Anuncian nueva sociedad de investigación de tecnología diagnóstica integral
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 10 Aug 2016 |
Se ha anunciado un acuerdo global de colaboración de investigación en aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) para el cuidado de emergencia de la apoplejía.
Las aplicaciones de aprendizaje profundas y de IA, serán entrenadas usando imágenes médicas y datos de pacientes anónimos, de los sistemas de historias clínicas electrónicas (EMR), hospitalarios. Las aplicaciones utilizarán los archivos de datos de las principales modalidades.
MedyMatch Technologies (Andover, MA, EUA), una compañía de atención de salud y análisis de datos anunció la asociación con Capital Health (Pennington, NJ, EUA). Tecnología MedyMatch utiliza la inteligencia artificial y los análisis cognitivos para crear herramientas de soporte de decisiones, en tiempo real, para su uso en medicina de urgencias. El objetivo de la asociación es desarrollar una herramienta de ayuda para las decisiones con el fin de mejorar los resultados para los pacientes con accidentes cerebrovasculares. Tecnología MedyMatch también anunció que este es la primero de una serie de asociaciones previstas en los EUA
Gen Saragnese, presidente y director ejecutivo de Tecnología MedyMatch, dijo: “MedyMatch está emocionado de trabajar con una institución líder, como Capital Health, que ofrece servicios avanzados de radiología, que ayudan a apoyar los diagnósticos críticos necesarios para su centro integral de accidentes cerebrovasculares. La verdadera innovación en la asistencia sanitaria sólo viene de la estrecha colaboración entre los médicos y la industria de clase mundial. Nuestra asociación, con Capital Health, reúne la tecnología avanzada en el aprendizaje profundo y la experiencia clínica que acelerará la transformación que todos deseamos en la asistencia sanitaria, un mejor cuidado a un menor costo. Tener acceso a un archivo de datos de imágenes médicas anónimas, y la comprensión de los resultados de los pacientes, representa una oportunidad, sin precedentes, para la inteligencia artificial MedyMatch con el fin de auto-aprender, auto marcar y etiquetar, cientos de enfermedades”.
Enlaces relacionados:
MedyMatch Technologies
Capital Health
Las aplicaciones de aprendizaje profundas y de IA, serán entrenadas usando imágenes médicas y datos de pacientes anónimos, de los sistemas de historias clínicas electrónicas (EMR), hospitalarios. Las aplicaciones utilizarán los archivos de datos de las principales modalidades.
MedyMatch Technologies (Andover, MA, EUA), una compañía de atención de salud y análisis de datos anunció la asociación con Capital Health (Pennington, NJ, EUA). Tecnología MedyMatch utiliza la inteligencia artificial y los análisis cognitivos para crear herramientas de soporte de decisiones, en tiempo real, para su uso en medicina de urgencias. El objetivo de la asociación es desarrollar una herramienta de ayuda para las decisiones con el fin de mejorar los resultados para los pacientes con accidentes cerebrovasculares. Tecnología MedyMatch también anunció que este es la primero de una serie de asociaciones previstas en los EUA
Gen Saragnese, presidente y director ejecutivo de Tecnología MedyMatch, dijo: “MedyMatch está emocionado de trabajar con una institución líder, como Capital Health, que ofrece servicios avanzados de radiología, que ayudan a apoyar los diagnósticos críticos necesarios para su centro integral de accidentes cerebrovasculares. La verdadera innovación en la asistencia sanitaria sólo viene de la estrecha colaboración entre los médicos y la industria de clase mundial. Nuestra asociación, con Capital Health, reúne la tecnología avanzada en el aprendizaje profundo y la experiencia clínica que acelerará la transformación que todos deseamos en la asistencia sanitaria, un mejor cuidado a un menor costo. Tener acceso a un archivo de datos de imágenes médicas anónimas, y la comprensión de los resultados de los pacientes, representa una oportunidad, sin precedentes, para la inteligencia artificial MedyMatch con el fin de auto-aprender, auto marcar y etiquetar, cientos de enfermedades”.
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