Craniocatch

Problem: • Hekimlerin fazla iş yükü • Deneyimli hekim sayısının yetersizliği • Yanlış teşhisler • Röntgen filmlerinin raporlanma zorunluluğu • Sigorta ödemelerinde tedavilerin kontrol edilme zorunluluğu • Zaman • Maliyet • Online eğitim ihtiyacı

Uzman diş hekimleri tarafından etiketlenmiş radyografik veriler kullanılarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme temelli yapay sinir ağı algoritmaları eğitilmekte ve diş röntgenlerinin analizini yapan yapay zeka modelleri geliştirilmektedir.

Diş hekimliğinde tanıdan tedavi planlamasına kadar birçok süreçte kullanılabilecek yapay zeka destekli tanı ve tedavi planlama yazılımı Ürün Görseli

Dismiss

Eğitim alanında geliştirilen yazılım ile erken benimseyici grup oluşturma potansiyeli, API entegrasyon imkanı, On-prime kullanım

Diş Hekimliği klinikleri Ağız ve Diş Sağlığı Hastaneleri Dental Görüntüleme Merkezleri Hasta Bilgi Yönetim Sistemleri (HBYS) yazılımı, Radyoloji cihazı yazılımı ve Radyografi arşivleme ve paylaşma sistemi (PACS) üreten şirketler Sigorta şirketleri Üniversiteler

B2B ve B2C Aylık-yıllık lisanslamalar ve kullandığın kadar öde (Pay per use) modeli