AI w medycynie

Skin Analytics DERM (AI for Dermatology) to oprogramowanie medyczne (AIaMD) używane w ścieżce „urgent suspected skin cancer” w NHS. Po skierowaniu od lekarza rodzinnego pacjent trafia do punktu obrazowania, gdzie wykonywane są zdjęcia dermoskopowe; następnie algorytm głębokiego uczenia autonomicznie ocenia te obrazy i klasyfikuje zmiany. Zmiany uznane za łagodne są zdejmowane z pilnej ścieżki, natomiast przypadki oznaczone jako podejrzane trafiają do zdalnego (asynchronicznego) przeglądu dermatologa, który ogląda komplet zdjęć/wywiad i podejmuje decyzję o dalszym kroku (np. pilna wizyta F2F/biopsja, wizyta planowa, prośba o dodatkowe zdjęcia).

BrainSee to kliniczne oprogramowanie AI łużące do prognozowania ryzyka progresji u osób z amnestycznymi łagodnymi zaburzeniami poznawczymi (aMCI): lekarz wgrywa standardowy skan MRI mózgu i wprowadza wyniki prostych testów poznawczych (np. MMSE, CDR-SB), a algorytm łączy te dane (z wiekiem i płcią) i generuje wynik 0–100 określający prawdopodobieństwo przejścia do otępienia alzheimerowskiego w ciągu 5 lat.

neotivCare to cyfrowa aplikacja medyczna do klinicznej oceny pamięci, przeznaczona dla osób z podejrzeniem zaburzeń pamięci. Działa na smartfonie lub tablecie – nie wymaga dodatkowego sprzętu. Pacjent realizuje w domu 3 typy testów pamięci (rozpoznawanie/odróżnianie scen i obiektów, skojarzenia obiekt-w-scenie z odtworzeniem) raz w tygodniu przez 12 tygodni. Aplikacja agreguje wyniki w raport z wnioskami, który pacjent omawia z lekarzem jako podstawę do dalszej diagnostyki różnicowej lub skierowania (w Niemczech dostępna ścieżka na receptę, z możliwością refundacji). Rozwiązanie jest więc obsługiwane przez pacjenta, a lekarz korzysta z efektów (kompozytowy wynik, interpretacja względem norm wiekowych) w decyzjach klinicznych.

Butlr Care to system monitoringu środowiskowego bez kamer dla opieki nad seniorami. Obejmuje sufitowe czujniki termiczne Heatic oraz platformę z API. Czujniki rejestrują wyłącznie sygnatury ciepła (bez obrazu, twarzy i dźwięku), a algorytmy AI przetwarzają je na zdarzenia i wzorce aktywności: wejścia/wyjścia z pokoju i wyznaczonych stref (np. łóżko, łazienka), alerty o braku ruchu, czas spędzony w łóżku/na krześle, nocną aktywność czy wędrówki. Z danych powstają profile zachowań przestrzennych (np. częstotliwość wizyt, prędkość chodu, odchylenia od rutyny), które zespół może wykorzystać do personalizacji opieki; wszystko działa w czasie rzeczywistym i integruje się z istniejącymi panelami oraz systemami (np. nurse-call) przez REST API. Rozwiązanie jest przeznaczone dla domów opieki, domów seniora, placówek memory care oraz zespołów opieki domowej. Czujniki nie wykonują zdjęć i nie gromadzą danych umożliwiających identyfikację osoby; system przetwarza wyłącznie anonimowe dane termiczne, które są zamieniane na zdarzenia i wskaźniki).

EyeArt® AI Eye Screening System to oprogramowanie medyczne wykorzystujące sztuczną inteligencję do autonomicznego wykrywania retinopatii cukrzycowej (DR) na zdjęciach dna oka wykonanych standardową kamerą fundus (np. Canon, Topcon). Po wykonaniu zdjęcia przez personel medyczny system automatycznie analizuje obrazy przy użyciu algorytmów głębokiego uczenia i w mniej niż minutę generuje raport z wynikiem screeningu — bez potrzeby oceny lekarza okulisty w czasie wizyty. EyeArt jest stosowany w gabinetach POZ i ośrodkach diabetologicznych, gdzie umożliwia szybki, w pełni zautomatyzowany przesiew i natychmiastowe wskazanie pacjentów wymagających skierowania do specjalisty.

Platforma AI oparta na uczeniu maszynowym i computer vision, która analizuje OCT i fundus w chorobach takich jak AMD, DR, DME, GA. AI wykrywa i śledzi zmiany w siatkówce, wspiera okulistów w prognozowaniu progresji chorób oraz dostarcza ustrukturyzowane dane do badań klinicznych i badań leków.

Rozwiązanie specjalizujące się w analizie obrazów OCT. AI (deep learning) automatycznie wykrywa i kwantyfikuje płyny w siatkówce (intra- i subretinal fluid), co jest kluczowe przy monitorowaniu AMD i DME. Algorytmy umożliwiają obiektywną, powtarzalną ocenę progresji choroby i optymalizację harmonogramu podawania leków anty-VEGF.

Analizuje zdjęcia dna oka w celu wykrywania retinopatii cukrzycowej, AMD (zwyrodnienie plamki związane z wiekiem) oraz jaskry. Narzędzie przeznaczone do masowych badań przesiewowych. Wykorzystuje algorytmy sieci neuronowych i computer vision do analizy obrazów siatkówki. AI działa w chmurze, co pozwala na analizę dużych wolumenów zdjęć.

