Che cosa è CalanticTM Digital Solutions?
Un pacchetto armonizzato di soluzioni radiologiche basate sull’IA mirato alla qualità della cura di oggi per trasformare la radiologia di domani. Il nostro cloud market con app IA è incorporato nel flusso di lavoro del radiologo grazie al Calantic Viewer integrato nella finestra PACS.
What is Calantic
Perché Calantic?
Calantic fornisce ai radiologi l’accesso agli strumenti e alle applicazioni IA che supportano le attribuzioni di priorità nella lista di lavoro, la diagnosi e la quantificazione - con funzionalità intuitive su misura per le specifiche aree patologiche.

Facile integrazione nel flusso di lavoro
Nel tuo ambiente PACS, per un facile accesso a un insieme di applicazioni IA che migliorano l’efficienza del tuo lavoro.

Migliore efficienza e diagnosi grazie alle app con IA integrata
Mediante l’automazione dei compiti e l’indicazione di referti urgenti e/o sospetti. Riduci al minimo il rischio di lasciarsi sfuggire un risultato e sprecare molto più tempo nell’interpretazione delle diagnosi.

Un partner affidabile
All’incrocio tra radiologia e scienze della vita, Bayer è ben posizionata per specializzarsi sulle soluzioni relative alle malattie. Con una profonda competenza clinica, il focus sulla sicurezza e la compliance, l’integrazione estesa e il supporto tecnico, oltre alle risorse educazionali, ti aiutiamo a trovare la giusta dimensione per soddisfare le tue esigenze.
La pressione sempre crescente sulla sanità sta compromettendo la sostenibilità dei reparti di radiologia e dei pazienti
Come funziona Calantic?
Sviluppato dai radiologi per i radiologi, Calantic raggruppa tutte le applicazioni IA in un unico marketplace. Le app sono verificate con la competenza di Bayer per garantire l’affidabilità delle soluzioni IA.

App in evidenza
ll pacchetto Torace di Calantic è una selezione di app basate sull’IA per la diagnosi efficace di potenziali patologie toraciche. L‘applicazione ClearReadTM CT, ad esempio, permette di migliorare la diagnosi evidenziando i noduli sospetti*.


Bibliografia
1McDonald, Schwartz, Eckel et al., *2015), The Effects of Changes in Utilization and Technological Advancements of Cross-Sectional Imaging on Radiologist Workload, Academic Radiology, 22(9), 1191-1198
2Kane, L. (2022) Medscape National Physician Burnout & Suicide Report 2022: The Generational Divide. Medscape Consultato il 17 agosto 2022 in https://www.medscape.com/slideshow/2022-lifestyle-burnout-6014664?reg=1#2
3Itri, J. N., Tappouni, R. R., McEachern, R. O., et.al. (2018) Fundamentals of Diagnostic Error in Imaging. RadioGraphics 38, 1845-1865. Consultato l’17 agosto 2022 in https://pubs.rsna.org/doi/epdf/10.1148/rg.2018180021