Herramienta de IA mide los nódulos pulmonares con gran exactitud
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 15 Apr 2021 |
Imagen: NinesMeasures mide automáticamente los ejes de los nódulos pulmonares (Fotografía cortesía de Nines)
Una herramienta novedosa de medición de nódulos pulmonares, construida con inteligencia artificial (IA), puede ayudar a acelerar el diagnóstico de ciertas enfermedades respiratorias.
La herramienta semiautomática, NinesMeasure (Palo Alto, CA, EUA), fue diseñada para ser utilizada por radiólogos capacitados para ayudar en el análisis y revisión de imágenes de tomografía computarizada (TC) torácica en adultos. NinesMeasure proporciona información cuantitativa sobre el tamaño de los nódulos pulmonares en un solo estudio al proporcionar mediciones del diámetro del eje largo y del eje corto en el plano axial. Al hacerlo, automatiza un proceso tedioso y que requiere mucho tiempo, ya que cada nódulo debe ser medido cuidadosamente para determinar los cambios de tamaño a lo largo del tiempo.
Basado en el análisis de los datos de imágenes digitales y comunicaciones en medicina (DICOM) y la contribución de un radiólogo que indica la ubicación del nódulo pulmonar, el dispositivo utiliza algoritmos de IA para realizar las mediciones automáticamente. También se puede utilizar para monitorear la progresión del tamaño de los nódulos pulmonares y abordar la coherencia entre estudios que abarque el programa de tratamiento completo de un paciente. NinesMeasure se limita estrictamente al análisis de datos de imágenes; no reemplaza la evaluación del paciente, ni es una herramienta confiable para hacer o confirmar un diagnóstico.
“En general, la radiología es una tecnología avanzada en el uso de imágenes digitales, pero la innovación puede mejorarla”, dijo David Stavens, PhD, cofundador y director ejecutivo de Nines. “Nines libera el camino al unir dos grupos aparentemente dispares, radiólogos calificados e ingenieros brillantes, para transformar la práctica de la radiología para que sea más accesible y eficiente, brindando resultados más rápidos para una atención de calidad a los pacientes. Vale la pena innovar”.
La clasificación actual de los nódulos pulmonares se basa en el tamaño del nódulo, un factor de uso limitado para los nódulos subcentimétricos, o en el tiempo de duplicación del volumen, una variable que requiere exámenes de TC de seguimiento. Como resultado, los nódulos pulmonares muy pequeños, con componentes sólidos de menos de 8 mm de diámetro y, por lo tanto, por debajo del umbral de estratificación de riesgo Lung-RADS 4A, son muy difíciles de clasificar y, a menudo, se les da un plan de gestión de “esperar y ver”.
Enlace relacionado:
www.nines.com
La herramienta semiautomática, NinesMeasure (Palo Alto, CA, EUA), fue diseñada para ser utilizada por radiólogos capacitados para ayudar en el análisis y revisión de imágenes de tomografía computarizada (TC) torácica en adultos. NinesMeasure proporciona información cuantitativa sobre el tamaño de los nódulos pulmonares en un solo estudio al proporcionar mediciones del diámetro del eje largo y del eje corto en el plano axial. Al hacerlo, automatiza un proceso tedioso y que requiere mucho tiempo, ya que cada nódulo debe ser medido cuidadosamente para determinar los cambios de tamaño a lo largo del tiempo.
Basado en el análisis de los datos de imágenes digitales y comunicaciones en medicina (DICOM) y la contribución de un radiólogo que indica la ubicación del nódulo pulmonar, el dispositivo utiliza algoritmos de IA para realizar las mediciones automáticamente. También se puede utilizar para monitorear la progresión del tamaño de los nódulos pulmonares y abordar la coherencia entre estudios que abarque el programa de tratamiento completo de un paciente. NinesMeasure se limita estrictamente al análisis de datos de imágenes; no reemplaza la evaluación del paciente, ni es una herramienta confiable para hacer o confirmar un diagnóstico.
“En general, la radiología es una tecnología avanzada en el uso de imágenes digitales, pero la innovación puede mejorarla”, dijo David Stavens, PhD, cofundador y director ejecutivo de Nines. “Nines libera el camino al unir dos grupos aparentemente dispares, radiólogos calificados e ingenieros brillantes, para transformar la práctica de la radiología para que sea más accesible y eficiente, brindando resultados más rápidos para una atención de calidad a los pacientes. Vale la pena innovar”.
La clasificación actual de los nódulos pulmonares se basa en el tamaño del nódulo, un factor de uso limitado para los nódulos subcentimétricos, o en el tiempo de duplicación del volumen, una variable que requiere exámenes de TC de seguimiento. Como resultado, los nódulos pulmonares muy pequeños, con componentes sólidos de menos de 8 mm de diámetro y, por lo tanto, por debajo del umbral de estratificación de riesgo Lung-RADS 4A, son muy difíciles de clasificar y, a menudo, se les da un plan de gestión de “esperar y ver”.
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