System AI do autonomicznego wykrywania retinopatii cukrzycowej bez udziału lekarza. Wykorzystuje konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do oceny zdjęć fundus wykonanych standardową kamerą siatkówki. Algorytm samodzielnie wykrywa cechy retinopatii cukrzycowej i wydaje natychmiastową rekomendację kliniczną (pozytywną/negatywną).

System analizuje obrazy dna oka i automatycznie wykrywa retinopatię cukrzycową (DR). Wykorzystuje deep learning do analizy zdjęć dna oka. Algorytmy automatycznie rozpoznają zmiany charakterystyczne dla retinopatii cukrzycowej (mikrotętniaki, krwotoki, wysięki) i wydają wynik diagnostyczny w czasie rzeczywistym.

Oprogramowanie, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji analizy obrazów stomatologicznych. Algorytmy AI segmentują struktury anatomiczne w CBCT (zęby, nerwy, zatoki), numerują zęby na zdjęciach 2D, automatycznie wykrywają kanał żuchwowy i dopasowują skany wewnątrzustne do tomografii. W najnowszej wersji system potrafi także proponować wstępne plany implantologiczne oraz rozpoznawać punkty orientacyjne w analizach kranio-twarzowych.

System automatycznie analizuje zdjęcia wewnątrzustne, panoramiczne (OPG) oraz tomografię CBCT, wykrywając zmiany próchnicowe, choroby przyzębia, problemy endodontyczne i inne nieprawidłowości. Oprogramowanie wspiera zarówno stomatologów ogólnych, jak i specjalistów (endodoncja, implantologia, ortodoncja), umożliwiając pełną dokumentację i wizualizację dla pacjenta.

System analizuje zdjęcia radiologiczne (bitewing, panoramiczne) w celu wykrywania próchnicy, oceny utraty kości przyzębia i dokumentowania postępów leczenia. AI Overjet wspiera lekarzy dentystów w podejmowaniu decyzji klinicznych, ale jest także wykorzystywane przez firmy ubezpieczeniowe do automatycznej oceny roszczeń stomatologicznych.

Pearl wykorzystuje algorytmy deep learning do analizy obrazów stomatologicznych (RTG 2D i 3D, CBCT) w czasie rzeczywistym, automatycznie wykrywając próchnicę, choroby przyzębia, utratę kości czy inne nieprawidłowości. Narzędzie działa jako kliniczny asystent diagnostyczny w gabinecie dentystycznym i wspiera edukację pacjentów poprzez wizualizacje.

Ginger wykorzystuje algorytmy predictive analytics oraz uczenie maszynowe do analizy wzorców korzystania z aplikacji i odpowiedzi w kwestionariuszach, aby identyfikować osoby znajdujące się w grupie ryzyka zaburzeń psychicznych. Jeśli u użytkownika pojawiają się sygnały takie jak zwiększony poziom stresu, zaburzenia snu czy wycofanie społeczne, system proaktywnie angażuje coacha zdrowia psychicznego lub kieruje do terapeuty. Ginger jest skierowany głównie do pacjentów indywidualnych oraz organizacji (pracodawcy, ubezpieczyciele), którzy zapewniają dostęp do platformy swoim pracownikom.

Cogito to platforma AI, która wykorzystuje analizę głosu (voice analysis) w czasie rzeczywistym, aby identyfikować subtelne zmiany w tonie, wysokości i rytmie mowy pacjenta podczas rozmów telemedycznych lub sesji terapeutycznych. Algorytmy uczenia maszynowego wykrywają sygnały mogące świadczyć o lęku, depresji czy napięciu emocjonalnym i przekazują terapeucie informacje zwrotne, co ułatwia wychwytywanie niewerbalnych wskaźników pogorszenia stanu psychicznego.

Jest to aplikacja na receptę, zatwierdzona przez FDA jako wyrób medyczny klasy II. reSET wykorzystuje algorytmy i interwencje behawioralne oparte na CBT do wspierania leczenia uzależnienia od substancji (SUD). Monitoruje zaangażowanie pacjenta, śledzi postępy i dostarcza dane klinicystom, którzy mogą dostosowywać terapię. To przykład w pełni certyfikowanego narzędzia AI/DTx dla zdrowia psychicznego.

Kintsugi wykorzystuje analizę głosu i mowy pacjenta (voice biomarkers) do wykrywania w czasie rzeczywistym oznak obniżonego nastroju, depresji czy lęku. Narzędzie jest przeznaczone dla klinik i terapeutów, którzy mogą je integrować z telemedycyną, aby szybciej identyfikować ryzyko pogorszenia stanu psychicznego.

PTSD Coach to darmowa aplikacja stworzona przez U.S. Department of Veterans Affairs (VA) i Department of Defense (USA). Zawiera narzędzia do radzenia sobie z objawami zespołu stresu pourazowego (PTSD), psychoedukację oraz ćwiczenia relaksacyjne. AI analizuje wprowadzone dane i wybory użytkownika, aby dostosowywać proponowane narzędzia i ćwiczenia do jego aktualnych objawów (np. ćwiczenia oddechowe, strategie radzenia sobie w kryzysie).

MindShift CBT to aplikacja wspierająca pacjentów z lękiem i depresją. Oferuje ćwiczenia oparte na CBT, takie jak techniki relaksacyjne, ekspozycja czy monitorowanie myśli. Stosuje AI do personalizacji ćwiczeń CBT dla osób z lękiem i depresją. Analizuje interakcje użytkownika z aplikacją (np. raportowane objawy) i rekomenduje konkretne techniki relaksacyjne czy strategie ekspozycji.