Nucleo
Nucleo ist eine KI-Plattform, die die Analyse von onkologischen CT-Scans automatisiert – sie beschleunigt die Segmentierung und liefert Messungen auf Expertenniveau für Körperzusammensetzung, Tumorgrößenbestimmung und RECIST-Läsionsklassifizierung.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 19, 2026
Was ist Nucleo
Nucleo (Nucleo Research) entwickelt automatisierte Krebsdiagnostika für die Onkologie, indem es CT-Scans in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse für Kliniker umwandelt. Als agentische Plattform für die Onkologie positioniert, konzentriert sie sich auf die Rationalisierung wichtiger radiologischer und onkologischer Arbeitsabläufe – sie hilft Teams, Tumore zu charakterisieren und Behandlungsentscheidungen mit konsistenten, datengesteuerten Ergebnissen zu unterstützen. Das Unternehmen arbeitet mit führenden Krankenhäusern (einschließlich Stanford Hospital, Cedars-Sinai, UCI Health und Weill Cornell) zusammen und wird von Y Combinator unterstützt.
Hauptfunktionen von Nucleo
Nucleo ist eine KI-Plattform für die automatisierte Analyse von onkologischen CT-Scans, die entwickelt wurde, um Klinikern in Sekundenschnelle „vom Scan zur Antwort“ zu verhelfen, indem sie wichtige Arbeitsabläufe in der Krebsbildgebung optimiert. Sie konzentriert sich auf schnelle, konsistente, expertenorientierte Ergebnisse, die die Tumorcharakterisierung und Behandlungsabläufe unterstützen, einschließlich automatischer Segmentierung/Quantifizierung, standardisierter Läsionsmessung und RECIST-orientierter Läsionsklassifizierung, mit Anwendungen wie Körperzusammensetzung und Sarkopenie-Beurteilung.
Automatisierte CT-Scan-Analyse: Verarbeitet onkologische CT-Bilder, um klinisch relevante Erkenntnisse schnell zu extrahieren und den manuellen Aufwand bei der Interpretation und Messung zu reduzieren.
Schnellere als manuelle Segmentierung: Automatisiert segmentierungsbezogene Aufgaben, um Arbeitsabläufe im Vergleich zu manueller Konturierung/Annotation zu beschleunigen.
Hohe Übereinstimmung mit Experten: Entwickelt, um Ergebnisse zu liefern, die den Expertenbewertungen sehr nahe kommen und die Konsistenz zwischen verschiedenen Lesern und Standorten verbessern.
Quantifizierung der Körperzusammensetzung: Erkennt und quantifiziert automatisch Fett- und Muskelmasse aus CT-Scans, um die Bewertung der Körperzusammensetzung und Sarkopenie zu unterstützen.
Größenbestimmung von Tumorläsionen: Bietet präzise, wiederholbare Messungen von Tumorläsionen zur Unterstützung der longitudinalen Verfolgung und Ansprechbeurteilung.
RECIST-orientierte Läsionsklassifizierung: Klassifiziert Ziel- vs. Nicht-Zielläsionen gemäß den RECIST-Kriterien, um onkologische Berichtsabläufe zu standardisieren.
Anwendungsfälle von Nucleo
Beschleunigung des Radiologie-Workflows: Hilft Radiologen, den Zeitaufwand für manuelle Segmentierung und Messungen zu reduzieren, was eine schnellere Bearbeitung von onkologischen CT-Befunden ermöglicht.
Unterstützung der onkologischen Behandlungsplanung: Unterstützt Onkologen mit strukturierten bildgebungsbasierten Metriken (z. B. Läsionsgröße, Läsionstyp) für Behandlungsentscheidungen und -überwachung.
Bildgebung in klinischen Studien und RECIST-Berichterstattung: Standardisiert die Klassifizierung und Größenbestimmung von Ziel-/Nicht-Zielläsionen, um die Konsistenz bei RECIST-basierten Beurteilungen an verschiedenen Studienstandorten zu verbessern.
Sarkopenie- und Ernährungsrisiko-Screening: Verwendet CT-abgeleitete Muskel-/Fettquantifizierung, um Sarkopenie und Veränderungen der Körperzusammensetzung zu identifizieren, die für die Prognose und unterstützende Versorgung relevant sind.
