98 %. Und wir haben ganz genaue Vorstellungen davon, was das bedeutet.

Wenn ein Labortechniker ein Modell an eine KI-Plattform sendet und ein Ergebnis erhält, das noch Nachbesserungen erfordert – hier ein Netzartefakt, dort ein falsch verarbeiteter Ring –, ist der erste Reflex oft, das Modell manuell zu korrigieren und zum nächsten Fall überzugehen. In vielen Labors ist diese Vorgehensweise zur Gewohnheit geworden: generieren, prüfen, korrigieren, von vorne beginnen.

Doch diese Zeit der Korrekturen macht irgendwann zu schaffen. Und vor allem deckt sie ein tiefer liegendes Problem auf: Wenn Ihre Techniker das Modell hinter der KI überarbeiten müssen, dann erledigt die KI die Arbeit nicht wirklich. Das tun vielmehr sie selbst.

An dieser Stelle sollte der Begriff „Erfolgsquote“ näher erläutert werden. Bei vielen Lösungen gilt ein Fall als erfolgreich, sobald der Scan akzeptiert und ein Modell generiert wurde.

Ein generiertes Modell ist jedoch nicht unbedingt ein druckfertiges Modell. Wenn das Netz noch korrigiert, bestimmte Elemente bereinigt oder die Datei angepasst werden muss, bevor sie in die Produktion geht, ist die Arbeit noch nicht abgeschlossen. Und in vielen Fällen ist das Modell schlichtweg noch nicht fertig.

Das ist kein Erfolg. Es ist nur ein erster Schritt.

EasyModel basiert auf einer wesentlich anspruchsvolleren Definition. Für uns bedeutet ein erfolgreicher Fall, dass der Scan akzeptiert wird und das resultierende Modell tatsächlich druckfertig ist: ohne Nachbearbeitung, ohne manuelle Bereinigung, direkt bereit für die Produktionswarteschlange.

Genau diesen Anspruch erfülltEasyModel in mehr als 98 % der Fälle.

Für Labore, die Bildbearbeitungen als festen Bestandteil ihres Arbeitsablaufs integriert haben, ist dieser Unterschied entscheidend. Was Sie heute vielleicht als Routine betrachten, muss nicht so bleiben. Diese Zeit lässt sich einsparen und anderweitig nutzen.

EasyFlow geht noch einen Schritt weiter. Seine lokale KI begnügt sich nicht damit, Fälle zu bearbeiten: Sie lernt schrittweise aus den tatsächlich von Ihren Technikern vorgenommenen Änderungen, um sich immer präziser an die Standards Ihres Labors anzupassen. Das Ziel ist es nicht, lediglich einen akzeptablen Ausgangspunkt zu liefern. Das Ziel ist es, bereits beim ersten Versuch das richtige Ergebnis zu erzielen – und zwar immer zuverlässiger, speziell für Ihr Labor.

Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen einer KI, die Ihre Teams unterstützt, und einer KI, die ihnen zusätzliche Arbeit aufbürdet. Eine echte Erfolgsquote muss direkt verwertbare Ergebnisse messen. Und das ist die einzige Kennzahl, die wirklich zählt.