Tecnología basada en la IA para el análisis de ultrasonido recibe la aprobación de la FDA
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 23 Jul 2019 |
Imagen: Una captura de pantalla del software Koios DS Breast 2.0 basado en la IA (Fotografía cortesía de Koios Medical).
Koios Medical, Inc. (Chicago, IL, EUA), un desarrollador del software de apoyo a la toma de decisiones para el diagnóstico por ultrasonido, recibió la aprobación 510 (k) de la Administración de Medicamentos y Alimentos de los EUA, para Koios DS (Soporte de decisiones) Breast 2.0, una versión nueva de su plataforma, basada en aprendizaje automático, que ayuda a los médicos en la clasificación y el diagnóstico del cáncer de mama. El software ofrece una alineación patentada a BI-RADS para cualquier lesión analizada y está disponible conectado a un PACS y/o directamente en el sistema de ultrasonido LOGIQ E10 de GE Healthcare.
Koios DS (Decision Support) Breast 2.0 fue diseñado para ayudar a los médicos a analizar las imágenes de ultrasonido de los senos y alinear la probabilidad de malignidad generada por el aprendizaje automático con la categoría BI-RADS adecuada. El software patentado utiliza un conjunto de algoritmos para ayudar a la detección temprana de la enfermedad al tiempo que reduce las biopsias de tejido benigno. Koios DS Breast 2.0 se puede usar junto con la mayoría de las plataformas principales de PACS y está disponible directamente en LOGIQ E10, el sistema de ultrasonido digital de próxima generación de GE Healthcare que integra inteligencia artificial, conectividad en la nube y algoritmos avanzados para adquirir y reconstruir datos. Los resultados generados por la máquina se pueden exportar directamente a las historias clínicas de las pacientes.
En un estudio reciente con 15 médicos con experiencia relevante de hasta 39 años, cada uno analizó aleatoriamente 900 casos dos veces, separados por un “período de lavado” de un mes. Los médicos que utilizaron el software Koios DS 2.0 AI, experimentaron una mejora estadísticamente significativa en la exactitud, medida por el área bajo la curva ROC (característica operativa del receptor, AUC), mientras que, al mismo tiempo, reducían la variabilidad inter e intraoperador.
“Vemos que la promesa del aprendizaje automático como asistente de un médico llega a buen término. Sin duda, esto mejorará la calidad, los resultados y las experiencias de los pacientes y en última instancia, salvará vidas”, dijo el director ejecutivo de Koios Medical, Chad McClennan. “Koios DS Breast 2.0 demuestra que un sistema entrenado por cientos de miles de imágenes vinculadas a su verdad fundamental puede detectar muchos más cánceres antes, al mismo tiempo que reduce las biopsias benignas y toda la ansiedad, las complicaciones y los gastos asociados. El ultrasonido inteligente es un segundo par de ojos que logra lo que antes era impensable”.
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Koios Medical, Inc
Koios DS (Decision Support) Breast 2.0 fue diseñado para ayudar a los médicos a analizar las imágenes de ultrasonido de los senos y alinear la probabilidad de malignidad generada por el aprendizaje automático con la categoría BI-RADS adecuada. El software patentado utiliza un conjunto de algoritmos para ayudar a la detección temprana de la enfermedad al tiempo que reduce las biopsias de tejido benigno. Koios DS Breast 2.0 se puede usar junto con la mayoría de las plataformas principales de PACS y está disponible directamente en LOGIQ E10, el sistema de ultrasonido digital de próxima generación de GE Healthcare que integra inteligencia artificial, conectividad en la nube y algoritmos avanzados para adquirir y reconstruir datos. Los resultados generados por la máquina se pueden exportar directamente a las historias clínicas de las pacientes.
En un estudio reciente con 15 médicos con experiencia relevante de hasta 39 años, cada uno analizó aleatoriamente 900 casos dos veces, separados por un “período de lavado” de un mes. Los médicos que utilizaron el software Koios DS 2.0 AI, experimentaron una mejora estadísticamente significativa en la exactitud, medida por el área bajo la curva ROC (característica operativa del receptor, AUC), mientras que, al mismo tiempo, reducían la variabilidad inter e intraoperador.
“Vemos que la promesa del aprendizaje automático como asistente de un médico llega a buen término. Sin duda, esto mejorará la calidad, los resultados y las experiencias de los pacientes y en última instancia, salvará vidas”, dijo el director ejecutivo de Koios Medical, Chad McClennan. “Koios DS Breast 2.0 demuestra que un sistema entrenado por cientos de miles de imágenes vinculadas a su verdad fundamental puede detectar muchos más cánceres antes, al mismo tiempo que reduce las biopsias benignas y toda la ansiedad, las complicaciones y los gastos asociados. El ultrasonido inteligente es un segundo par de ojos que logra lo que antes era impensable”.
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