MedPod

TomoPod — Một RIS và PACS AI-native cho chẩn đoán hình ảnh.

TomoEdge mang đến cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh các công cụ trên máy tính để bàn ngay tại trạm làm việc nhằm hỗ trợ việc đọc, với các mô hình AI cắm-vào cho những tác vụ tính toán nặng. TomoPod là một RIS và PACS thực sự AI-native với khả năng tạo báo cáo bán tự động: AI sàng lọc một cách hệ thống và giảm thời gian đọc, để bác sĩ làm việc như một người thẩm định và phê duyệt thay vì gánh toàn bộ lần đọc một mình.

Có sẵn Yêu cầu truy cập

Một số nội dung hiển thị bằng tiếng Anh.

Một RIS và PACS AI-native cho chẩn đoán hình ảnh.

Yêu cầu truy cập

public/images/radiology.jpg

Photoreal ~16:11 landscape of a darkened radiology reading room: a radiologist at a multi-monitor diagnostic workstation, screens showing abstract cross-sectional imaging with a soft green (#00BF63) candidate-lesion marker. Cool low ambient light with screen glow, focused verifier mood. Faceless or back three-quarter view; no patient-identifiable data, no real medical-record text, no third-party or competitor logos/UI.

Khả năng chính

Công cụ máy tính bàn ngay tại trạm làm việc

TomoEdge đặt các công cụ hỗ trợ ngay trên trạm làm việc của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, khớp với bàn đọc thay vì yêu cầu bác sĩ làm việc ở một nơi mới.

AI cắm-vào cho tác vụ tính toán nặng

Các mô hình cắm vào cho phần việc nặng và mở rộng theo thời gian, để những tác vụ tính toán đòi hỏi cao được xử lý mà không thay đổi cách bác sĩ đọc.

Một RIS + PACS thực sự AI-native

TomoPod là một Hệ thống Thông tin Chẩn đoán hình ảnh và PACS với sự hỗ trợ được xây vào nền tảng — kho lưu trữ, danh sách công việc và trình xem được thiết kế quanh AI ngay từ đầu, chứ không gắn thêm về sau.

Sàng lọc tổn thương một cách hệ thống

AI thực hiện sàng lọc một cách hệ thống trên toàn nghiên cứu, nêu ra các phát hiện ứng viên một cách nhất quán để một con mắt mệt mỏi vào cuối một danh sách dài có một người bạn đồng hành vững vàng.

Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh là người thẩm định

Lập báo cáo bán tự động giảm thời gian đọc và định hình lại vai trò: bác sĩ thẩm định và phê duyệt, với con người chắc chắn trong vòng quyết định, thay vì gánh toàn bộ việc đọc một mình.

Tại chỗ hoặc lai, dựa trên chuẩn

Triển khai tại chỗ hoặc lai theo lựa chọn của bạn, trên DICOM và HL7 với tư thế lưu tâm HIPAA, để TomoPod khớp với các phương thức và hệ thống bạn đang vận hành.

Cách hoạt động

Nhận vào PACS

Các nghiên cứu đi vào RIS và PACS AI-native từ các phương thức của bạn dưới dạng DICOM, tại chỗ hoặc lai theo lựa chọn của bạn.

Sàng lọc một cách hệ thống

AI cắm-vào sàng lọc nghiên cứu để tìm các tổn thương ứng viên và xử lý các tác vụ tính toán nặng trước khi bác sĩ ngồi vào đọc.

Đọc tại trạm làm việc

Với các công cụ máy tính bàn TomoEdge, bác sĩ rà soát nghiên cứu và các phát hiện do AI soạn cùng nhau tại bàn đọc.

Thẩm định, phê duyệt & báo cáo

Một báo cáo bán tự động được soạn thảo; bác sĩ thẩm định, phê duyệt hoặc sửa, và ký — con người trong vòng quyết định xuyên suốt.

