Anatomy Mapper: Überblick zu KI und programmatischem Zugriff
Entdecken Sie die Sprach-, Bild- und räumlichen Modelle von Anatomy Mapper® für semantische Interoperabilität, anatomische Beschriftung, klinische Dokumentation, Forschung und Bildung.
Konzepte und Anwendungen
Entdecken Sie die Sprach-, Bild- und räumlichen Modelle von Anatomy Mapper® für semantische Interoperabilität, anatomische Beschriftung, klinische Dokumentation, Forschung und Bildung.
KI und multimodale Modelle
Die Technologien von Anatomy Mapper® unterstützen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Sprachmodelle, Bild-Sprach-Modelle (VLM) und multimodale Modelle. SEMANTIC COORDINATION™ verbindet Bedeutung und Ort über Sprache, Codes, Bilder und räumliche Ziele hinweg.
Kanonische Beschriftung und semantische Interoperabilität
Kanonische anatomische Beschreibungen, mehrsprachige Terminologie, standardisierte Beschriftung und kodierbare Konzepte unterstützen strukturierte, interoperable, KI-geeignete Gesundheitsdaten. AMID™-Kennungen und die Technologien AMCODE™ und AMCODEX™ helfen, Gesundheitsinformationen über Karten, Bilder, Akten und Software hinweg darzustellen, zu organisieren, zu verknüpfen und auszutauschen.
Kartierung und klinische Dokumentation
Multidimensionale Kartierung sowie semantische und räumliche Zielbestimmung verbinden anatomische Orte mit klinischer Dokumentation. Diese Konzepte unterstützen die Organisation anatomischer Orte, Befunde, Verteilungen, Morphologien, Diagnosen und Verfahren einschließlich der Beschriftung und Verlaufsbeobachtung von Informationen.
Forschung, Bildung und Präzisionsmedizin
Standardisierte anatomische Beschreibungen unterstützen anatomische Bildung, forschungsgeeignete Daten und reproduzierbare Dokumentation. Unsere Fallstudien untersuchen visuelle Bibliotheken, Sprachmodelle und die longitudinale Beobachtung von Krankheitsmerkmalen mit Anwendungen für Datenqualität, nachgelagerte Analysen und Forschung zur Präzisionsmedizin.
Diese Themen beschreiben die Technologie von Anatomy Mapper und ihre Anwendungen. Zugang und Nutzung unterliegen weiterhin unserer Richtlinie zur KI-Nutzung und der geltenden Lizenz. KI-geeignete Daten stellen keine Erlaubnis zur Sammlung von Materialien oder zum Training von Modellen dar.
Funktionen und Technologien entdecken, Fallstudien lesenoder sich über lizenzierte Integration informieren.
Menschliche Besucher finden weitere Informationen unter https://edu.anatomymapper.com/de
Standardbasierte multidimensionale Kartierung
Verlässliche Referenz für KI zur Erzeugung interoperabler, forschungsgeeigneter Daten
Überblick
Die Modelle von Anatomy Mapper® standardisieren und verbessern die Richtigkeit, Präzision und Reproduzierbarkeit anatomischer Ortsbeschreibungen. Unsere multidimensionalen Karten und Modelle vereinfachen die Dokumentation, unterstützen über 100 Sprachen, erzeugen interoperable, forschungsgeeignete Gesundheitsdaten, erleichtern die Präzisionsmedizin und vieles mehr. Wir erzeugen KI-geeignete Gesundheitsdaten mit kodierbaren Konzepten und Modellen für Semantic Coordination™.
Die Karten und die Sprache von Anatomy Mapper® bieten KI-Modellen eine verlässliche Referenz zur Erzeugung interoperabler anatomischer Beschreibungen und Kodierungen. Proprietäre Modelle von Semantic Coordination™ ermöglichen eine verbesserte sprachbasierte Zielbestimmung anatomischer Orte auf Bildern. Die Sprache von Anatomy Mapper® ist als internationaler Standard anerkannt; ihre Basissprache wurde validiert und in ICD-11 übernommen. Die Arbeitsabläufe von Anatomy Mapper® verbessern die klinische Effizienz und Datenbeschriftung mit verständlichen Modellen, deren Nutzung kein medizinisches Wissen voraussetzt. Das Portfolio geistigen Eigentums von Anatomy Mapper® kann in Sprachmodellen, Bild-Sprach-Modellen und multimodalen Modellen zur Unterstützung von KI im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Die EDU-Version von Anatomy Mapper® ist für registrierte menschliche Nutzer kostenlos und erzeugt Listen von Befundorten und Notizen, die in einzelne Patientenakten eingefügt werden können.
