkelt klinisch gevalideerde AI-oplossingen om de efficiëntie te verbeteren, diagnostische processen te ondersteunen en patiëntenzorg te verbeteren. Oxipit biedt drie uitgebreide suites: Oxipit CXR Suite voor borstkasröntgenfoto's, Oxipit CT Suite voor borstkas-CT en Oxipit MSK Suite voor beeldvorming van het musculoskeletale systeem. Hun vlaggenschipinnovatie, ChestLink, identificeert zelfstandig normale borstkasröntgenfoto's met 99,9% precisie, waardoor tot 40% van de gevallen automatisch kan worden afgehandeld. Het platform heeft tot doel radiologieprocessen te stroomlijnen, fouten te verminderen en zelfverzekerde besluitvorming te ondersteunen. Oxipit heeft partnerschappen gesloten met verschillende zorgverleners en onlangs een overeenkomst gesloten om te worden overgenomen door Sectra, een toonaangevende aanbieder van ondernemingsbeeldvorming en gezondheidszorg IT, om klinisch gevalideerde AI-oplossingen wereldwijd op te schalen.

Belangrijkste functies

Automatische detectie van afwijkingen in borstkasröntgenfoto's
Priorisatie en triage van gevallen
Assistentie bij radiologierapportage
Kwaliteitscontrole
PACS- en DICOM-werkstroomintegratie
Klinische besluitvormingsondersteuning voor radiologen

Prijs

Model: Freemium
Categorie: Computer Vision
Beoordeling: 4.7 / 5 (6)

Toepassingen

Geautomatiseerde borstkasröntgenscreening

Radiologen gebruiken Oxipit om automatisch afwijkingen in borstkasröntgenfoto's te detecteren, waardoor gemiste bevindingen worden verminderd en meer consistente diagnostische interpretatie wordt ondersteund.

Dringende casetriage

Ziekenhuizen prioriteren kritieke borstbeeldvormingsstudies door AI-gestuurde triage, waardoor radiologieteams tijdgevoelige gevallen sneller kunnen behandelen binnen hun PACS-werkstroom.

Kwaliteitsverzekering radiologie

Beeldvormingsafdelingen maken gebruik van geautomatiseerde kwaliteitscontroles om potentiële fouten te detecteren en de rapportagekwaliteit te behouden over grote hoeveelheden borstkasröntgenwerk.

Versnelling van rapportageworkflow

Kliniciënten stroomlijnen de creatie van radiologierapporten met behulp van AI-gegenereerde bevindingen als besluitvormingsondersteuning, waardoor de documentatie-efficiëntie in het dagelijks praktijk wordt verbeterd.

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Gefocuste expertise in borstkasröntgenanalyse
CE-gemarkeerd voor klinisch gebruik in Europa
Integreert met bestaande PACS- en radiologiesystemen
Ondersteunt triage- en rapportagetoerefficiëntie

Minpunten

Beperkt tot borstbeeldvormingsmodaliteiten
Vereist regelgevende goedkeuring per regio voor klinisch gebruik
Adoptie afhankelijk van IT-integratie in ziekenhuizen

Strijdrecord

Over 1 strijd in het Pantheon.

Last battle

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

Recensies

4.7

Gemiddelde van 6 beoordelingen.

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.

Vragen

Wat zijn de belangrijkste kenmerken van Oxipit.ai?

Belangrijke kenmerken zijn geautomatiseerde detectie van afwijkingen op een thoracale röntgenfoto, casus prioritering en triage, ondersteuning bij radiologische rapportage en kwaliteitscontroles.

Asked by Aisha Khan · Jan 29, 2026

Wat zijn de beperkingen van Oxipit.ai?

Oxipit.ai is primair beperkt tot thoracale beeldmodaliteiten en vereist regelgevende goedkeuring per regio voor klinisch gebruik, waarbij autonome werking momenteel niet beschikbaar is in de Verenigde Staten.

Asked by Celeste Marchetti · Jan 22, 2026

Is Oxipit.ai geïntegreerd met bestaande systemen?

Ja, Oxipit.ai integreert met bestaande PACS- en radiologie systemen, en is CE-gecertificeerd voor klinisch gebruik in Europa.

Asked by Marisol Pena · Jan 5, 2026

Waarvoor wordt Oxipit.ai gebruikt?

Oxipit.ai is een AI-aangedreven computer vision platform voor medische beeldvorming workflows, specifiek radiologie, om de efficiëntie te verbeteren en diagnostische workflows te ondersteunen.

Asked by Priyanka Menon · Dec 11, 2025