Sistema de aprendizaje profundo aumenta precisión y velocidad de los radiólogos para TC de cabeza

La tomografía computarizada del cerebro sin contraste (NCCTB, por sus siglas en inglés) es un método comúnmente empleado para identificar patología intracraneal. A pesar de su uso frecuente, los resultados complejos de la exploración tienden a ser malinterpretados. Ahora, un sistema de aprendizaje profundo actúa como un segundo par de ojos para los radiólogos al interpretar estas exploraciones e identifica hasta 130 hallazgos diferentes en tomografías computarizadas del cerebro sin contraste en menos de dos minutos. Esto es crucial para el diagnóstico y tratamiento rápidos de afecciones como accidentes cerebrovasculares o hemorragias internas en el cerebro que requieren una intervención rápida.

La solución Annalise Enterprise CTB de Annalise.ai (Sídney, Australia) es una solución de IA de radiología de última generación para estudios de TC de cabeza sin contraste. Esta solución de IA está diseñada para identificar rápidamente hasta 130 hallazgos radiológicos diferentes en tomografías computarizadas de cabeza sin contraste, incluidas afecciones que requieren intervenciones urgentes. Ahora, un estudio clínico pionero ha demostrado que esta tecnología de soporte de diagnóstico de última generación puede mejorar eficazmente los niveles de desempeño de los radiólogos.

El estudio de múltiples lectores y casos comparó la efectividad de 32 radiólogos en el diagnóstico de problemas clínicos en TC cerebrales sin contraste. Inicialmente, estos profesionales evaluaron los casos sin la ayuda de la tecnología Annalise Enterprise CTB. Después de una pausa de al menos cuatro meses, se volvieron a revisar los mismos estudios, pero esta vez con el apoyo de la tecnología de Annalise. Los hallazgos mostraron que el uso de Annalise Enterprise CTB aumentó significativamente la precisión de detección y también aceleró el proceso de interpretación en comparación con el trabajo de los radiólogos sin asistencia.

El estudio demostró que la precisión de los radiólogos mejoró en un 32 % con la ayuda de Annalise Enterprise CTB, y el tiempo total necesario para la interpretación disminuyó en un 11 %. Para 91 hallazgos específicos, el sistema aumentó significativamente la precisión de los radiólogos, mientras que para el resto, los resultados fueron comparables a los de los radiólogos que trabajaban sin la solución Annalise. Esto implica que la integración de Annalise Enterprise CTB en la práctica podría ofrecer varias ventajas, como reducir la tasa de errores, aumentar la eficiencia y mejorar la atención al paciente al permitir diagnósticos más rápidos y precisos.

"Este importante estudio clínico indica que el desempeño de los radiólogos mejora con el apoyo de diagnóstico de una solución integral de IA de múltiples hallazgos", dijo Rick Abramson, director médico de Annalise. “Los resultados tienen implicaciones importantes para los pacientes y los médicos. Esperamos seguir midiéndolos y validándolos en los ensayos clínicos que seguimos realizando en todo el mundo”.

Enlaces relacionados:
Annalise.ai  

Visitar la expo >

Ultra-Flat DR Detector

meX+1717SCC

X-ray Diagnostic System

FDX Visionary-A

New

Biopsy Software

Affirm® Contrast

New

Digital Intelligent Ferromagnetic Detector

Digital Ferromagnetic Detector