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Una plataforma nueva de IA ayuda a los radiólogos a diagnosticar los accidentes cerebrovasculares más rápido usando los exámenes de tomografía computarizada

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 25 Dec 2018
Una solución nueva de detección de accidentes cerebrovasculares basada en inteligencia artificial (IA) podría ayudar a los radiólogos a detectar y diagnosticar los accidentes cerebrovasculares más rápido que nunca, con el resultado de que los pacientes podrán recibir un tratamiento que les salvará la vida cuando el tiempo es esencial.

Infervision (Beijing, China), una compañía de tecnología que utiliza el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial para ayudar y mejorar el análisis de las imágenes médicas, lanzó el Sistema de Detección de Accidentes Cerebrovasculares AI-CT. Más...
La nueva tecnología ayuda a los médicos a determinar si los pacientes han sufrido una apoplejía hemorrágica (sangrado) o un accidente cerebrovascular isquémico (coágulo de sangre), con el fin de brindar un tratamiento eficaz y más rápido.

En los pacientes con accidente cerebrovascular hemorrágico, la tecnología del Sistema de Detección de Accidentes Cerebrovasculares AI-CT ayuda a los médicos a determinar con exactitud y rapidez si se ha producido un accidente cerebrovascular de tipo hemorrágico, la cantidad de volumen de sangre involucrada y la ubicación de la hemorragia, información que es crucial para decidir las opciones de tratamiento. En los accidentes cerebrovasculares isquémicos, los médicos suelen utilizar las imágenes por resonancia magnética para el diagnóstico, especialmente en las primeras etapas del accidente cerebrovascular. Sin embargo, esto a menudo puede plantear un problema, ya que las resonancias magnéticas no siempre están disponibles las 24 horas del día y también requieren tiempo adicional para la preparación y el examen. Con la plataforma Infervision, los médicos pueden realizar escaneos utilizando las máquinas de TC mucho más fácilmente disponibles y usar la tecnología de IA para llegar a un diagnóstico más rápido y salvar más tejido cerebral a través de un tratamiento más rápido y más apropiado.

Para desarrollar esta capacidad de diagnóstico, la plataforma Infervision aplicó tecnología de aprendizaje profundo y capacitó a varios miles de conjuntos de datos de imágenes médicas anotadas. La plataforma Infervision es probada actualmente por los radiólogos en el Hospital Beijing Tian Tan para diagnosticar el tipo, la ubicación y la gravedad de la apoplejía de un paciente. Además del Sistema de Detección de Accidentes Cerebrovasculares AI-CT, Infervision introdujo anteriormente una plataforma para ayudar a los radiólogos a leer las TC de tórax y las radiografías para detectar el cáncer de pulmón y otras enfermedades cardiotorácicas. Conocidos como el Sistema de Detección de Pulmón AI-CT y el Sistema de Detección de Pulmón AI-DR, estas tecnologías se han utilizado durante más de un año en varios de los mejores hospitales de China, que tiene un período de una gran demanda de diagnósticos de radiología junto con una escasez de radiólogos. La tecnología de Infervision mejora la eficiencia de los radiólogos al reducir el tiempo requerido para leer cada examen de tomografía computarizada y de rayos X y permite a los médicos centrar su atención en las lesiones o nódulos malignos.

“El accidente cerebrovascular es la tercera causa de muerte y la principal causa de incapacidad permanente y pérdida de años de vida independientes en los países occidentales. En Infervision, estamos comprometidos a ayudar a los médicos a acelerar su diagnóstico de accidente cerebrovascular para que los pacientes puedan obtener el mejor tratamiento y el más apropiado, lo más rápido posible. Hemos creado un equipo de algoritmo de aprendizaje profundo de casi 100 personas totalmente comprometidas con el desarrollo de las soluciones de IA más avanzadas para hacer de esto una realidad”, dijo Kuan Chen (CK), fundador y director ejecutivo de Infervision. “Esto puede cambiar la vida de muchos pacientes”.

Enlace relacionado:
Infervision


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