contextflow
KI-gestützte Bildanalyse für Thorax-CTs, die Radiologen dabei hilft, Lungenerkrankungen schnell und präzise zu erkennen und fundierte Diagnosen zu stellen
Geschäftsmodell
contextflow entwickelt CE-zertifizierte KI-Software zur Analyse von medizinischen Bildern, insbesondere Thorax-CT-Scans. Radiologien, Krankenhäuser und Diagnostikzentren nutzen die Lösungen, um ihre radiologischen Workflows zu verbessern, diagnostische Genauigkeit zu erhöhen und die Effizienz zu steigern.
Monetarisiert wird über Lizenzverträge, Pay-per-Exam-Modell in Kooperation mit Kostenträgern sowie strategische Partnerschaften und Reseller.
Adressierter Markt
contextflow adressiert den globalen Markt für medizinische Bildanalyse mit Fokus auf Lungenkrebs, interstitielle Lungenerkrankungen und COPD. Radiologien stehen vor steigender Datenmenge, zunehmender Komplexität der Befunde und hohem Zeitdruck.
Gleichzeitig wächst der Bedarf an präziser, früher Diagnostik. Kostenträger und Gesundheitssysteme suchen nach Tools, die Diagnostik verbessern und wirtschaftliche Vorteile bringen. contextflow setzt als Spezialist für KI in der Radiologie hier an.
Features
- ADVANCE Chest CT: KI-basierte Detektion und Quantifizierung von Lungenknoten, Segmentierung, Mustererkennung sowie Verlaufstracking
- Malignancy Scoring: Berechnung eines Malignancy Similarity Index durch Vergleich mit Referenzdatenbanken zur Risikobewertung
- Zeitliche Analyse: Verfolgung von Knotengrößen über mehrere CT-Zeitpunkte
- Muster- und Krankheitsmusterkennung: Qualitative Analyse von Lungenerkrankungen inklusive Referenzfällen und Differentialdiagnosen
- Integration in PACS: Ergebnisse werden direkt in radiologische Viewer integriert, um nahtlosen Workflow zu ermöglichen
- Reimbursement-Modell: Kooperationen mit Kostenträgern, inklusive Per-Exam-Fees-Modell
Impact
contextflow steigert die diagnostische Qualität und Effizienz in der Radiologie. Radiologinnen und Radiologen erhalten zusätzlich objektive, quantifizierte Informationen, was ihre Entscheidungsfindung unterstützt und die Report-Qualität verbessert.
Durch das Malignancy Scoring können potenziell bösartige Knoten früher erkannt und falsch-positive Befunde reduziert werden. Dies spart Zeit, reduziert unnötige Folgeuntersuchungen und entlastet das Gesundheitssystem.
Gleichzeitig fördert contextflow die Akzeptanz von KI in der klinischen Routine.
Wissenschaftliche Basis
contextflow ist ein Spin-off der Medizinischen Universität Wien und entstand aus Forschungsprojekten rund um maschinelles Lernen für medizinische Bildgebung. Die Software basiert auf tiefen neuronalen Netzen, die auf umfangreichen Bilddaten trainiert wurden, und liefert transparente Diagnosen – nicht als Black-Box, sondern mit erklärbaren Ergebnissen.
Dies schafft Vertrauen bei Radiologinnen und Radiologen und erleichtert die Integration in den klinischen Alltag. Studien zeigen signifikante Zeitersparnis bei der Befundung und robuste Mustererkennung.
Ausblick
contextflow verfolgt eine ehrgeizige Wachstumsstrategie: Ausbau des Produktsortiments auf weitere Organe und Modalitäten, zusätzliche KI-Features wie erweiterte Krankheitsklassifikation und Verlaufsvorhersage.
Partnerschaften mit Kostenträgern und Technologieanbietern sollen ausgeweitet werden, um KI flächendeckend in Radiologien zu etablieren.
Langfristig zielt contextflow darauf ab, als Standard-KI-Toolkit in der Radiologie zu fungieren und einen messbaren Beitrag zur Früherkennung und Versorgung von Lungen- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu leisten.
