Modern laboratuvarlar birçok farklı tesisten hasta örnekleri alır. Bu varyasyonun etkisini azaltmak için otomasyona güveniyorlar. Makine Görme alanındaki uzmanlığıyla Benjamin Pollack ve Siemens Healthineers'deki ekibi otomasyonu geliştiriyor. Otomatik in vitro teşhisin başarısızlık oranını büyük ölçüde azaltmak için Yapay Zeka ve Derin Öğrenmeyi uygularlar. Ek olarak, akıllı otomasyonları tüpleri sistemde daha yüksek hızlarda nasıl güvenli bir şekilde hareket ettireceğini bilir.
“Bir hata yaptığımızda sadece yenileme lüksüne sahip değiliz. Bir hata, pediatrik bir kan örneğinin yeniden çizilmesi veya acil serviste kritik bir tıbbi kararın geciktirilmesi anlamına gelebilir. Teşhis sektöründeki herkes, in vitro teşhisin hızını ve güvenilirliğini artırmanın sadece laboratuvarların kârını artırmakla kalmayıp, hayat kurtarmaya yardımcı olduğunu anlıyor.
“Benjamin Pollack, Siemens Healthineer için Makine Görme Teknoloji Lideri