Oxipit.aiViziune computerizată alimentată de inteligența artificială pentru fluxurile de lucru de imagistică medicală.

4.7 (6)

Recenzat de Daniel Nikulshyn·Actualizat iulie 2026

Healthcare Medical Imaging Computer Vision Radiology Clinical AI Enterprise PACS Integration

Prezentare

Oxipit.ai este o platformă de viziune computerizată alimentată de inteligența artificială pentru fluxurile de lucru de imagistică medicală, în special radiologie. Compania dezvoltă soluții de inteligență artificială validate clinic pentru a îmbunătăți eficiența, a sprijini fluxurile de lucru de diagnosticare și a îmbunătăți îngrijirea pacienților. Oxipit oferă trei suite comprehensive: Oxipit CXR Suite pentru radiografii de torace, Oxipit CT Suite pentru tomografii computerizate de torace și Oxipit MSK Suite pentru imagistica musculoscheletală. Inovația lor emblematică, ChestLink, identifică autonom studiile de radiografie de torace normale cu o precizie de 99,9%, automatizând până la 40% din cazuri. Platforma își propune să eficientizeze fluxurile de lucru de radiologie, să reducă omisiunile și să sprijine luarea de decizii încrezătoare. Oxipit a încheiat parteneriate cu mai mulți furnizori de servicii de sănătate și a intrat recent într-un acord de achiziție cu Sectra, un furnizor de top de imagistică întreprinderilor și de tehnologie pentru sănătate, pentru a-și extinde soluțiile de inteligență artificială validate clinic la nivel global.

Funcții cheie

Detectarea automată a anomaliilor în radiografii de torace
Prioritizarea și triajul cazurilor
Asistență pentru raportarea radiologică
Verificări de asigurare a calității
Integrarea cu fluxul de lucru PACS și DICOM
Suport pentru deciziile clinice ale radiologilor

Prețuri

Model: Freemium
Categorie: Computer Vision
Evaluare: 4.7 / 5 (6)

Cazuri de utilizare

Screening automat pentru radiografii de torace

Radiologii utilizează Oxipit pentru a detecta automat anomaliile în radiografii de torace, reducând descoperirile pierdute și sprijinind interpretarea diagnostică mai consistentă.

Triaj pentru cazuri urgente

Spitalele prioritizează studiile de imagistică toracică critică prin triaj condus de inteligența artificială, ajutând echipele de radiologie să abordeze cazurile urgente mai rapid în cadrul fluxului de lucru PACS.

Asigurarea calității în radiologie

Departamentele de imagistică utilizează verificări automate de asigurare a calității pentru a captura posibile omisiuni și a menține calitatea raportării în sarcinile de volum înalt de radiografii de torace.

Accelerarea fluxului de lucru de raportare

Clinicienii eficientizează crearea raportului radiologic utilizând descoperiri generate de inteligența artificială ca suport pentru decizii, îmbunătățind eficiența documentării în practica de zi cu zi.

Pro și contra

Pro

Expertiză focalizată în analiza radiografiilor de torace
Marcat CE pentru utilizare clinică în Europa
Se integrează cu sistemele PACS și radiologice existente
Sprijină eficiența triajului și raportării

Contra

Limitat în principal la modalitățile de imagistică toracică
Necesită aprobarea reglementară pentru fiecare regiune pentru utilizare clinică
Adoptarea depinde de integrarea IT a spitalului

Recenzii

4.7

Medie din 6 evaluări.

Conectează-te pentru a lăsa o recenzie.

Grace Okafor

Mar 16, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: pACS and DICOM workflow integration and integrates with existing PACS and radiology systems. On balance the feature set — especially quality assurance checks — justifies the 5 stars for our use case.

Jamal Carter

Jan 13, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and focused expertise in chest X-ray analysis. Quality assurance checks fits neatly into how we already work, and case prioritization and triage removed a step we used to do by hand. Adoption depends on hospital IT integration, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Hiroshi Tanaka

Oct 18, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with existing PACS and radiology systems. Radiology reporting assistance fits neatly into how we already work, and case prioritization and triage removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Mei-Ling Wong

Jun 12, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is automated chest X-ray abnormality detection — handled better than most — and cE-marked for clinical use in Europe. Worth the time if this is your use case.

Diego Fernández

Jun 12, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Clinical decision support for radiologists just works and integrates with existing PACS and radiology systems. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Olga Ivanova

Jun 9, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on automated chest X-ray abnormality detection, and focused expertise in chest X-ray analysis caught me off guard. Adoption depends on hospital IT integration is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.