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
Ampronix,  Inc

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.

Algoritmos para el análisis de las TC son muy exactos en la detección de la COVID-19

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 11 May 2020
Print article
Imagen: La IA puede ayudar a los radiólogos a detectar rápidamente la COVID-19 (Fotografía cortesía de RADLogics)
Imagen: La IA puede ayudar a los radiólogos a detectar rápidamente la COVID-19 (Fotografía cortesía de RADLogics)
Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) nuevo admite imágenes de tomografía computarizada (TC) de tórax para pacientes con COVID-19.

Los algoritmos de RADLogics (Tel Aviv, Israel) aplican el análisis e interpretación de imágenes de aprendizaje automático para detectar, cuantificar y rastrear automáticamente la COVID-19 mediante exámenes de TC torácica sin contraste. El análisis de imagenología basado en IA genera una “puntuación de corona” sugerida para medir la progresión de la enfermedad de un paciente. Para el análisis de tiempo, el algoritmo mide opacidades más pequeñas y visualiza opacidades más grandes en un mapa de calor basado en cortes o en una visualización de volumen tridimensional (3D). Los algoritmos se integran fácilmente, tanto internamente como a través de una plataforma de flujo de trabajo que utiliza Amazon Web Services (AWS) para procesar hasta un millón de estudios de TC por día.

En un estudio en el que participaron 157 pacientes con y sin COVID-19 en el Sistema de Salud de Monte Sinaí (Nueva York, NY, EUA) y otras instituciones, los algoritmos de análisis de imágenes de TC, desarrollados a partir de múltiples conjuntos de datos internacionales, pudieron diferenciar la COVID-19 con 98,2 % de sensibilidad y 92,2% de especificidad. Según los investigadores, la detección y evaluación rápidas de grandes volúmenes de estudios de imágenes de tomografía computarizada torácica pueden ayudar a los sistemas de salud ayudando a los radiólogos y los equipos de atención aguda que podrían estar abrumados por la cantidad de pacientes.

“Hemos visto una demanda increíblemente fuerte de los sistemas y proveedores de atención médica de todo el mundo. Nuestro sistema ha permitido a estos hospitales mejorar su capacidad para manejar pacientes sintomáticos, especialmente aquellos con estado respiratorio grave o que empeora”, dijo Moshe Becker, director ejecutivo y cofundador de RADLogics. “Nuestra solución mejora la atención al paciente al proporcionar a los médicos una “puntuación de corona” que facilita a los médicos mediciones automáticas de la extensión de la enfermedad de los pacientes con COVID-19, lo que permite a los médicos manejar mejor el tratamiento de cada paciente”.

“Las epidemias actuales exigen nuevos enfoques de gestión de la asistencia sanitaria, y la gestión clínica efectiva depende más de la gravedad de la enfermedad que de la identificación del virus”, dijo Sergey Morozov, MD, PhD, MPH, director ejecutivo del Centro de Telemedicina y Diagnóstico de Moscú (Rusia). “Esperamos integrar la solución basada en inteligencia artificial de RADLogics en nuestra red de hospitales en Moscú, donde las imágenes juegan un papel crucial en el manejo de los pacientes, específicamente las TC de tórax. Permite definir pacientes sintomáticos y estratificarlos en grupos de carga de enfermedad leve, moderada y grave”.

La COVID-19 se manifiesta típicamente con opacidades pulmonares en vidrio esmerilado bilaterales en la TC. Las opacidades nodulares, el patrón de pavimentación loca y una distribución periférica de la enfermedad pueden ser características adicionales útiles en el diagnóstico temprano. Por otro lado, la cavitación pulmonar, los nódulos pulmonares discretos, los derrames pleurales y la linfadenopatía están característicamente ausentes.

Enlace relacionado:
RADLogics


Print article

Canales

RM

ver canal
Imagen: El dispositivo de protección de la bomba de infusión SpaceStation MRI (Fotografía cortesía de B. Braun)

Bombas de infusión compatibles con la resonancia magnética extienden el cuidado permanente

Un dispositivo nuevo de protección para bombas de infusión permite la administración continua de medicamentos a los pacientes, incluso dentro del conjunto de imágenes por resonancia magnética (RM).... Más

Industria

ver canal
Imagen: AI-Rad Companion Chest CT genera automáticamente informes estandarizados, reproducibles y cuantitativos en formato DICOM SC (Fotografía cortesía de Siemens Healthineers).

Software para la TC de tórax basada en IA de Siemens Healthineers recibe aprobación de la FDA de los EUA

La Administración de Medicamentos y Alimentos de los Estados Unidos (FDA) aprobó tres módulos de AI-Rad Companion Chest CT, un asistente de software inteligente de Siemens Healthineers (Erlangen, Alemania)... Más
Copyright © 2000-2020 Globetech Media. All rights reserved.