Edge và pod

TomoEdge tại điểm chăm sóc, TomoPod đứng sau

Hai lớp làm việc cùng nhau: TomoEdge trên thiết bị nơi chăm sóc diễn ra, và TomoPod là hệ thống thông tin và kho lưu trữ — tại chỗ hoặc lai, do bạn chọn.

public/images/tomopod-reading.jpg

Photoreal ~16:11 landscape close-up of a radiologist's hands on a reading-room console (mouse, keyboard, dictation device) with diagnostic monitors above showing an abstract imaging series and a green (#00BF63) screening overlay. Cool dim reading-room light, screen glow, precise and unhurried mood. No patient-identifiable data, no real medical-record text, no third-party or competitor logos/UI.

Thu nhận tại edge → đồng bộ về pod → rà soát trong trình xem web → ký báo cáo.

Hỗ trợ theo thiết kế — bác sĩ phê duyệt

TomoPod soạn thảo; bác sĩ quyết định. AI đề xuất phát hiện và một báo cáo bán tự động, nhưng con người luôn trong vòng quyết định — rà soát, chỉnh sửa và ký — để lần đọc vẫn là lần đọc của bác sĩ. Đây là hỗ trợ ra quyết định, không phải thiết bị chẩn đoán, và điều đó đúng ở mọi bước.

AI đề xuất phát hiện; bác sĩ quyết định.
Báo cáo bán tự động do bác sĩ chỉnh sửa và ký.
Mô hình AI cắm-vào, bổ sung dần và tùy biến.
DICOM, HL7 và lưu tâm HIPAA xuyên suốt.

Một lần đọc diễn ra thế nào

Từ thu nhận tại edge đến một báo cáo đã ký

Lộ trình từ một nghiên cứu đã thu nhận đến một báo cáo đã ký đi qua cả hai lớp — và một bác sĩ làm chủ tất cả.

Nó bắt đầu tại thiết bị. TomoEdge làm việc bên cạnh bác sĩ ngay nơi chăm sóc thực sự diễn ra, hỗ trợ trong khoảnh khắc và thu nhận nghiên cứu — hình ảnh, video hay hình ảnh toàn lam — khi công việc diễn ra. Không có gì về cách khoa vốn đã làm việc phải thay đổi để hỗ trợ trở nên hữu ích; phần edge gặp thiết bị hiện có thay vì yêu cầu ai đó áp dụng một cách làm việc mới. Nghiên cứu, và siêu dữ liệu bệnh nhân đi kèm, được tổ chức ngay tại đó trong cơ sở dữ liệu edge tại chỗ.

Từ đó nghiên cứu đến TomoPod, hệ thống thông tin và kho lưu trữ. Được đóng gói theo DICOM và căn chỉnh theo HL7 với tư thế lưu tâm HIPAA, nó nằm bên trong các hệ thống bệnh viện rộng hơn thay vì tách biệt. Dù pod chạy hoàn toàn tại chỗ hay lai — một pod tại chỗ ghép với một pod đám mây — edge và đám mây đồng bộ bất đồng bộ với nhau, để phần edge không bao giờ chờ mạng và nghiên cứu trở nên truy cập được ở bất cứ nơi nào cần. Đó là lựa chọn triển khai bạn đưa ra, và là điều bạn có thể thay đổi khi phát triển.

Bản thân việc đọc diễn ra trong một trình xem trên web, với các công cụ AI hỗ trợ và một tập mô hình cắm-vào, mở rộng được soạn thảo một báo cáo bán tự động. Rồi đến phần không hề thay đổi: bác sĩ rà soát điều AI đề xuất, mang đến bối cảnh mà nghiên cứu không thể chứa đựng, chỉnh sửa nơi cần, và ký. Các mô hình mở rộng theo thời gian và có thể tùy biến cho từng khách hàng — bật cho những tác vụ hữu ích, để tắt phần còn lại — nhưng chữ ký luôn là của một con người. Hỗ trợ mà không thể rà soát thì không phải là hỗ trợ; ở đây nó được rà soát, và báo cáo là của chính bác sĩ.

public/images/tomopod-pacs.jpg

Photoreal ~16:11 landscape of an AI-native RIS/PACS worklist on a radiology workstation: a study list and a draft report panel suggested but not legible, with a soft green (#00BF63) status accent indicating AI-screened studies. Cool clinical screen light, organised and efficient mood. No patient-identifiable data, no real medical-record text, no third-party or competitor logos/UI.

