Oxipit.aiTıbbi görüntüleme workflowleri için yapay zeka destekli bilgisayar görselliği.

4.7 (6)

İnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Temmuz 2026

Healthcare Medical Imaging Computer Vision Radiology Clinical AI Enterprise PACS Integration

Genel Bakış

Oxipit.ai, tanı için medikal imaj iş akışı üzerindeki AI destekli bir görüntü çözümleme platformudur. Şirket, hastane doğrulamalı AI çözümü geliştirerek iş sürecini optimize edecek, tanı süreci için destek sağlayacak ve hasta hizmeti kalitesini artırır. Oxipit CXR Suite ile koltuk iskeleti X--ray, Oxipit CT Suite ile koltuk iskeleti CT ve Oxipit MSK Suite ile kas iskeleti imajları için üç kapsamlı set sunar. Çipli innovasyonu ChestLink, %99,9' luk doğrulukta normal koltuk iskeleti X- ray çalışmaları otomatik şekilde tanımlayarak, 40'lık bir oranında durumlarda otomatik süreci hızlandırır. Platformun vizyonu, radyoloji sürecini akıllılaştırarak hataların önüne geçecek ve inançlı karar verilmesini destekleyecek. Oxipit, sağlık sektorunda birkaç sağlayıcıyla ortaklığa girmiş ve Sectra'ya ait, üst düzey görüntü ve sağlık IT alanında liderliği ile, uluslararası ölçeğe sahip olacak hastane doğrulamalı AI çözümlerini geliştirmek için anlaşma yapmıştır.

Temel özellikler

Otomatik göğüs röntgeni anomalitesi algılama
Hasta sıralama ve triaj
Radyoloji raporlama yardımı
Kalite kontrol geçişleri
PACS ve DICOM workflow entegrasyonu
Radyologlar için tıbbi karar destekü

Fiyatlar

Model: Freemium
Kategori: Bilgisayarlı Görü
Puan: 4.7 / 5 (6)

Kullanım senaryoları

Otomatik Göğüs Röntgeni Görüntümece

Radyologlar, Otizit.ai'yi kullanarak göğüs röntgenlerinde anomalileri otomatik olarak algılayarak kaçırılan bulguları azaltıyor ve daha tutarlı tanı yorumlarına destek veriyorlar.

Acil Hasta Sıralama

Hastaneler, AI'ye dayalı triaj ile acil göğüs görüntü incelemelerini önceliklendirerek radyoloji ekibinin öncelikli vakalar için daha hızlı işleme girmelerini sağlıyor.

Radyoloji Kalite Kontrolü

Görüntüleme bölümleri, yüksek hacimli göğüs röntgeni yükümlülüklerinde rapor kalitesi geçişlerini otomatik olarak kontrol ederek potansiyel dikkatsizlikleri yakalamaya çalışıyorlar.

Raporlama Akış Hızlandırma

Hekimler, karar destekü olarak AI tarafından üretilen bulguları kullanarak radyoloji rapor oluşturma akışını hızlandırıyor ve günlük uygulamalarda belge oluşturma verimliliğini iyileştirmiyorlar.

Artılar ve eksiler

Artılar

Fokuslanmış tecrübe göğüs röntgeni analizi için
Avrupa'da tıbbi kullanım için CE marka sahibi
Mevcut PACS ve radyoloji sistemleri ile entegre
Tire ve raporlama verimi desteği
Entegre IT sistemi olmadan kabul
Mevcut Radyoloji IT entegrasyonu ile kabul

Eksiler

Çoğunlukla göğüs görüntüleme modellerinde limitli
Ülkeler arası tıbbi kullanım için onay gerektirir
Entegre IT sistemi olmadan kabul

Savaş rekoru

Pantheon’da 1 savaş.

Last battle

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

İncelemeler

4.7

6 puandan ortalama.

İnceleme bırakmak için giriş yap.

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.

Sorular

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