Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
CIRS

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

ATENCIÓN: Debido a la EPIDEMIA DE CORONAVIRUS, ciertos eventos están siendo reprogramados para una fecha posterior o cancelados por completo. Verifique con el organizador del evento o el sitio web antes de planificar cualquier evento próximo.

IA en la mamografía podría reducir drásticamente la carga de trabajo en radiología

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 14 Jul 2021
Print article
Imagen: Transpara AI puede reducir la carga de trabajo de las mamografías (Fotografía cortesía de ScreenPoint Medical)
Imagen: Transpara AI puede reducir la carga de trabajo de las mamografías (Fotografía cortesía de ScreenPoint Medical)
Según un estudio nuevo, el uso de inteligencia artificial (IA) en la detección del cáncer de mama podría reducir la carga de trabajo de los radiólogos hasta en un 70%, sin reducir las tasas de detección de cáncer.

El estudio, realizado por investigadores del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica (IMIBIC; Córdoba, España) y ScreenPoint Medical (Nijmegen, Países Bajos), comparó una estrategia de clasificación de IA simulada utilizando el software Transpara AI de ScreenPoint con la lectura doble o simple por radiólogos en un análisis retrospectivo de 15.987 imágenes de tomosíntesis digital de mama (DBT) y de mamografía digital (MD) del ensayo de detección de tomosíntesis, de Córdoba.

Los exámenes incluyeron 98 cánceres detectados por cribado y 15 cánceres de intervalo. Los resultados mostraron que, en comparación con la lectura doble de imágenes DBT, la DBT con IA daría como resultado un 72,5% menos de carga de trabajo, una sensibilidad no inferior y una tasa de recuperación un 16,7% más baja. Se obtuvieron resultados similares para la MD con IA; en comparación con la lectura doble original de imágenes de MD, la MD con IA daría como resultado un 29,7% menos de carga de trabajo, un 25% más de sensibilidad y un 27,1% menos de tasa de recuperación. El estudio fue publicado el 4 de mayo de 2021 en la revista Radiology.

“La lectura de las imágenes DBT puede tardar el doble de tiempo para los radiólogos en comparación con la MD. Sin embargo, con la IA, es posible pasar del uso de mamografías digitales a la tomosíntesis digital de mama”, dijo el autor principal, el radiólogo, José Luis Raya-Povedano, MD, de la Unidad de Cáncer de Mama en el IMIBIC. “El flujo de trabajo de los programas de detección del cáncer de mama se podría mejorar, dada la gran carga de trabajo y la gran cantidad de evaluaciones falsas positivas y falsas negativas”.

Transpara se basa en FusionAI, una combinación de patología, imágenes clínicas, física de rayos X y técnicas de aprendizaje profundo (DL), diseñadas para mejorar la exactitud de la lectura de mamografías, ayudar a interpretar áreas sospechosas, aumentar la confianza en casos normales y sospechosos y acelerar la lectura de mamografías en 2D y 3D.


Enlace relacionado:
Instituto Maimónides de Investigación Biomédica
ScreenPoint Medical


Print article
Radcal
Sun Nuclear

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: El primer sistema de rayos X para cardiología habilitado para IA aprobado por la FDA (Fotografía cortesía de Omega Medical)

Primer sistema de rayos X habilitado para IA aprobado por la FDA para cardiología reduce la dosis hasta en un 84 %

El primer sistema de rayos X habilitado para IA, aprobado por la FDA, que está diseñado específicamente para laboratorios de cardiología, representa el próximo salto... Más

RM

ver canal
Imagen: Locus coeruleus como se ve en un escáner  de resonancia magnética 7T (Fotografía cortesía de la Universidad de Cambridge)

Escáneres de resonancia magnética 7T ultrapotentes podrían ayudar a curar síntomas previamente intratables en enfermedad de Parkinson

Tanto la enfermedad de Parkinson como un trastorno relacionado, la parálisis supranuclear progresiva (PSP), son enfermedades cerebrales progresivas que no solo afectan el movimiento sino que también... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: QUSTom es el primer proyecto que utilizará la supercomputación para detectar tumores (Fotografía cortesía de Pexels)

Modalidad de imagen que combina ultrasonido y supercomputación podría revolucionar la detección del cáncer de mama

El cáncer de mama es el tipo de tumor diagnosticado con más frecuencia en el mundo, con 2,3 millones de mujeres diagnosticadas en 2020 y 700.000 muertes por esta enfermedad ese mismo año.... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: Cómo funciona el manejo de imágenes médicas de Nucleus.io (Fotografía cortesía de NucleusHealth)

Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento

Un conjunto de soluciones de software del ecosistema de imágenes proporciona accesibilidad segura a las imágenes médicas, mejorando los flujos de trabajo y la atención a los pacientes. La plataforma... Más

Industria

ver canal
Imagen: El mercado global de imágenes de diagnóstico es impulsado por los avances tecnológicos (Fotografía cortesía de Pexels)

Mercado global de imágenes de diagnóstico superará los 33 mil millones de dólares para 2026

El mercado global de imágenes de diagnóstico es uno de los segmentos más críticos del sector de la salud. Las imágenes médicas ayudan en la detección temprana... Más
Copyright © 2000-2022 Globetech Media. All rights reserved.