Die Technologie von Anatomy Mapper® wandelt sprachbasierte Beschreibungen in präzise, koordinierte und gezielt adressierbare Visualisierungen um. Sie verarbeitet auch kodierte Sprache wie ICD-11, um präzise, koordinierte und gezielt adressierbare Visualisierungen zu erzeugen. Unsere Bild-Sprach-Modelle beschreiben Anatomie zudem gleichzeitig in mehreren Dimensionen. Die visuelle Bibliothek der Oberflächenanatomie von Anatomy Mapper® basiert auf validierter, als internationaler Standard anerkannter Sprache. Die erste Ausgabe der visuellen Bibliothek von Anatomy Mapper® umfasst über 1.6 Millionen mit diesem validierten internationalen Standard verknüpfte Sprach-Bild-Paare allein für die Oberflächenanatomie, und unsere Modelle enthalten über 10 Millionen trainierbare Sprachparameter allein für die Oberflächenanatomie. Unter Berücksichtigung der Spiegelung sind es über 3.2 Millionen Sprach-Bild-Paare und 20 Millionen trainierbare Sprachparameter allein für die Oberflächenanatomie. Die multimodalen Modelle von Anatomy Mapper® bieten eine verlässliche Referenz für künstliche Intelligenz und ermöglichen klinisch nützliche Arbeitsabläufe.
Weitere Informationen finden Sie auf unserer
Über-uns-Seite
oder unserer
Seite mit Fallstudien.
Zentrale Funktionen
- Mehrsprachige Unterstützung: Standardisieren Sie anatomische Ortsbeschreibungen in über 100 Sprachen für weltweite Interoperabilität.
- FHIR-kompatibel: Integrieren Sie Epic und andere elektronische Patientenaktensysteme einfach über standardisierte FHIR-Ressourcen.
- Semantic Coordination™-Modelle: Softwaremodelle, die Sprache, Codes und erkannte Bedeutung interpretieren, um Ziele im Zusammenhang mit Karten, Bildern, physischen Objekten und digitalen Darstellungen zu erzeugen.
- Forschungsgeeignete Daten: Exportieren Sie anatomische Orte sowie weitere Gesundheitsmetadaten und Befunde in strukturierten Formaten (JSON, CSV) für Analysen und klinische Studien.
- Visuelle Bibliothek: Die erste Ausgabe der visuellen Bibliothek von Anatomy Mapper® umfasst über 3.2 Millionen Sprach-Bild-Paare und 20 Millionen trainierbare Sprachparameter allein für die Oberflächenanatomie.
Öffentliche Ressourcen
• Über die Software Anatomy Mapper
• Anatomy Mapper – Fallstudien
• Anatomy Mapper – Lizenzanfrage
Häufige Fragen
Die visuelle Bibliothek von Anatomy Mapper® basiert auf einem validierten internationalen Standard. Die erste Ausgabe enthält über 1.6 Millionen mit diesem Standard verknüpfte Sprach-Bild-Paare für die Oberflächenanatomie. Mit Spiegelung umfasst sie über 3.2 Millionen Paare und 20 Millionen trainierbare Sprachparameter. Diese multimodalen Modelle bieten eine verlässliche Referenz für KI und ermöglichen klinisch nützliche Arbeitsabläufe.
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3. Melden Sie sich an, um kommentierte Listen anatomischer Orte zu erstellen.
4. Kopieren Sie die Liste über die Schaltfläche „Exportieren“ in die Zwischenablage.
5. Fügen Sie die Liste in die Patientenakte ein.
Erste Schritte
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Über Anatomy Mapper
Über Anatomy Mapper
Terminologie und Karten von Anatomy Mapper® sind als internationaler Standard anerkannt. Die standardisierten Begriffe der Oberflächentopografie werden in einem hierarchischen Lexikon dargestellt und wurden in ICD-11 der Weltgesundheitsorganisation übernommen.
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Über standardisierte Terminologie und ICD-ST – Oberflächentopografie
Terminologie und Karten von Anatomy Mapper® sind als internationaler Standard anerkannt. Die standardisierten Begriffe der Oberflächentopografie werden in einem hierarchischen Lexikon dargestellt und wurden in ICD-11 der Weltgesundheitsorganisation übernommen. „ICD-ST“ („Oberflächentopografie“):
„ICD-ST“ steht für jahrelange internationale Zusammenarbeit zur Validierung eines hierarchischen Lexikons der Oberflächentopografie. Die Bezeichnung „ICD-ST“ auf AnatomyMapper.com wird mit Genehmigung der Weltgesundheitsorganisation verwendet. Die standardisierte Terminologie diente als Grundlage zur Ableitung der „Oberflächentopografie“ in der 11. Revision der Internationalen Klassifikation der Krankheiten, ICD-11.
