RadApp Reporting für schnellere, strukturierte und präzisere radiologische Befunde.
Vier Schritte, kein Overhead
Aus der Datenbank wählen — sofort individualisierbar
Diktat hochladen — KI erkennt alle Parameter automatisch
KI-gestützte Strukturierung — präzise und vollständig
Nahtlose Integration in Ihren Workflow
Starte mit einer kuratierten Template-Bibliothek – und mach jedes Template zu deinem eigenen. Greife auf eine bestehende Datenbank an Templates über alle radiologischen Fachbereiche zu — von der Neuroradiologie über die muskuloskelettale Diagnostik bis hin zur kardiovaskulären Bildgebung. RadApp bietet dir hierbei maximale Flexibilität: Deine bestehenden Befundvorlagen können nahtlos übernommen werden, zudem erstellen wir auf Wunsch individuelle neue Templates nach den spezifischen Anforderungen deiner Praxis. Jedes Template lässt sich lückenlos anpassen, von den Eingabeparametern bis zur finalen Befundstruktur.
Minimalistisch im Design, maximal in der Funktion
Minimaler Audio- oder Textinput — RadApp generiert den Befund automatisch
CT, MRT, Röntgen, Ultraschall — vollständig individualisierbar
Differenzialdiagnosen und Scoring direkt im Kontext
FHIR oder Freitextbefund formatiert und kopierbereit fürs RIS
Automatisierte Befundkorrektur UNTER Einbezug der klinischen Fragestellung
Neue Einsichten in Ihre Produktivität
Jedes RadApp Template unterstützt alle drei Befundungs-Modi
Felder, Dropdowns und Scores geben klare Struktur für lückenlose, reproduzierbare Befunde
Eigene Textvorlagen pro Template — maximale Freiheit für individuelle Befundstile
Strukturierte Felder mit Freitextbereichen kombiniert — das Beste aus beiden Welten
RadApp erkennt Lücken in der Beantwortung der klinischen Fragestellung und steigert so die Präzision Ihres Befundes.
KI-gestützte Analyse der Befundqualität
Automatische Vorschläge zur Befundoptimierung, bspw. Vorschläge für neuroradiologische Kriterien (z.B. McDonald)
Die Nutzung von LLM-basiertem Reporting
Die Nutzung multimodalem LLM-basiertem Reporting ermöglicht die Generierung vollständiger Befunde aus minimalem Audio-Input. Studien zeigen eine Reduktion der Befundungszeit um über 50%.
Automatisierte Validierung reduziert die Fehleranfälligkeit und minimiert Zeitaufwand für Ihre Korrekturen drastisch.
KI-gestützte Analysen unterstützen die präzise Beantwortung klinischer Fragestellungen durch kontextsensitive Datenintegration und standardisierte Befundstrukturen.