qER
Soluzione AI per la diagnosi di emergenza nelle scansioni TC craniche
qER è uno strumento che supporta i radiologi e i servizi di emergenza nel rilevamento delle patologie cerebrali. qER analizza le immagini radiografiche, rileva varie patologie cerebrali come emorragie o fratture del cranio e integra i risultati nell’ambiente di lettura abituale del radiologo.
Rilevamento automatico, localizzazione e monitoraggio a lungo termine di patologie cerebrali urgenti e critiche per il paziente
Il qER rileva le emorragie intracerebrali e i loro sottotipi, gli infarti del miocardio, gli effetti di massa dei tumori, le anomalie della linea mediana, le atrofie e le fratture del cranio.
Classificazione e ordinamento automatico degli esami vistosi all’interno di una lista di lavoro.
L’algoritmo qER offre ai radiologi e ai medici d’urgenza una panoramica completa di tutti gli esami con risultati AI durante la giornata. I casi critici sono evidenziati e immediatamente identificabili
Generazione automatica di un report contenente un’immagine annotata e le patologie rilevate e localizzate.
qER produce un referto precompilato che include immagini annotate, informazioni sull’urgenza o la criticità dell’esame, nonché eventuali anomalie rilevate e la loro posizione.
- Patologie cerebrali
- Emorragie
- Attacchi di cuore
- Atrofie
- Fratture del cranio
- Raggi X
- Rilevamento
Risparmiare tempo, proteggere la diagnosi e ottimizzare il flusso di lavoro con Incepto
Testimonianza
Si tratta di uno dei più grandi progressi dell’IA in radiologia, perché estende il Deep Learning all’orientamento di emergenza per molte scansioni cerebrali.
Dr Eric Topol,
Scripps, USA
Pubblicazioni
- National trends in use of computed tomography in the emergency department. Kocher, K. E. et al. Ann. Emerg. Med 58, 452–462 (2011).
- 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
- 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.
- Artificial intelligence pinpoints nine different abnormalities in head scans. Emily Mullin. Nature Medicine (2018). 10.1038/d41591-018-00003-4.