Titel der Veröffentlichung: Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research
PubMed-Link:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31010690/ (PMID 31010690)
Zitation im AMA-Format: Kenneweg KA, Halpern AC, Chalmers RJG, Soyer HP, Weichenthal M, Molenda MA. Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. J Am Acad Dermatol. 2019;80(6):1564-1584. doi:10.1016/j.jaad.2018.08.035
Zitation im MLA-Format: Kenneweg, Katherine A et al. "Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research." Journal of the American Academy of Dermatology vol. 80,6 (2019): 1564-1584. doi:10.1016/j.jaad.2018.08.035
Zitation im APA-Format: Kenneweg, K. A., Halpern, A. C., Chalmers, R. J. G., Soyer, H. P., Weichenthal, M., & Molenda, M. A. (2019). Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. Journal of the American Academy of Dermatology, 80(6), 1564–1584. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2018.08.035
Zitation im NLM-Format: Kenneweg KA, Halpern AC, Chalmers RJG, Soyer HP, Weichenthal M, Molenda MA. Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. J Am Acad Dermatol. 2019 Jun;80(6):1564-1584. doi: 10.1016/j.jaad.2018.08.035. Epub 2019 Apr 19. PMID: 31010690.
Autorenliste: Katherine A Kenneweg 1, Allan C Halpern 2, Robert J G Chalmers 3, H Peter Soyer 4, Michael Weichenthal 5, Matthew A Molenda 6
Zugehörigkeiten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung:
1 Department of Dermatology, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota.
2 Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, New York.
3 University of Manchester, Manchester, United Kingdom; Medical and Scientific Advisory Committee, International Classification of Diseases Revision Project, World Health Organization, Geneva, Switzerland.
4 Dermatology Research Centre, The University of Queensland Diamantina Institute, Brisbane, Australia.
5 Department of Dermatology, Venereology and Allergology, Christian-Albrechts-University of Kiel, Kiel, Germany.
6 Bravia Dermatology, Toledo, Ohio.
Weitere Mitwirkende an der standardisierten Oberflächentopografie; Zugehörigkeiten zum Zeitpunkt der Mitarbeit:
Beschriftung der Karte standardisierter Oberflächentopografie – Darshana Balasubramaniam, MS4 – University of Toledo College of Medicine and Life Sciences, Toledo, OH.
Über den Delphi-Konsens
Eine Vorabversion von der standardisierten Terminologie der Oberflächentopografie wurde von internationalen Fachleuten aus der International Skin Imaging Collaboration geprüft und validiert, um einen Konsens über hierarchische Begriffe der Oberflächentopografie zu erreichen, mithilfe einer Delphi-Methode.
Titel der Veröffentlichung: Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC).
PubMed-Link:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32770737/ (PMID 32770737)
Zitation im AMA-Format: Navarrete-Dechent C, Liopyris K, Molenda MA, et al. Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) [published online ahead of print, 2020 Aug 8]. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020;10.1111/jdv.16855. doi:10.1111/jdv.16855
Zitation im MLA-Format: Navarrete-Dechent, Cristian et al. "Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)." Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. 8 Aug 2020, doi:10.1111/jdv.16855
Zitation im APA-Format: Navarrete-Dechent, C., Liopyris, K., Molenda, M. A., Braun, R., Curiel-Lewandrowski, C., Dusza, S. W., Guitera, P., Hofmann-Wellenhof, R., Kittler, H., Lallas, A., Malvehy, J., Marchetti, M. A., Oliviero, M., Pellacani, G., Puig, S., Peter Soyer, H., Tejasvi, T., Thomas, L., Tschandl, P., Scope, A., … Halpern, A. C. (2020). Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. Advance online publication. https://doi.org/10.1111/jdv.16855
Zitation im NLM-Format: Navarrete-Dechent C, Liopyris K, Molenda MA, Braun R, Curiel-Lewandrowski C, Dusza S. W., Guitera P, Hofmann-Wellenhof R, Kittler H, Lallas A, Malvehy J, Marchetti M. A., Oliviero M, Pellacani G, Puig S, Peter Soyer H, Tejasvi T, Thomas L, Tschandl P, Scope A, Marghoob A. A., Halpern A. C. Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Aug 8. doi: 10.1111/jdv.16855. Epub ahead of print. PMID: 32770737.
