现代化实验室会接收来自众多不同机构的患者样本，需依靠自动化手段降低样本差异带来的影响。凭借机器视觉领域的专业技术，Benjamin Pollack 及其在 Siemens Healthineers 的团队持续优化自动化系统。他们运用人工智能与深度学习技术，大幅降低体外诊断自动化流程的故障率。此外，其智能自动化系统可安全地提升试管在系统内的传输速度。
“我们出现错误时，无法像刷新页面那样简单重来。一次错误，可能意味着需要重新采集儿童血样，或是延误急诊室的关键医疗决策。诊断行业的每个人都明白，提升体外诊断的速度与可靠性，不只是为了提高实验室效益，更是为了挽救生命。”
Benjamin Pollack，Siemens Healthineers 机器视觉技术负责人