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Especialidades / Enfermedades del siglo XXI / Cardiovascular

Fecha de publicación: 4 enero, 2019 / Fecha de Modificación: 4 enero, 2019

Nuevos dispositivos avanzados para una plataforma de Inteligencia Artificial

La herramienta Edison incluye tecnologías que pueden mejorar la fiabilidad de los escáneres, ayudar a los médicos a detectar y priorizar los casos más graves, y ampliar el tiempo de vida útil de los aparatos

Redacción Farmacosalud.com

La firma GE Healthcare ha anunciado durante el 104 Congreso Anual de la sociedad Norte Americana de Radiología (RSNA), nuevas aplicaciones y dispositivos inteligentes desarrollados en el marco de ‘Edison’, una plataforma que ayuda a acelerar el desarrollo y adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y a capacitar a los proveedores para facilitar un cuidado de la salud más rápido y preciso. Edison forma parte del creciente portfolio digital de GE Healthcare y servirá como un ‘hilo digital’ para las colaboraciones y productos existentes en el área de la IA.

Los colaboradores clínicos pueden utilizar Edison para desarrollar algoritmos, mientras que los socios tecnológicos pueden trabajar de manera conjunta con GE Healthcare para ofrecer los últimos adelantos en procesamiento de datos para las aplicaciones de Edison y los dispositivos inteligentes. El mercado de la Inteligencia Artificial en salud alcanzará los 6,6 mil millones de dólares en 2021, y el 39%[1] de los proveedores sanitarios afirman que están invirtiendo en IA, aprendizaje automático y análisis predictivo.

Aplicaciones de Edison

En línea con el potencial de esta tecnología, GE Healthcare presenta las siguientes aplicaciones de Edison y los dispositivos equipados con Edison:

• Herramienta de procesado automático con base de Inteligencia Artificial para resonancia magnética cerebral diseñada para incrementar la fiabilidad y la productividad. Está diseñada para proporcionar ‘slice prescriptions’ automáticas que pueden contribuir a reducir pasos previos redundantes y manuales. Genera imágenes que tienen menor variabilidad, lo que puede ayudar a reducir las probabilidades de repetición de pruebas por colocación incorrecta del paciente.

• Un incremento en la coherencia es particularmente importante cuando se hacen evaluaciones para enfermedades como el Alzheimer y la Esclerosis Múltiple. Presenta un modelo de red neuronal pre-entrenada que puede potenciar algoritmos de enseñanza y de reconocimiento anatómico que se apoya en una base de datos de alrededor de 36.000 imágenes de estudios clínicos y sitios de referencia.

• Aplicación para poder identificar casos críticos de neumotórax para permitir la priorización de la revisión de imágenes. Creado para identificar con gran exactitud (>0.95 AUC) en las pruebas de Rayos X del tórax el estado de esta potencial amenaza para la vida. Los algoritmos de IA están alojados en el sistema móvil de Rayos X – el primero de este tipo integrado en un dispositivo de imagen médica – diseñado para compartir el resultado a través de una notificación en pantalla. Cuando se identifica el neumotórax, las notificaciones alertan al equipo clínico para permitir la priorización de revisión de imágenes.

• Aplicación que proporciona acceso continuado al último software disponibles para los escáneres, extendiendo el tiempo de vida del dispositivo y haciéndolo más valioso en el tiempo. Las aplicaciones pueden ser elegidas basándose en las necesidades específicas del hospital o el sistema sanitario, con opciones que van desde la hemorragia intracraneal y la detección de infartos, a la reducción de dosis y optimización de los análisis de función cardiaca.

Lesiones compatibles con infarto isquémico Fuente: www.farmacosalud.com / Archivo

Lesiones compatibles con infarto isquémico
Fuente: www.farmacosalud.com / Archivo

• La Segmentación automatizadas de lesiones para incrementar la productividad a través de la automatización. Los usuarios de ecografías experimentan retos ergonómicos significativos debido a los repetitivos pasos de las pruebas. La Segmentación Automatizada de Lesiones ayuda a eliminar la necesidad del usuario de medir lesiones manualmente, segmentado una lesión identificada en el pecho, tiroides o hígado y proporcionando automáticamente un perfil de la lesión y el área correspondiente. Esta característica también ayuda a garantizar la coherencia entre los diferentes usuarios, o incluso el mismo usuario, para la documentación y seguimientos.

“Hay mucho contenido oculto en los datos, pero se necesita una importante sofisticación para extraer el valor”, dijo la Dra. Rachel Callcut, profesora asociada de Cirugía en UCSF, cirujana en UCSF Health y Directora de Datos Científicos en el Centro de Innovación Médica Digital. “La Inteligencia Artificial nos da la oportunidad de ver patrones que no vemos y cambia el modo en el que ofrecemos cuidados a los pacientes, y que, en última instancia, puede mejorar los resultados”.

Referencias
1. Accenture 2018 Consumer Survey on Digital Health, 2018.

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