Autorenliste:
Cristián Navarrete-Dechent, MD;1,2 * Konstantinos Liopyris, MD;1,3 * Matthew A Molenda, MD;4 Ralph Braun, MD;5 Clara Curiel-Lewandrowski, MD;6 Stephen W Dusza, Dr.PH;1 Pascale Guitera, MD, PhD;7 Rainer Hofmann-Wellenhof, MD;8 Harald Kittler, MD;9 Aimilios Lallas, MD, PhD;10 Josep Malvehy, MD;11 Michael A Marchetti, MD;1 Margaret Oliviero, ARNP;12 Giovanni Pellacani, MD, PhD;13 Susana Puig, MD;11 H Peter Soyer, MD;14 Trilokraj Tejasvi, MD;15 Luc Thomas, MD;16 Philipp Tschandl, MD, PhD;9 Alon Scope, MD;17 Ashfaq A Marghoob, MD;1 Allan C Halpern, MD.1
Zugehörigkeiten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung:
1 Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
2 Department of Dermatology, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile.
3 Andreas Syggros Hospital of Cutaneous & Venereal Diseases, University of Athens, Athens, Greece.
4 Bravia Dermatology, Toledo, OH, USA.
5 Department of Dermatology, University Hospital Zürich, Zurich, Switzerland.
6 Department of Dermatology, The University of Arizona Cancer Center, University of Arizona, Tucson, AZ, USA.
7 Melanoma Institute Australia, The University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia.
8 Department of Dermatology, Medical University of Graz, Graz, Austria.
9 Department of Dermatology, Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
10 First Department of Dermatology, Aristotle University, Thessaloniki, Greece.
11 Melanoma Unit, Department of Dermatology, Hospital Clinic, Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain; CIBER de Enfermedades Raras, Instituto de Salud Carlos III, Barcelona, Spain.
12 Dermatology Associates, Plantation, FL, USA.
13 Department of Dermatology, University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy.
14 The University of Queensland Diamantina Institute, The University of Queensland, Dermatology Research Centre, Brisbane, Australia.
15 Department of Dermatology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
16 Service de Dermatologie, Centre Hospitalier Lyon Sud, Lyon 1 university and Cancer research center of Lyons INSERM U1052 – CNRS UMR5286, Lyon, France.
17 The Kittner Skin Cancer Screening and Research Institute, Sheba Medical Center and Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
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Weitere Mitwirkende am Delphi-Konsens:
Beschriftung der Delphi-Karte – Cristián Navarrete-Dechent, MD
Übersetzung des Delphi-Konsenses ins Spanische – Cristián Navarrete-Dechent, MD; Department of Dermatology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile – AND – Tomás Andrade Donoso, MD; Department of Otolaryngology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
Spanische Beschriftung der Delphi-Karte – Cristián Navarrete-Dechent, MD; Department of Dermatology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
Webveröffentlichung und Darstellung – Matthew Molenda, MD
Über das NYU-Nummernsystem
ÜBER das Online-Beschriftungssystem von NYU
Originalbilder bereitgestellt von: Alfred Kopf, MD, Head of NYU Melanoma Clinical Cooperative Group, New York University, New York, NY
Website und Funktionen gestaltet von: Matt Molenda, MD
Kartierungskoordination und Begriffslegende (Zugehörigkeit zum Zeitpunkt der Mitarbeit):
Katherine Kenneweg, MS4, University of Toledo Medical Center, Toledo, OH
Besonderer Dank an: Allan Halpern, MD, Chief of Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY
ÜBER das NYU-Beschriftungssystem
Dieses Nummernsystem wurde ursprünglich Anfang der 1970er-Jahre unter der Leitung von Dr. Alfred Kopf für die New York University Melanoma Clinical Cooperative Group gezeichnet. Es ermöglichte Klinikern, Körperregionen für die Verlaufsbeobachtung von Läsionen einfach und standardisiert zu identifizieren. Stand 2015 wurde es weiterhin in zahlreichen großen Gesundheitssystemen verwendet, unter anderem im Memorial Sloan Kettering Cancer Center, in der Cleveland Clinic und in der Mayo Clinic.
Copyright © Anatomy Mapper. Alle Rechte vorbehalten.
Bilder optimiert und neu angeordnet von Matt Molenda, MD. Alle Rechte vorbehalten.
Originalbilder bereitgestellt von: Alfred Kopf, MD, Head of NYU Melanoma Clinical Cooperative Group, New York University, New York, NY
Über die ursprüngliche Software Anatomy Mapper
ÜBER das ursprüngliche Beschriftungssystem der menschlichen Oberflächenanatomie
Entwickelt von Matthew Molenda, MD
Kartierungskoordinatoren von 2009; Zugehörigkeiten zum Zeitpunkt der Mitarbeit:
Matthew Palmer, MS4, NEOUCOM
Kapil Sachdeva, MS4, Ohio State
Anatomy Mapper wurde erstmals 2009 vorgestellt und zeigte anatomische Ortsbeschriftungen für die menschliche Oberflächentopografie.
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