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Lumia Apoio a Diagnóstico está incorporada ao PACS Aurora como um agente integrador de algoritmos de Inteligência Artificial (IA)/Machine Learning voltados a diagnóstico médico.
Um dos maiores benefícios potenciais da IA para a saúde está na capacidade de gerar novos insights de diagnóstico a partir de análise da vasta quantidade de dados gerada diariamente durante a rotina de hospitais, clínicas e centros de radiologia.
Lumia pode ser compreendida a partir de duas principais abordagens:
Análise pré-radiológica
Garante a triagem da fila de trabalho e define prioridades a partir do estado do paciente.
Essa tecnologia resulta em melhoria do fluxo e otimização do trabalho nos centros de diagnóstico por imagem. Entre suas competências estão gerenciamento de fila, estudos comparativos, correlação com demais dados do paciente e análise de textos/edição de laudos.
Segmentação automática
Antecipa e complementa o trabalho do especialista. A segmentação automática faz uma análise quantitativa das imagens em busca de achados clínicos, deixando para o radiologista a análise qualitativa.
A segmentação automática de regime autônomo é capaz de fazer detecção, segmentação, classificação e rotulação de achados clínicos no exame. O deep learning funciona por meio de redes convolucionais, que extraem atributos para representar as imagens e classificá-las depois de segmentações, janelamentos e divisões nas imagens. Tudo isso com aprendizado constante a partir do feedback fornecido pelo médico especialista.
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Áreas de
aplicaçãoaplicação - algoritmos
Atualmente, com os algoritmos próprios da Pixeon, Lumia é capaz de analisar e evidenciar achados clínicos em quatro áreas distintas da radiologia: mamografia, raio-x de pulmão, tórax e cálculo de idade óssea e análise de sarcopenia.
Porém, como agente integrador de ferramentas/algoritmos de IA/Machine Learning, outras abordagens de análise estão sendo desenvolvidas juntamente a fornecedores terceirizados: triagem inteligente de pacientes com priorização de alta relevância; ressonância magnética e detecção de hemorragia intracraniana; identificação de traumas e fraturas e análise de raio-x musculoesquelético.
Confira Clique nos links abaixo para conhecer os algoritmos que já estão em estágio avançado de “aprendizado”.
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Hoje os algoritmos de raio-x de tórax são capazes de sinalizar e classificar anomalias como:
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| title | Clique para conhecer os algoritmos de métricas de sarcopenia |
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Esta ferramenta sinaliza os achados clínicos e realiza uma medição automatizada da distribuição de gordura abdominal acompanhada de avaliação da massa muscular.
Esta IA é desenvolvida por um fornecedor Pixeon.
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Além de Lumia, o Arya também dispõe de outros algoritmos para leitura de imagens em ferramentas como a de detecção de vértebras (machine learning semiautônomo), de Ajuste Inteligente de mama e a Remoção Automática de Mesa. | ||
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Entre em contato com a PixeonPara ter mais informações sobre as licenças de Lumia Apoio a Diagnóstico, clique aqui (link inativo) |
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