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Presentan solución para análisis y detección de imágenes

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 29 Jan 2015
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Una nueva tecnología, basada en la nube, para el análisis de imágenes ha sido demostrada en el Congreso Anual de 2014 de la Sociedad Radiológica de Norte América (RSNA).

Esta plataforma de software permite manejar el análisis de imágenes con grandes cantidades de información y ofrece a los radiólogos una interpretación, basada en la nube, de los estudios compatibles con DICOM, directamente de los PACS o de otra modalidad. La primera versión será compatible inicialmente sólo con los módulos para escaneos de TC de abdomen, TC de cabeza y cuello y TC de tórax. Las versiones posteriores también serán compatibles con los estudios por resonancia magnética, ultrasonido y rayos X.

La solución en la nube AlphaPoint combina todas las exploraciones de un estudio, de diferentes proveedores y prepara la detección y las conclusiones para que sea incorporado a un sistema de reportes compatible con HL7 u otro. El algoritmo de AlphaPoint para el análisis de las imágenes utiliza la exploración y el análisis automáticos de las imágenes para obtener los principales hallazgos. Los resultados preliminares de cada caso requieren sólo de unos cuantos minutos, lo cual le permite al radiólogo centrarse en el diagnóstico y la elaboración de su informe. El software también identifica otros hallazgos relacionados, de manera independiente de las marcas señaladas por el radiólogo o el tecnólogo y del uso o no de un medio de contraste.

AlphaPoint ha sido desarrollado por RADLogics (Milpitas, CA, EUA) y el lanzamiento del producto está previsto para principios de 2015. Según el Dr. I. Qureshi, jefe de Radiología del Hospital El Camino, de Mountain View (California, EUA), “En más de 200 casos secuenciales de TC de tórax, este software detectó correctamente todos los nódulos identificados por los radiólogos, además de otros 73 nódulos que no fueron detectados. Este software también subrayó una significativa variabilidad en 52 mediciones de nódulos y caracterizó correctamente cada nódulo. La adición de la detección y la caracterización automatizadas, con tan alto grado de sensibilidad y consistencia, dará a nuestros radiólogos información de mejor calidad y les permitirá dedicar más tiempo a sus diagnósticos”.


Enlace relacionado:
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