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Certificación CE para herramienta de interpretación basada en IA

Por el equipo editorial de Medimaging en español
Actualizado el 18 Jun 2018
Una herramienta de interpretación de radiografías de tórax qXR, basada en IA, que detecta 15 de las anomalías de rayos X de tórax más comunes con una exactitud de más del 90%, ha recibido la certificación CE. Desarrollada por la empresa de servicios de IA para la salud, Qure.ai (Maharashtra, India), qXR se ha capacitado en más de un millón de radiografías de tórax y utiliza un mapa de calor o un cuadro delimitador para señalar anomalías al clínico, ayudando a la confirmación rápida en solo milisegundos.

Las redes neuronales profundas de Qure.ai pueden comprender e interpretar las imágenes médicas con una exactitud sin precedentes y permiten que las máquinas realicen diagnósticos de rutina, mejorando así los costos y los resultados de la atención médica. La compañía ha desarrollado qXR como parte de su línea de productos de aprendizaje profundo para radiología, que incluyen algoritmos de interpretación automatizados para las tomografías computarizadas de la cabeza, las resonancias magnéticas cerebrales y las musculoesqueléticas.

Imagen: La herramienta de interpretación de radiografía de tórax, basada en IA, qXR, ha recibido la certificación CE (Fotografía cortesía de Qure.ai).
Imagen: La herramienta de interpretación de radiografía de tórax, basada en IA, qXR, ha recibido la certificación CE (Fotografía cortesía de Qure.ai).

qXR ya se utiliza globalmente como una herramienta de detección para la tuberculosis en entornos sin profesionales de la salud capacitados. qXR puede acelerar significativamente el protocolo de diagnóstico de tuberculosis mediante la detección de radiografías de tórax en milisegundos. Qure.ai también lanzó una interfaz basada en web en scan.qure.ai que permite a los radiólogos probar el desempeño de qXR al proporcionar a los usuarios una interpretación en tiempo real de las radiografías de tórax.

“La radiografía de tórax es la investigación de radiología más comúnmente realizada, pero una de las más difíciles de interpretar”, dijo la Dra. Shalini Govil, Controladora de Calidad del Grupo de Radiología Asia Columbia. “La solución de Qure.ai podría servir como asistente de radiología, proporcionar un informe preliminar que pueda ser validado por un médico o radiólogo. También han ideado la tecnología para visualizar lo que el algoritmo ve: una forma de ‘ver a través de los ojos de la computadora’. Creo que esto cambiará las reglas del juego en el camino hacia la construcción de confianza en la IA”.

“Nos complace anunciar esta certificación, que despeja nuestro camino al mercado en muchas geografías”, dijo Prashant Warier, cofundador y director ejecutivo de Qure.ai. “qXR puede ayudar a los médicos a detectar y detectar anomalías rápidamente y con exactitud, reduciendo las posibilidades de pasar por alto un diagnóstico”.



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