Was ist Lunit?

Lunit entwickelt spezialisierte KI-Software zur Verbesserung von Krebsdiagnostik und -therapie durch hochpräzise Auswertung medizinischer Bilddaten. Die Lösungen umfassen Analysen für Thorax-Röntgen, Mammographie und Gewebeproben, die Mediziner bei der Früherkennung von Krebs sowie der Identifikation von Patienten unterstützen, die von Immuntherapien profitieren könnten. Lunits Technologien sind klinisch erprobt, von der FDA genehmigt und bereits in zahlreichen Gesundheitseinrichtungen weltweit im Einsatz, wo sie Radiologen und Pathologen durch schnellere, verlässlichere Befundungen entlasten.

Hauptfunktionen

Präzise Erkennungstechnologie

Lunit INSIGHT CXR identifiziert zehn häufige Auffälligkeiten in Thorax-Röntgenaufnahmen mit einer Trefferquote von 97-99%, während INSIGHT MMG bösartige Brustveränderungen mit 96%iger Genauigkeit erkennt.

Umfassende Immunprofil-Analyse

Lunit SCOPE IO untersucht Gewebeschnitte, um Immunphänotypen zu kategorisieren und tumorinfiltrierende Lymphozyten zu messen, was die Entscheidungsfindung bei Immuntherapien unterstützt.

Nahtlose Workflow-Integration

Einfache Anbindung an bestehende klinische Abläufe, verkürzt die Befundungszeit für Radiologen und steigert die Effizienz bei Screening-Untersuchungen.

Klinisch umfangreich validiert

Basierend auf Millionen von Trainingsfällen und in der Praxis erprobt, nachweislich verbesserte Krebserkennung und reduzierte Übersehraten.

Weltweite Verbreitung und behördliche Zulassung

Eingesetzt in über 600 medizinischen Einrichtungen across 40+ Ländern, mit FDA-Freigabe für garantierte Konformität und Verlässlichkeit.

Anwendungsfälle

Früherkennung onkologischer Erkrankungen: Unterstützt Radiologen bei der Identifikation von Lungen- und Brustkrebs in frühen Stadien durch verbesserte Bildauswertung von Thorax-Röntgen und Mammographien.

Selektion von Immuntherapie-Patienten: Hilft Onkologen dabei, geeignete Kandidaten für Immuntherapien zu finden durch Profilerstellung tumorimmunologischer Umgebungen aus pathologischen Schnitten.

Optimierung radiologischer Arbeitsabläufe: Verkürzt Befundungszeiten und priorisiert dringliche Fälle zur Effizienzsteigerung in hochausgelasteten radiologischen Abteilungen.

Quantitative Pathologie-Analytik: Liefert objektive, messbare Auswertungen von Tumor-Mikroumgebungen zur Unterstützung von Forschung und klinischer Entscheidungsfindung.