Longitudinale Krankheitsüberwachung: Ermöglicht eine konsistente Läsionsmessung über die Zeit, um das Tumorwachstum oder das Ansprechen auf die Behandlung bei nachfolgenden CT-Scans zu verfolgen.
Vorteile
Beschleunigt CT-Onkologie-Workflows durch Automatisierung arbeitsintensiver Aufgaben (Segmentierung, Messung, Klassifizierung).
Verbessert die Konsistenz durch standardisierte Messungen und RECIST-konforme Läsionskategorisierung.
Bietet zusätzliche klinisch nützliche Biomarker wie Körperzusammensetzung und Sarkopenie-Metriken.
Nachteile
Details zu den Nachweisen (z. B. spezifische Leistungsmetriken, Validierungsdatensätze, regulatorischer Status) sind in den bereitgestellten Quellen nicht vollständig spezifiziert.
Primär auf CT-basierte Onkologie-Workflows ausgerichtet, was die Anwendbarkeit auf andere Modalitäten ohne zusätzliche Unterstützung einschränken kann.
Wie verwendet man Nucleo
1) Demo buchen / Zugang erhalten: Gehen Sie auf https://nucleoresearch.com/ und nutzen Sie „Demo buchen“ (Kalenderlink), um Zugang und Onboarding für Ihr Krankenhaus/Ihre Organisation anzufordern.
2) CT-Scan für die Analyse vorbereiten: Exportieren Sie die CT-Studie des Patienten aus Ihrem Bildgebungssystem in einem Standardformat, das Ihr Team verwendet (üblicherweise DICOM), damit sie für die onkologische CT-Analyse in Nucleo importiert werden kann.
3) CT-Scan in Nucleo importieren: Importieren/laden Sie den CT-Scan in Nucleo („Der Arzt importiert den CT-Scan“). Nach dem Laden beginnt Nucleo mit der automatisierten Analyse.
4) Automatisierte Körperzusammensetzungs- + Sarkopenie-Beurteilung durchführen: Verwenden Sie den Workflow „Körperzusammensetzungs- und Sarkopenie-Beurteilung“, um Fett- und Muskelmasse aus dem CT-Scan automatisch zu erkennen und zu quantifizieren.
5) Automatisierte Größenbestimmung von Tumorläsionen durchführen: Verwenden Sie den Workflow „Tumorläsionsgrößenbestimmung“, um präzise, konsistente Messungen von Tumorläsionen aus dem CT-Scan zu erhalten (einschließlich Läsionsgrößen-/Volumenmetriken, wie von der Plattform bereitgestellt).
6) Läsionen als Ziel- vs. Nicht-Ziel-Läsionen klassifizieren (RECIST): Verwenden Sie den Workflow „Ziel- vs. Nicht-Ziel-Läsionsklassifizierung“, um Läsionen automatisch gemäß den RECIST-Kriterien zu klassifizieren.
7) KI-Ergebnisse überprüfen und klinisch validieren: Überprüfen Sie die extrahierten onkologischen Metriken (z. B. Sarkopenie/Körperzusammensetzung, Läsionsmessungen und RECIST-Ziel- vs. Nicht-Ziel-Klassifizierung) und bestätigen Sie, dass sie den klinischen Erwartungen entsprechen, bevor Sie sie in der Berichterstattung oder Behandlungsplanung verwenden.
8) Ergebnisse zur Beschleunigung des Workflows nutzen: Integrieren Sie die überprüften Metriken in Ihren onkologischen Workflow, um den Zeitaufwand für die manuelle Segmentierung/Messung zu reduzieren (Nucleo beansprucht eine viel schnellere Segmentierung und hohe Übereinstimmung mit Experten) und um die gesamte Bearbeitungszeit von Wochen auf Tage zu verkürzen.
Nucleo FAQs
Nucleo ist eine KI-Plattform für die Onkologie, die die Analyse von CT-Scans automatisiert, um die Krebsdiagnose und klinische Arbeitsabläufe zu unterstützen.
Nucleo Video
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