Plataforma de imágenes impulsada por IA analiza datos de resonancia magnética para detección temprana de enfermedades relacionadas con la edad

La creciente prevalencia de enfermedades relacionadas con la edad y sus efectos en los pacientes, los sistemas de salud y las economías presentan un desafío importante en el sector del cuidado de la salud. A medida que la población mundial envejece, existe una necesidad urgente de herramientas de diagnóstico más eficientes y proactivas para detectar y manejar estas condiciones en una etapa temprana. Una plataforma de imágenes impulsada por IA ahora tiene como objetivo transformar la identificación temprana de enfermedades relacionadas con la edad.

Twinn.health (Londres, Reino Unido) ha presentado una plataforma de imágenes basada en IA que utiliza sofisticados algoritmos de IA para examinar datos de resonancia magnética y ofrecer evaluaciones de riesgo para causas comunes de fragilidad hasta una década antes que las técnicas actuales. La plataforma de Twinn.health es la primera en emplear datos de resonancias magnéticas para la evaluación de riesgos en relación con la fragilidad. Detecta enfermedades crónicas relacionadas con la edad antes que las señales moleculares convencionales, lo que la convierte en una poderosa herramienta para la intervención temprana y la prevención.

La plataforma Twinn.health utiliza mapas de calor para representaciones visuales de áreas de preocupación y tejido adiposo dentro de imágenes de resonancia magnética. Proporciona puntajes generados por IA que reflejan el riesgo de un paciente para enfermedades destacadas y genera informes de casos completos que resumen los hallazgos y análisis claves. La plataforma ha sido validada a través de un estudio clínico retrospectivo que involucró a 400 pacientes y tres radiólogos, arrojando resultados prometedores.

"La plataforma impulsada por IA de Twinn.health ofrece una solución revolucionaria para la detección y el manejo de enfermedades relacionadas con la edad", dijo el Dr. Wareed Alenaini, fundador y director ejecutivo de Twinn.health. "Nuestra misión es desbloquear el verdadero potencial de los datos de imágenes para mejorar los resultados de salud y prevenir múltiples enfermedades con una sola resonancia magnética".

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