Software impulsado por IA busca reducir en 6 veces la dosis de radiación de exámenes de fluoroscopia
Actualizado el 13 Feb 2022
Un innovador software impulsado por inteligencia artificial (IA) utiliza el aprendizaje profundo (DL) para reducir la dosis de radiación necesaria durante los exámenes de fluoroscopia.
Subtle Medical, Inc. (Menlo Park, CA, EUA) recibió una subvención SBIR de los NIH para desarrollar el software impulsado por IA, SubtleIR, en línea con la misión de la compañía de acelerar el acceso a imágenes médicas más rápidas, seguras e inteligentes. Esta es la segunda subvención SBIR de los NIH otorgada a Subtle. La primera fue para SubtleGAD, un software basado en inteligencia artificial que utiliza aprendizaje profundo para reducir drásticamente la dosis de contraste necesaria durante los exámenes de imágenes médicas con contraste.
La fluoroscopia es una herramienta común para las intervenciones guiadas por imágenes en cirugías. El nuevo software reducirá potencialmente la exposición a la radiación en el quirófano, minimizando el riesgo de desarrollo de cáncer tanto para los pacientes como para el personal de radiología. Subtle tiene como objetivo mejorar los videos de fluoroscopia adquiridos con niveles de dosis hasta un 83 % más bajos en videos con calidad de dosis completa. Esta conversión se realizará en tiempo real, de modo que el cirujano pueda recibir retroalimentación de video sin demora mientras reduce en gran medida la exposición a la radiación tanto del paciente como de los médicos que lo operan.
Además, Subtle tiene como objetivo optimizar la velocidad de procesamiento de estos modelos de DL aprovechando varias aceleraciones de software y hardware para aplicaciones en tiempo real para lograr una velocidad de procesamiento de más de 30 fps, lo que permitirá una integración perfecta entre la captura de video y la visualización posterior. Se publicó una investigación reciente sobre la tecnología de SubtleIR en la MICCAI que muestra una reducción de la dosis 4 veces mayor al tiempo que proporciona una calidad de video equivalente o mejor a la de nivel de dosis normal, según lo respaldan las métricas cuantitativas y la revisión de cirujanos.
"Recibir esta subvención SBIR nos permitirá satisfacer la demanda de nuevas aplicaciones de IA que respalden la terapia y las cirugías guiadas por imágenes. Con esta tecnología, los hospitales y los centros de imágenes podrán realizar exámenes de fluoroscopia de dosis baja más seguros, sin sacrificar la calidad clínica de las imágenes", dijo Enhao Gong, PhD, cofundador y director ejecutivo. "Agradecemos el apoyo de los NIH en el desarrollo de este novedoso producto de IA y esperamos implementarlo en entornos clínicos".
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