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MADRID, 8 (EUROPA PRESS)
Philips ha lanzado su solución Precise Suite habilitada para inteligencia artificial que se incorpora a la plataforma Incisive CT y ha anunciado su colaboración con Lunit para incorporar el sistema de detección de pulmón de este proveedor de soluciones de IA a sus equipos de radiología.
Ambas mejoras, explica, "que han sido presentadas durante el evento virtual del Congreso Europeo de Radiología (ECR 2021), se unen el catálogo de soluciones avanzadas para la mejora del flujo de trabajo y el diagnóstico de precisión basado en IA de Philips".
De esta manera, Philips adopta un enfoque holístico para integrar la inteligencia artificial en su cartera de diagnóstico de precisión, tanto en la adquisición de imágenes como en su procesamiento e interpretación, donde los flujos de trabajo inteligentes, automatizados y habilitados para inteligencia artificial pueden aumentar la eficiencia y la confianza clínica de los operadores del sistema.
Gracias a su colaboración con Lunit, la compañía mejorará la productividad y la confianza clínica en el diagnóstico por rayos X, incorporando un conjunto de algoritmos de inteligencia artificial para el análisis de enfermedades pulmonares en imágenes radiológicas de tórax. Esta alianza permite que proveedores, pacientes y administradores transformen los datos en información procesable, proporcionando la atención adecuada en el orden correcto y en el momento adecuado.
"Con flujos de trabajo más sencillos y eficientes podemos reducir la variabilidad y la carga de trabajo del personal de radiología, incrementar su productividad y mejorar la experiencia del paciente. Nuestra asociación con Lunit nos facilita la combinación de una serie de funciones de flujo de trabajo inteligentes y optimizadas en la Interfaz de Usuario Unificada de Radiografía de Philips (Eleva) en todos nuestros sistemas de radiografía digital. A su vez nos ofrece un flujo de trabajo fluido y eficiente, centrado en el paciente", señala Daan van Manen, director general de Diagnóstico por Rayos X de Philips.
El equipo de detección de pulmón de Lunit, INSIGHT CXR, detecta con precisión diez de los hallazgos más comunes en una radiografía de tórax, apoyando la detección de la tuberculosis, y ha demostrado su eficacia clínica para detectar la neumonía, que puede ser un indicador inicial de COVID-19. Al priorizar los casos con puntuaciones anómalas, el equipo permite un rápido triaje de los casos normales, permitiendo a los radiólogos centrarse en la lectura de los casos anómalos.
También con la ayuda de la inteligencia artificial, Philips afronta otros desafíos en el campo de la tomografía computarizada (TC) como son el de aumentar el volumen de pacientes, garantizar la consistencia en la calidad de la imagen, mejorar la eficiencia operativa y reducir el coste por escaneo. Para ello, la compañía presenta Precise Suite, que mediante el uso de IA optimiza y automatiza los flujos de trabajo y mejora la calidad de la imagen, reduciendo así el número de escaneos necesarios y mejorando la confianza en el diagnóstico. Para los departamentos que utilizan la tomografía computerizada en procedimientos intervencionistas, Precise Suite también incluye capacidades mejoradas de seguimiento de agujas.
La solución, que se une a la plataforma Philips Incisive CT, ofrece flujos de trabajo inteligentes desde la adquisición de imágenes hasta la generación de informes con reconstrucción de imágenes habilitada por IA, posicionamiento automatizado del paciente, captura de imágenes cardíacas sin movimiento y orientación al intervencionista en tiempo real para impulsar la precisión en la dosis, la velocidad y la calidad de la imagen.
"Dado que la TC representa una de las modalidades de imágenes más generalizada en la medicina moderna, las mejoras habilitadas por IA que se centran en la confianza en el diagnóstico y la mejora del flujo de trabajo, tienen un enorme potencial para tener un impacto positivo en la prestación de atención médica basada en el valor", afirma Karim Boussebaa, director general de Tomografía Computarizada de Philips.
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