deepc ist ein KI-Startup aus München, welches Methoden des maschinellen Lernens nutzt, um den Workflow in der Radiologie durch Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion zu optimieren. Einerseits identifiziert die Software auffällige Befunde, welche potenziell übersehen werden könnten, zeigt diese dem befundenden Arzt visuell an und dient so als Grundlage für diagnostische Entscheidungen. Andererseits ist deepc auch dazu in der Lage, unauffällige Untersuchungen, welche einen Normalbefund aufweisen, zu identifizieren. Neben der Vermeidung von Fehlern wird so eine deutlich effizientere Befundung ermöglicht. Im Vergleich zu anderen KI-gestützten Diagnosesystemen ist deepc nicht auf bestimmte Krankheiten beschränkt, sondern kann jegliche Arten von Erkrankungen erkennen, insbesondere auch seltene Krankheiten. Erprobt wird das System für die Anomalie-Erkennung in Gehirnaufnahmen von Computer- und Magnetresonanztomographen.

Gründer

• Dr. Franz Pfister, München
• Julia Moosbauer, München