Medical AI and Simulation

Medizinische Innovation durch Technologie

Die RISC Software GmbH nutzt KI und Simulation, um die Gesundheitsversorgung auf ein neues Niveau zu heben. Unsere Technologien verbessern die Bildverarbeitung, unterstützen bei der Diagnosestellung und ermöglichen die Entwicklung personalisierter Therapieansätze. Durch KI-gestützte Lösungen steigern wir die Qualität der Gesundheitsversorgung, optimieren Prozesse und fördern den Wissenstransfer für eine nachhaltige und sichere Medizin. Unsere Forschung in KI und Simulation erhöht die Patientensicherheit durch optimale Diagnose und Operationsvorbereitung und rettet Leben durch Früherkennung von auftretenden Komplikationen.

Simulationen für die patientenorientierte Medizin

Virtuelle Patient*innenmodelle erlauben es, individuelle Behandlungsverläufe zu simulieren und potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. Diese personalisierten Ansätze tragen dazu bei, die Sicherheit und Effizienz in der Patientenversorgung zu steigern. Simulationen bieten zudem die Möglichkeit, Behandlungsoptionen zu testen und zu optimieren, bevor sie in der Praxis angewendet werden.

Partnerschaft zwischen Forschung und Praxis

In Zusammenarbeit mit führenden Kliniken und Forschungseinrichtungen entwickeln wir Lösungen, die wissenschaftlich fundiert und gleichzeitig praxistauglich sind. Unsere Technologien wurden bereits erfolgreich bei der Vorhersage von Komplikationen, in chirurgischen Trainingsplattformen und in der Bildsegmentierung eingesetzt. Die enge Integration in die medizinische Praxis stellt sicher, dass unsere Lösungen konkrete Mehrwerte bieten.

Medizinische Exzellenz gestalten

Erfahren Sie, wie unsere Technologien die Zukunft der Medizin gestalten können. Kontaktieren Sie die RISC Software GmbH, um die Gesundheitsversorgung von morgen zu gestalten.

Referenzprojekte

IASON

Das Forschungsprojekt IASON zielt darauf ab, die Behandlung von Aneurysmen im Gehirn durch innovative KI-gestützte Simulations- und Analysewerkzeuge grundlegend zu verbessern.

HEART: Präzise Flüssigkeitsbestimmung durch EKG-Signalanalyse und KI

Das Projekt HEART erforscht eine non-invasive Methode zur Überwachung des Flüssigkeitsbedarfs des Körpers anhand von EKG-Signalen. KI-gestützte Analysen großer Datenmengen unterstützen die Präzisionsmedizin und bieten Patient*innen erhebliche Vorteile.

QML4Med: Quantum Computing trifft auf Machine Learning in der Medizin

Das Forschungsprojekt QML4Med zielt darauf ab, das Potenzial der vielversprechenden Fusion von Quantum Computing und Machine Learning im medizinischen Kontext auszuloten.

vizARd – Visual Augmented Reality Assistant for Spatial Mapping

Augmented Reality zur Unterstützung bei der präoperativen Planung

Forschungsprojekt AIMS

Das Ziel von AIMS ist die Entwicklung und Validierung eines Frühwarnsystems mit künstlicher Intelligenz, um vor Zustandsverschlechterungen auf der Krankenstation vor dem Auftreten zu warnen.

SEE-KID – Software Engineering Environment for Knowledge-based Interactive Eye Motility Diagnostics

Die Forschungsinitiative SEE-KID / CEVD beschäftigt sich bereits seit mehr als 20 Jahren mit der computerunterstützten Simulation von Augenfehlstellungen und deren operativer Korrektur.