Wir ermöglichen medizinische Forschung und KI durch qualitativ hochstehendes Data Labelling
David Golan
Co-Founder, Viz.ai
Viz hat enorm vom Auftrag an Labelata profitiert. Dank ihrer Arbeit konnten wir ein Projekt viel schneller starten als geplant. Wir haben vermutlich 1 bis 2 Monate von unserem Zeitplan eingespart, was signifikant ist. Nicht nur die Geschwindigkeit und die Qualität der Segmentierung war beeindruckend, auch die reibungslose Kommunikation mit dem Labelata-Team hat uns besonders gut gefallen.
Ender Konukoglu
Assistenzprofessor für Biomedical Imaging Computing an der ETH Zürich
Um die Spitzenforschung auf dem Gebiet der medizinischen Bildanalyse voranzutreiben, werden sehr spezifische Data Sets benötigt, deren Generierung ein hohes Mass an Fachwissen erfordert. Labelata ist in der Lage diese Dienstleistung zu erbringen und lieferte auf unsere Bedürfnisse zugeschnittene Data Sets. Die proaktive und flexible Mentalität von Labelata hat uns in der Projektdurchführung enorm geholfen. Wir sind mit den Ergebnissen sehr zufrieden, sowohl hinsichtlich der Geschwindigkeit als auch der Qualität
Jonas Widmer
Leiter der Wirbelsäulen-Biomechanik Gruppe, Universitätsklinik Balgrist & CTO bei Moving Spines AG
Die Qualität der Segmentierung von Labelata war sehr gut und das Team war hervorragend darin, sich an unterschiedliche Patientenpathologien und Bildqualitäten anzupassen. Insbesondere der reibungslose und termingerechte 24-Stunden-Segmentierungsdienst von Labelata geben mir die Zuversicht, Labelata in klinische Anwendungen zu integrieren und dabei zu helfen, unsere Forschung auszuweiten und zu kommerzialisieren
Benjamin Odry
​
Chief AI Officer,
Covera Health
Die Bewegungsapparat Experten von Labelata haben unsere Labelling Bedürfnisse sehr gut verstanden und wir konnten ihre Expertise sehr gut einsetzen, um unsere Projekte weiterzubringen
CASE STUDIES
Wie Forschung und Entwicklung hochskaliert und kommerzialisiert werden kann
Labelata hat die Spine Biomechanics Group bei der Veröffentlichung mehrerer klinischer Studien unterstützt und hat ihnen die nötige Zuverlässigkeit und Sicherheit für die Hochskalierung ihrer Produkte beschafft.
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Wie FDA-zugelassene Algorithmen zur Analyse medizinischer Imaging-Daten entwickelt werden können
Viz.ai konnte den Algorithmus zum Verhältnis der linken und rechten Herzkammer auf den Markt bringen (ein von der FDA zugelassener KI-Algorithmus). Die Segmentierungen des Herzens von Labelata halfen Viz.ai bei der Entwicklung des Algorithmus, der automatisch das Verhältnis zwischen den beiden Herzkammern berechnet - eine wichtige Messung zur Beurteilung des Schweregrads einer Lungenembolie.
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Wie lässt sich die Grundwahrheit für medizinische KI-Modelle ermitteln
Labelatas Team aus hochqualifizierten Experten für den Bewegungsapparat half Covera Health dabei, grundlegende Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe dieser Trainingsdaten konnte Covera KI-Modelle erstellen, um Software zu entwickeln, die hochwertige Einblicke in die muskuloskelettale Radiologie („MSK“) bietet.
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