Enfoque Radiologico: RADLogics aprobado por la FDA para la nueva aplicación de rayos X de tórax impulsada por IA Aprobación 510 (k) para una nueva aplicación de rayos X de tórax impulsada por IA desarrollada para identificar y priorizar las radiografías de tórax que parecen contener un neumotórax para revisión urgente por parte del radiólogo Solución RADLogics impulsada por IA en uso: radiografía de tórax de la caja positiva COVID-19 con imagen clave de mapa de calor. RADLogics anunció que la nueva aplicación de neumotórax de rayos X de tórax impulsada por IA de la compañía ha recibido la aprobación 510 (k) de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA). La autorización allana el camino para que los proveedores de atención médica, las redes hospitalarias y los médicos tengan acceso a software de inteligencia artificial (IA) que está capacitado a través del reconocimiento de patrones para procesar radiografías de tórax y marcar inmediatamente las exploraciones con sospecha de neumotórax, un pulmón colapsado, para casos urgentes. revisión del radiólogo. La aplicación está disponible de inmediato a través de Nuance AI Marketplace for Diagnostic Imaging. Operando en paralelo con el flujo de trabajo existente, la solución de rayos X de tórax de RADLogics utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para analizar imágenes en busca de características que sugieran neumotórax. Luego, hace que la salida a nivel de caso esté disponible para una estación de trabajo PACS para la priorización o clasificación de la lista de trabajo. La solución impulsada por IA se integra en un flujo de trabajo completo, fluido y seguro para aumentar los equipos de cuidados intensivos con una visión clínica profunda y datos procesables en minutos. La aplicación fue validada y entrenada por un estudio multicéntrico para la detección de neumotórax en cientos de radiografías de tórax. "Estamos muy contentos de recibir la aprobación de la FDA 510 (k) para nuestra aplicación de neumotórax de rayos X de tórax impulsada por IA, que se suma a nuestra gama de soluciones impulsadas por IA para TC y rayos X que están diseñadas para mejorar la eficiencia y reducir el agotamiento para los radiólogos que están bajo mayor presión que nunca ”, dijo Moshe Becker, CEO y cofundador de RADLogics.“ Desde una presión extrema sobre la capacidad y los recursos hasta una tensión financiera importante debido a la pandemia de COVID-19 en curso, no hay duda que el sistema de salud necesita nuevas soluciones, como la inteligencia artificial, para ayudar a los cuidadores a aliviar el aumento de la carga y respaldar mejores resultados ". De acuerdo con las pautas de la FDA para sistemas de imágenes y software para abordar la emergencia de salud pública COVID-19, RADLogics ha puesto sus soluciones de rayos X y TC aprobadas por la FDA a disposición de los hospitales y sistemas de atención médica en los EE. UU. Para la clasificación y el manejo de pacientes. Diseñado para una fácil integración e instalación tanto en las instalaciones como a través de la nube, los algoritmos de RADLogics son compatibles con la plataforma de software de flujo de trabajo patentada de la empresa que permite una implementación rápida en varios hospitales y una integración perfecta con los flujos de trabajo existentes. Para validar aún más el uso de soluciones de rayos X de tórax, la compañía destacó un nuevo documento en preimpresión titulado "COVID-19 en CXR: desde la detección y la puntuación de gravedad hasta el monitoreo de enfermedades del paciente". Dirigido por el profesor Hayit Greenspan de la Universidad de Tel Aviv y miembros del equipo de desarrollo del algoritmo de RADLogics, el artículo estudió la gravedad de la neumonía en pacientes con COVID-19 a través de un estudio longitudinal de la progresión de la enfermedad. Utilizando un modelo de aprendizaje profundo para la detección y segmentación simultánea de neumonía en imágenes de rayos X de tórax (CXR) y generalizado a neumonía COVID-19, el estudio encontró que la medición de la gravedad de la enfermedad a través de un "índice de neumonía" que permitió al equipo de investigación construir un perfil de extensión de la enfermedad en el tiempo para los pacientes hospitalizados. Los resultados de este estudio están disponibles en arXiv.org y se ha enviado a la revista JBHI IEEE para su revisión y posible publicación. Fuente: ITN