Oxipit.aiAI-drevet datamaskinsyn for medisinske bildebehandlingsflyter.

4.7 (6)

Anmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

Healthcare Medical Imaging Computer Vision Radiology Clinical AI Enterprise PACS Integration

Oversikt

Oxipit.ai er en AI-drevet datamaskinvisjonsplattform for medisinsk bildeløp, spesielt radiologi. Selskapet utvikler klinisk validerte AI-løsninger for å forbedre effektiviteten, støtte diagnostiske arbeidsflyter og forbedre pasientomsorgen. Oxipit tilbyr tre omfattende pakker: Oxipit CXR Suite for bryst røntgen, Oxipit CT Suite for bryst CT og Oxipit MSK Suite for muskel- og skjelettbilde. Deres flaggsjipsinnovasjon, ChestLink, identifiserer autonomt normale bryst røntgenstudier med 99,9 % nøyaktighet, og automatiserer opptil 40 % av tilfellene. Plattformen har som mål å effektivisere radiologiske arbeidsflyter, redusere oversikter og støtte trygge beslutninger. Oxipit har inngått samarbeid med flere helsetjenesteleverandører og har nylig inngått en avtale om å bli oppkjøpt av Sectra, en ledende leverandør av bedriftsbilde og helse IT, for å skalere sine klinisk validerte AI-løsninger globalt.

Nøkkelfunksjoner

Automatisert oppdagelse av abnormiteter i brystrøntgen
Prioritering og triage av tilfeller
Assistanse ved radiologirapportering
Kontroller for kvalitetssikring
Integrasjon med PACS- og DICOM-arbeidsflyt
Klinisk beslutningsstøtte for radiologer

Priser

Modell: Freemium
Kategori: Maskinvisjon
Vurdering: 4.7 / 5 (6)

Brukstilfeller

Automatisk screening av brystrøntgen

Radiologer bruker Oxipit til automatisk å oppdage abnormiteter i brystrøntgen, redusere manglende funn og støtte mer konsekvent diagnostisk tolkning.

Triage av akutte tilfeller

Sykehus prioriterer kritiske brystbildeundersøkelser gjennom AI-drevet triage, og hjelper radiologiteam med å håndtere tidsfølsomme saker raskere innenfor deres PACS-arbeidsflyt.

Kvalitetssikring innen radiologi

Bildeavdelinger utnytter automatiserte QA-kontroller for å fange opp potensielle oversikter og opprettholde rapporteringskvalitet på tvers av høyt volum av brystrøntgen.

Raskere rapporteringsflyt

Klinikere strømlinjeformer skapelsen av radiologirapporter ved å bruke AI-genererte funn som beslutningsstøtte, og forbedrer dokumentasjonsutbytte i daglig praksis.

Fordeler og ulemper

Fordeler

Fokusert ekspertise i brystrøntgenanalyse
CE-merket for klinisk bruk i Europa
Integrerer med eksisterende PACS- og radiologisystemer
Støtter triage og rapporteringseffektivitet

Ulemper

Begrenset hovedsakelig til brystbildemodaliteter
Krever regulatorisk godkjenning per region for klinisk bruk
Adopsjon avhenger av sykehusets IT-integrasjon

Kamprekord

I 1 kamp i Panteon.

Last battle

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

Anmeldelser

4.7

Gjennomsnitt fra 6 vurderinger.

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

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.

Spørsmål

Hva er nøkkelfunksjoner for Oxipit.ai?

Nøkkelfunksjoner inkluderer automatisk oppdaging av kranium-bildediagnostikk, vurdering og triage, assistanse for radiologisk rapportering og kontroll av kvalitets garantier.

Asked by Aisha Khan · Jan 29, 2026

Hva er begrensningene for Oxipit.ai?

Oxipit.ai er først og fremst begrenset til kranium-bildediagnostikk og krever-regionalt godkjenning for klinisk bruk, uten selvstendig operasjon nå tilgjengelig i USA.

Asked by Celeste Marchetti · Jan 22, 2026

Er Oxipit.ai integrert med eksisterende systemer?

Ja, Oxipit.ai integreres med eksisterende PACS- og radiologisystemer, og er CE-merket for klinisk bruk i Europa.

Asked by Marisol Pena · Jan 5, 2026

Hva benytter Oxipit.ai seg til?

Oxipit.ai er en AI-drivende platform for datavitja arbeidsflytter i medisinsk bildediagnostikk, spesielt radiologi, for å øke effektivitet og støtte diagnostiske arbeidsflytter.

Asked by Priyanka Menon · Dec 11, 2025