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Teleradiology Solutions y Telerad Tech se asocian con Qure.ai para mejores diagnósticos

Por el equipo editorial de Medimaging en español
Actualizado el 06 Aug 2018
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Imagen: Qure.ai, Teleradiology Solutions y Telerad Tech se han asociado para permitir diagnósticos más inteligentes y más rápidos de los datos de rayos X y de tomografía computarizada y para reducir los costos (Fotografía cortesía de iStock).
Imagen: Qure.ai, Teleradiology Solutions y Telerad Tech se han asociado para permitir diagnósticos más inteligentes y más rápidos de los datos de rayos X y de tomografía computarizada y para reducir los costos (Fotografía cortesía de iStock).
El proveedor de inteligencia artificial (IA) para el cuidado de la salud, Qure.ai (Maharashtra, India) se ha asociado con Teleradiology Solutions (TRS, Bangalore, India) y Telerad Tech (T2, Bangalore, India) para permitir diagnósticos más inteligentes y rápidos de los datos de rayos X y de tomografías computarizadas y reducir los costos.

Las redes neuronales profundas de Qure.ai pueden comprender e interpretar imágenes médicas con una exactitud sin precedentes y permiten que las máquinas realicen diagnósticos de rutina, mejorando así los costos y los resultados de atención médica. TRS, un pionero mundial en interpretación de radiología remota y telesalud, ofrece interpretación de todos los estudios de imágenes no invasivas (TC, RM, TEP, estudios de medicina nuclear, radiografías digitalizadas, ECG, angiografía, etc.) y reconstrucciones tridimensionales. de las tomografías computarizadas. Desde su creación en 2002, TRS ha informado los exámenes para más de cinco millones de pacientes y actualmente atiende los requisitos de 150 hospitales y centros de salud en más de 20 países. Su plataforma RADSpa ha sido implementada en 24 países y ha procesado más de 20 millones de estudios y miles de millones de imágenes. T2 es una compañía global de TI de la salud y proveedora de servicios de historiales médicos (RIS-PACS) para teleradiología, y para centros de imágenes médicas y hospitales de todos los tamaños, a nivel mundial.

La experiencia clínica de TRS y la plataforma RADSpa de T2 consolidan la información de informes de radiología de diversas fuentes, lo que permite a los radiólogos revisar estos informes desde cualquier lugar y en cualquier momento. La tecnología de radiografía de tórax de Qure.ai se integrará con la plataforma patentada RIS PACS de T2, RADSpa, que la compañía utiliza para proporcionar servicios de teleradiología en todo el mundo. Al integrar los algoritmos de Qure.ai que generan automáticamente informes de las anomalías en los rayos X y tomografías, los radiólogos y hospitales que utilizan RADspa podrán usar algoritmos de vanguardia para priorizar la atención, realizar diagnósticos más inteligentes y rápidos y reducir los costos. La solución de rayos X para el tórax de Qure.ai puede realizar una detección automática de radiografías de tórax y tuberculosis anormales; las lecturas automatizadas de la empresa pueden tener un impacto significativo en el protocolo de detección de la tuberculosis en todo el mundo.

“En Qure.ai, ampliamos el alcance de nuestros algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a los profesionales médicos a ofrecer mejores resultados a sus pacientes”, dijo Prashant Warier, cofundador y director ejecutivo de Qure.ai. “TRS y Telerad Tech son pioneros en sus respectivos dominios, y estamos entusiasmados con el impacto que esta asociación tendrá en las vidas de millones de pacientes que tocan”.

“Asegurarnos de que los médicos y los hospitales tengan la información necesaria y de la más alta calidad tiene que ser la máxima prioridad”, dijo el Dr. Arjun Kalyanpur, director ejecutivo de Teleradiology Solutions. “Las enfermedades que son de importancia para la salud pública en todo el mundo, como la tuberculosis, están dentro de nuestro interés con el objetivo de proporcionar diagnósticos de alta calidad para facilitar la detección temprana. Qure.ai, TRS y T2 tienen una visión compartida cuando se trata de lograr esto objetivo, y creemos firmemente que esto será muy beneficioso para los médicos, hospitales y pacientes por igual”.


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