Aide au diagnostic, quantification, caractérisation, reconstruction d’image: l’intelligence artificielle médicale à portée de main pour la radiologie

qER

Solución de IA para el diagnóstico de urgencias en TC craneales

qER es una herramienta que ayuda a los radiólogos y a los servicios de emergencia a detectar patologías cerebrales. qER analiza las imágenes de rayos X, detecta diversas patologías cerebrales como hemorragias o fracturas de cráneo e integra los resultados en el entorno de lectura habitual del radiólogo.

Detección automática, localización y seguimiento a largo plazo de trastornos cerebrales urgentes y críticos para el paciente

El qER detecta las hemorragias intracerebrales y sus subtipos, los infartos de miocardio, los efectos de masa de los tumores, las anomalías de la línea media, las atrofias y las fracturas de cráneo.

Clasificación y ordenación automáticas de los exámenes destacados dentro de una lista de trabajo

Clasificación y ordenación automática de las evaluaciones marcadas dentro de una lista de trabajo

Generación automática de un informe con una imagen anotada y las patologías detectadas y localizadas.

El qER elabora un informe precumplimentado que incluye imágenes anotadas, información sobre la urgencia o criticidad del examen, así como las anomalías detectadas y su localización.

  • Patologie cerebrali
  • Emorragie
  • Attacchi di cuore
  • Atrofie
  • Fratture del cranio
  • Raggi X
  • Rilevamento

Priorizar el flujo de pacientes

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Este asistente de triaje de IA permite priorizar el flujo de pacientes en situaciones de emergencia y mejora la atención al paciente.

Ahorro de tiempo

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Ahorra tiempo al detectar automáticamente patologías cerebrales específicas.

Integrazione nella vostra infrastruttura

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Integrare il supporto dell’IA direttamente nell’infrastruttura esistente e nel normale flusso di lavoro clinico.

Gane tiempo, asegure su diagnóstico y optimice su flujo de trabajo con Incepto.

Testimonial

Se trata de uno de los mayores avances de la IA en radiología porque extiende el Deep Learning a la orientación de emergencia para muchas exploraciones cerebrales.

Dr Eric Topol,

Scripps, USA

Publications

  1. National trends in use of computed tomography in the emergency department. Kocher, K. E. et al. Ann. Emerg. Med 58, 452–462 (2011).
  2. Development and Validation of Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans. S. Chilamkurthy, et al. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204155
  3. Chilamkurthy, Sasank, Rohit Ghosh, Swetha Tanamala, Mustafa Biviji, Norbert G Campeau, Vasantha Kumar Venugopal, Vidur Mahajan, Pooja Rao, and Prashant Warier. “Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans: A Retrospective Study.” The Lancet 392, no. 10162 (December 2018): 2388–96. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31645-3.
  4. Artificial intelligence pinpoints nine different abnormalities in head scans. Emily Mullin. Nature Medicine (2018). 10.1038/d41591-018-00003-4.

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