phòng thí nghiệm hiện đại nhận mẫu bệnh nhân từ nhiều cơ sở khác nhau. Họ dựa vào tự động hóa để giảm thiểu tác động của biến thể này. Với chuyên môn trong lĩnh vực Machine Vision, Benjamin Pollack và đội ngũ của ông tại Siemens Healthineers đang cải thiện tự động hóa. Họ áp dụng Trí tuệ nhân tạo và Học sâu để giảm đáng kể tỷ lệ thất bại của chẩn đoán in vitro tự động. Ngoài ra, tự động hóa thông minh của họ biết cách di chuyển các ống một cách an toàn qua hệ thống ở tốc độ cao hơn.
“Chúng tôi không có sự xa xỉ để chỉ làm mới khi chúng tôi gặp lỗi. Một lỗi có thể có nghĩa là vẽ lại mẫu máu nhi khoa hoặc trì hoãn quyết định y tế quan trọng trong phòng cấp cứu. Mọi người trong lĩnh vực chẩn đoán đều hiểu rằng việc cải thiện tốc độ và độ tin cậy của chẩn đoán in vitro không chỉ giúp cải thiện lợi nhuận của phòng thí nghiệm; nó còn giúp cứu sống người.
“Benjamin Pollack, lãnh đạo công nghệ về thị giác máy cho Siemens Healthineer