La IA impulsa un sistema de diagnóstico médico por imágenes todo-en-uno
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 16 Jan 2019 |
Imagen: El AI HUB, una plataforma médica todo-en-uno de IA (Fotografía cortesía de JLK Inspection).
Una plataforma innovadora de diagnóstico predictivo de imágenes médicas tiene la capacidad de detectar y monitorizar más de 30 afecciones médicas en 14 regiones del cuerpo con una exactitud milimétrica.
La plataforma de diagnóstico AIHuB de JLK Inspection (Seúl, Corea) es un sistema universal de inteligencia artificial (IA) in situ que permite a los médicos diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas de una manera más rápida y exacta, todo desde la conveniencia de un solo núcleo central. AIHuB se centra en las patologías y enfermedades cerebrales como los accidentes cerebrovasculares isquémicos, los derrames hemorrágicos, los aneurismas cerebrales y la enfermedad de Alzheimer, así como el cáncer de pulmón, el cáncer de próstata, el cáncer de mama y la enfermedad coronaria.
El AIHuB lleva a cabo una patología digital desde diversas modalidades de imagenología, incluida la resonancia magnética (RM), la tomografía computarizada (TC), los rayos X y la mamografía mamaria, lo que proporciona un análisis objetivo basado en la IA en un formato simple. Utilizando la interfaz fácil de usar, la plataforma AIHuB puede proporcionar a los médicos una gestión médica de alta calidad, un tratamiento médico eficiente y servicios médicos transparentes que se conectan a la perfección con todos los demás sistemas hospitalarios, incluidos bibliotecas y solucionadores de redes neuronales.
“Estamos muy contentos de mostrar cómo podemos ayudar a los usuarios con el análisis cuantitativo de sus imágenes médicas a su propia conveniencia”, dijo Won Tae Kim, director ejecutivo de JLK Inspection. “La capacidad de proporcionar un soporte de diagnóstico óptimo basado en tecnologías de aprendizaje profundo, algoritmos únicos y técnicas de procesamiento de imágenes será un gran beneficio para todos los pacientes, ya sea que sufran dolencias menores o mayores”.
La mayoría de la información médica actual se almacena digitalmente, pero los datos de las imágenes, los hallazgos, los valores de laboratorio, los registros digitales de los pacientes y los informes de cirugía se manejan por separado. La integración de datos en un marco unificado puede permitir un manejo más rápido de la información médica y sentar las bases para una interacción eficiente entre diferentes especialidades, lo que permite decisiones clínicas más precisas y personalizadas.
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JLK Inspection
La plataforma de diagnóstico AIHuB de JLK Inspection (Seúl, Corea) es un sistema universal de inteligencia artificial (IA) in situ que permite a los médicos diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas de una manera más rápida y exacta, todo desde la conveniencia de un solo núcleo central. AIHuB se centra en las patologías y enfermedades cerebrales como los accidentes cerebrovasculares isquémicos, los derrames hemorrágicos, los aneurismas cerebrales y la enfermedad de Alzheimer, así como el cáncer de pulmón, el cáncer de próstata, el cáncer de mama y la enfermedad coronaria.
El AIHuB lleva a cabo una patología digital desde diversas modalidades de imagenología, incluida la resonancia magnética (RM), la tomografía computarizada (TC), los rayos X y la mamografía mamaria, lo que proporciona un análisis objetivo basado en la IA en un formato simple. Utilizando la interfaz fácil de usar, la plataforma AIHuB puede proporcionar a los médicos una gestión médica de alta calidad, un tratamiento médico eficiente y servicios médicos transparentes que se conectan a la perfección con todos los demás sistemas hospitalarios, incluidos bibliotecas y solucionadores de redes neuronales.
“Estamos muy contentos de mostrar cómo podemos ayudar a los usuarios con el análisis cuantitativo de sus imágenes médicas a su propia conveniencia”, dijo Won Tae Kim, director ejecutivo de JLK Inspection. “La capacidad de proporcionar un soporte de diagnóstico óptimo basado en tecnologías de aprendizaje profundo, algoritmos únicos y técnicas de procesamiento de imágenes será un gran beneficio para todos los pacientes, ya sea que sufran dolencias menores o mayores”.
La mayoría de la información médica actual se almacena digitalmente, pero los datos de las imágenes, los hallazgos, los valores de laboratorio, los registros digitales de los pacientes y los informes de cirugía se manejan por separado. La integración de datos en un marco unificado puede permitir un manejo más rápido de la información médica y sentar las bases para una interacción eficiente entre diferentes especialidades, lo que permite decisiones clínicas más precisas y personalizadas.
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