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Case study – Witapp

Segmentazione automatica delle lesioni peritonali con AI

Un progetto sviluppato per Witapp, software house ad alta specializzazione tecnologica, per portare l’intelligenza artificiale all’interno del processo di imaging diagnostico. L’obiettivo: affiancare il personale clinico nell’identificazione delle lesioni peritonali con uno strumento capace di unire precisione, rapidità e coerenza interpretativa.

Case study – Witapp

Segmentazione automatica delle lesioni peritonali con AI

Un progetto sviluppato per Witapp, software house ad alta specializzazione tecnologica, per portare l’intelligenza artificiale all’interno del processo di imaging diagnostico. L’obiettivo: affiancare il personale clinico nell’identificazione delle lesioni peritonali con uno strumento capace di unire precisione, rapidità e coerenza interpretativa.


Witapp

Segmentazione automatica delle lesioni peritonali con AI

Un progetto sviluppato per Witapp, software house ad alta specializzazione tecnologica, per portare l’intelligenza artificiale all’interno del processo di imaging diagnostico. L’obiettivo: affiancare il personale clinico nell’identificazione delle lesioni peritonali con uno strumento capace di unire precisione, rapidità e coerenza interpretativa.

Problema

01.
  • Analisi manuale delle immagini
  • Valutazioni cliniche non standardizzate

Nel contesto dell’imaging diagnostico, l’identificazione e la segmentazione delle lesioni peritonali richiedono un’analisi accurata da parte del personale clinico. Questo processo può risultare complesso, dispendioso in termini di tempo e soggetto a variabilità interpretativa, soprattutto in presenza di immagini articolate o volumi elevati di dati. La sfida era supportare i professionisti sanitari con uno strumento capace di migliorare precisione, rapidità e coerenza nella valutazione delle lesioni.

Soluzione

02.
  • Modello ai per la segmentazione automatica
  • Supporto all’analisi di immagini diagnostiche

Per Witapp, software house ad alta specializzazione tecnologica, abbiamo sviluppato un modello AI dedicato alla segmentazione automatica delle lesioni peritonali. La soluzione analizza le immagini diagnostiche, identifica le aree di interesse e affianca il personale clinico nel processo di valutazione. Il modello automatizza una fase critica dell’analisi, mantenendo il professionista sanitario al centro del processo decisionale.

Risultato

03.
  • Valutazioni più rapide e precise
  • Processo clinico più standardizzato

La soluzione di AI ha reso più efficiente l’analisi delle immagini diagnostiche, riducendo i tempi necessari per individuare e segmentare le lesioni peritonali. Il personale clinico può contare su un supporto AI capace di migliorare la precisione operativa, favorire una lettura più strutturata delle immagini e contribuire alla standardizzazione del processo diagnostico.

cosa è cambiato

Prima e dopo l’introduzione
di AI Generativa

PRIMA

PRIMA

Segmentazione manuale delle lesioni

Tempi di analisi più lunghi

Maggiore variabilità nelle valutazioni

DOPO

DOPO

Segmentazione supportata dall’ai

Valutazioni più rapide e strutturate

Processo di analisi più standardizzato

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