- Background
- Product Description
- Major Benefits
- Example Cases
Product Description
Lunit INSIGHT CXR은
주요 비정상 소견을 검출합니다.
흉부 X-ray 영상에서 흔하게 발견되는 9가지 비정상 소견을 정확히 검출합니다.
Lunit INSIGHT CXR은 루닛의 독자적인
딥러닝 기술을 사용합니다.*결핵 케이스 선별에 활용 가능
Lunit INSIGHT CXR이
제공하는 정보비정상 영역 표시
병변이 의심되는 영역을 히트맵,
윤곽선으로 표시합니다.비정상 점수(%)
병변의 존재 가능성을 확률값으로 계산하여 도출합니다.
AI 리포트
검출된 비정상 소견에 대해 자세한 분석 결과를 담은 리포트를 제공합니다.
Major Benefits
판독 정확도와
효율이 향상됩니다.
정상 케이스를
신속히 선별정상 케이스를 빠르게 판독하고
비정상 케이스 판독에 집중할 수 있습니다.우선순위에 따른
효율적인 판독비정상 점수에 따라 케이스를 순차적으로 판독해 정상 케이스의 판독 소요시간을 65%, 비정상 케이스의 경우 25% 단축할 수 있습니다. 1
폐암 조기 진단
인공지능 분석으로 작고 미세한 폐결절을 검출해 위음성률을 줄이고 폐암을 조기에 진단할 수 있습니다. 9
Example Cases
비정상 소견,
놓쳐선 안됩니다.
폐암으로 진단된 결절이 심장과 겹쳐진 부위에서 검출되었습니다.
영상의학 전문의 15명 중 8명이
놓친 케이스입니다.비정상 점수
44
%영상의학 전문의 판독 오진
15명 중 8명
폐암으로 진단된 결절이 우측 폐 상엽에서 검출되었습니다.
영상의학 전문의 9명 중 9명 모두 놓친 케이스입니다.비정상 점수
66
%영상의학 전문의 판독 오진
9명 중 9명
폐암으로 진단된 결절이 횡격막과 겹쳐진 부위에서 검출되었습니다.
영상의학 전문의 9명 중 5명이 놓친 케이스입니다.비정상 점수
96
%영상의학 전문의 판독 오진
9명 중 5명
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- Background
1Radiation UNSCotEoA. Sources and effects of ionizing radiation: sources: United Nations Publications; 2000.
2Quekel LG, Kessels AG, Goei R, van Engelshoven JM. Miss rate of lung cancer on the chest radiograph in clinical practice. Chest 1999;115:720-4.
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- Major Benefits
1Internal test results
2Ju Gang Nam, Sunggyun Park, et al., Development and Validation of Deep Learning–based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest Radiographs, Radiology, 2018
3Eui Jin Hwang, Sunggyun Park, et al., Development and Validation of a Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Active Pulmonary Tuberculosis on Chest Radiographs, Clinical Infectious Diseases, 2018
4Eui Jin Hwang, Sunggyun Park, Kwang-Nam Jin, et al., Development and Validation of a Deep Learning–Based Automated Detection Algorithm for Major Thoracic Diseases on Chest Radiographs, JAMA Network Open, 2019
5Jong Hyuk Lee, Sunggyun Park, et al., Deep learning–based automated detection algorithm for active pulmonary tuberculosis on chest radiographs: diagnostic performance in systematic screening of asymptomatic individuals, European Radiology, 2020
6Eui Jin Hwang, Jung Hee Hong, et al., Deep learning algorithm for surveillance of pneumothorax after lung biopsy: a multicenter diagnostic cohort study, European Radiology, 2020
7Jong Hyuk Lee, Hye Young Sun, et al., Performance of a Deep Learning Algorithm Compared with Radiologic Interpretation for Lung Cancer Detection on Chest Radiographs in a Health Screening Population, Radiology, 2020
8Hyunsuk Yoo, Ki Hwan Kim, et al., Validation of a Deep Learning Algorithm for the Detection of Malignant Pulmonary Nodules in Chest Radiographs, JAMA Network Open. 2020
9Sowon Jang, Hwayoung Song, et al., Deep Learning–based Automatic Detection Algorithm for Reducing Overlooked Lung Cancers on Chest Radiographs, Radiology, 2020
10Jae Hyun Kim, Jin Young Kim, et al., Clinical Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Pneumonia on Chest Radiographs in Emergency Department Patients with Acute Febrile Respiratory Illness, Journal of Clinical Medicine, 2020