Software de procesamiento mediante IA mejora la calidad de las imágenes de resonancia magnética

La solución de software se integra a la perfección con el escáner, reduciendo el tiempo de adquisición y mejorando la experiencia del paciente durante los procedimientos de imagenología, al tiempo que aumenta la eficiencia de los exámenes y la rentabilidad de los proveedores.

SubtleMR utiliza algoritmos similares a los del primer producto de la compañía, SubtlePET, una solución de IA que permite completar más exámenes de TEP en comparación con las imágenes TEP convencionales, sin la necesidad de un gasto de capital adicional, y SubtleGAD, que fue diseñado para reducir la dosis de gadolinio durante los procedimientos de imagenología. El uso de los productos impulsados por IA es particularmente beneficioso para pacientes que tienen dificultades para mantenerse quietos durante largos períodos de tiempo, reduciendo la proporción de imágenes cargadas de artefactos y la necesidad de volver a escanear que representan un desafío tanto para los pacientes como para los médicos.

“Esperamos ayudar a los departamentos de radiología y centros de imagenología a aprovechar al máximo sus escáneres de resonancia magnética existentes. Nuestro enfoque en la adquisición de imágenes y el flujo de trabajo nos diferencia de otras compañías de IA que trabajan en productos de diagnóstico posprocesamiento y asistidos por computadora”, dijo Enhao Gong, PhD, fundador y director ejecutivo de Subtle Medical. “No reemplazamos a los radiólogos, abordamos el enorme costo para la atención médica de los Estados Unidos al aprovechar el aprendizaje profundo en imágenes a nivel de infraestructura para permitir una atención mejor y de mayor calidad”.

“Una de las cosas más emocionantes de la reconstrucción del aprendizaje profundo es cómo redefine la negociación habitual entre el tiempo del examen y la calidad de la imagen”, dijo Christopher Hess, MD, presidente del departamento de radiología e imagenología biomédica de la Universidad de California, San Francisco (UCSF; EUA). “Esto podría conducir a un valor importante aguas abajo para las operaciones de imagenología y para la experiencia de los pacientes”.

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