EyeCheckup kennenlernen
Wir arbeiten für Sie mit modernster Technologie und der Kraft der künstlichen Intelligenz.
Diabetische Retinopathie
Diabetische Retinopathie ist eine Diabetes-Komplikation, bei der hohe Blutzuckerwerte die Netzhaut schädigen.
Altersbedingte Makuladegeneration
Die altersbedingte Makuladegeneration (AMD) kann das zentrale Sehen verschwimmen lassen.
Diabetisches Makulaödem
Makulaödem ist eine Schwellung in einem Teil der Netzhaut.
Glaukom
Glaukom ist eine häufige Erkrankung, bei der der Sehnerv geschädigt wird.
In einer unabhängigen Bewertung in The Lancet Digital Health mit Daten von 126.365 Patientinnen und Patienten mit Diabetes aus dem englischen Diabetischen Augenscreening-Programm (Forschungskontext Moorfields Eye Hospital) belegte EyeCheckup weltweit den zweiten Platz unter den bewerteten kommerziellen KI-Systemen bei der Falsch-Positiv-Rate und zählte bei der Sensitivität zu den Top 3.
EyeCheckup diagnostiziert mit künstlicher Intelligenz Augenerkrankungen sowie Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD) und chronische Nierenerkrankungen (CKD) anhand von Fundusbildern.
EyeCheckup™ Netzhautdiagnosesystem
EyeCheckup ist ein KI-basiertes Netzhaut-Scanningsystem. Es unterstützt Fachkräfte beim Screening von Patienten mit Netzhauterkrankungen. In einer einzigen Untersuchung analysiert es mehr als 20 Netzhauterkrankungen – insbesondere diabetische Retinopathie – nach international anerkannten Standards, ohne Expertenmeinung, und erstellt einen PDF-Bericht. Es erkennt Augenprobleme automatisch und markiert Bereiche mit möglichen Pathologien.
EyeCheckup ist so konzipiert, dass es effektiv mit der Bildqualität und den Bildgebungsprotokollen bzw. Kameras arbeitet, die typischerweise in Screening-Setups eingesetzt werden.
EyeCheckup unterstützt DSGVO-konforme Praxisprozesse und ist zusätzlich auf KVKK- und HIPAA-Anforderungen ausgelegt; Patientendaten werden vertraulich verarbeitet.
Einfacher in der Anwendung
EyeCheckup läuft direkt auf dem Computer. Für einen Bericht zu diabetischer Retinopathie oder anderen Augenerkrankungen genügen nach der Bildaufnahme nur 200 ms Analysezeit. Die Software erkennt Bilder schlechter Qualität und warnt den Bediener, wenn Neuaufnahmen erforderlich sind – ungültige Bilder können so innerhalb von 5 Sekunden pro Bild neu aufgenommen werden.
Einfache Einrichtung
Kostenloser Support
Diagnosezeit unter 1 Minute
Klinische Forschung
Die klinische Forschung mit EyeCheckup wird fortgesetzt. Studien zeigen über 95 % Spezifität und Sensitivität.
Hohe Sensitivität = Sicherheit | Hohe Spezifität = Effizienz
Der hybride Algorithmus von EyeCheckup wurde mit 350.000 Bildern trainiert und mit 20.000 Bildern für die Erkennung diabetischer Retinopathie validiert.
Bei Befunden, die zu Sehverlust führen könnten, wird ein Augenarztbesuch empfohlen. Wird keine Erkrankung erkannt, wird ein erneutes Screening innerhalb von 12 Monaten empfohlen.
Aussagekräftiger Bericht
Der hybride Algorithmus maximiert die Sensitivität für DR, Glaukom, Makuladegeneration, Venenokklusion und andere Zeichen von Augenerkrankungen sowie die Spezifität für jede Erkrankung. Er erkennt Erkrankungen automatisch und markiert Bereiche mit möglichen Pathologien in der Netzhaut.
Ein detaillierter PDF-Bericht enthält Bilder mit markierten Anomalien, eine Liste erkannter Abweichungen, Schweregrade und mögliche Erkrankungen mit ICD-10-Codes.
EyeCheckup-Funktionen
Bitte kontaktieren Sie uns für detaillierte Informationen.
Mehr als 20 Augenerkrankungen
EyeCheckup deckt die wichtigsten Netzhauterkrankungen und über 20 weitere ab – auch bei jüngeren Patienten.
Von 500 Augenärzten genutzt
Als klinisches Entscheidungsunterstützungssystem von Augenärzten genutzt.
Schnelle automatische Früherkennung
Mit dem hybriden Deep-Learning-Algorithmus werden Fundusbilder schnell und mit hoher Präzision auf Anomalien analysiert.
Vollständige Netzhautdiagnose
EyeCheckup erkennt über 20 Netzhauterkrankungen und Anomalien, insbesondere diabetische Retinopathie.
KI-Netzhaut-Scanningsystem
EyeCheckup ist ein KI-gestütztes Multi-Disease-Früherkennungssystem auf Basis von Funduskamerabildern.