Kết quả

Điều bạn có thể tin tưởng từ edge đến báo cáo đã ký.

Một RIS và PACS AI-native, tại chỗ hoặc lai.

Sàng lọc hệ thống và giảm thời gian đọc.

Bác sĩ thẩm định và phê duyệt — luôn trong vòng quyết định.

Vì sao điều này quan trọng

Điều gì thay đổi ngay trong phòng

Hãy hình dung một phiên bận rộn vào cuối một danh sách dài. Sự chú ý là hữu hạn, và nghiên cứu thứ một trăm trong ngày xứng đáng nhận được sự cẩn trọng như nghiên cứu đầu tiên — nhưng sự tập trung của con người không tự nhiên chiều theo mong muốn đó. AI sàng lọc một cách hệ thống và lặng lẽ đánh dấu một vùng đáng nhìn lại lần nữa không thay thế con mắt của bác sĩ; nó cho con mắt ấy một người bạn đồng hành vững vàng hơn, một người không mệt mỏi và không chán nản, để lần đọc cẩn trọng dễ duy trì hơn một chút cho đến tận cuối.

Và vì báo cáo được soạn thảo cho bác sĩ chứ không phải do bác sĩ viết từ một trang trắng, công việc lặp lại co lại trong khi sự phán đoán vẫn còn. Một bản nháp bán tự động để rà soát thì nhanh hơn một bản trống để điền, một kết quả có cấu trúc đọc rõ ràng cho bất kỳ ai đến sau, và một hồ sơ được đóng gói theo chuẩn vẫn vững nếu có ai đó cần nhìn lại. Bác sĩ vẫn làm chủ lần đọc từ thu nhận đến chữ ký. Sản phẩm chỉ đơn giản khiến quyền làm chủ ấy bớt nặng nề hơn một chút.

Hướng phát triển

Thêm nhiều mô hình cắm-vào trên nhiều phương thức hơn, bổ sung dần và tùy biến cho từng khoa.

Câu hỏi thường gặp

Tại chỗ hay đám mây — là cái nào?

Tùy bạn chọn. Pod có thể chạy hoàn toàn tại chỗ, hoặc theo mô hình lai trong đó một pod tại chỗ ghép với một pod đám mây và hai bên đồng bộ bất đồng bộ với nhau. Phần edge vẫn hoạt động qua những lúc gián đoạn và đối soát lại khi đường truyền trở lại. Lựa chọn là của bạn và bạn có thể thay đổi.

Nó phù hợp phòng khám nhỏ hay bệnh viện lớn?

Cả hai. Cùng một kiến trúc co giãn từ một phòng khám nhỏ đến một bệnh viện cỡ vừa và lớn — bạn thêm năng lực và phương thức khi phát triển, mà không thay đổi cách hệ thống vận hành.

Nó có khớp với hệ thống sẵn có của tôi không?

Nó được xây trên những chuẩn mà khoa của bạn vốn đã dùng — hình ảnh được đóng gói theo DICOM, trao đổi thông điệp và hồ sơ căn chỉnh theo HL7, và một tư thế bảo mật thiết kế quanh HIPAA. Chính điều đó cho phép pod nằm bên trong các hệ thống bạn đang có thay vì yêu cầu bạn thay thế chúng.

AI được thêm vào như thế nào?

Dần dần. Pod sẵn sàng cho AI hỗ trợ: các mô hình cắm vào cho những tác vụ cụ thể và mở rộng theo thời gian, và tập hợp này có thể tùy biến theo từng khách hàng. Bạn không bao giờ bị buộc phải áp dụng mọi thứ cùng lúc — bạn bật những gì hữu ích cho công việc của mình và để phần còn lại.

Đây có phải thiết bị chẩn đoán không?

Không. AI mang tính hỗ trợ và bác sĩ luôn là người quyết định — đề xuất phát hiện, soạn thảo báo cáo và sàng lọc một cách hệ thống, trong khi con người rà soát, chỉnh sửa và phê duyệt. Mục đích sử dụng được nêu rõ cho từng sản phẩm.

Trong họ sản phẩm

Đưa AI lâm sàng về tại chỗ.