IA para diagnóstico médico

Los volúmenes de imágenes médicas crecen más rápido de lo que la fuerza laboral de radiólogos puede abarcar. Un radiólogo que revisa cientos de estudios por turno opera bajo fatiga y presión temporal que afectan la precisión diagnóstica. Las herramientas de diagnóstico con IA actúan como un segundo lector — señalando hallazgos que requieren mayor atención y permitiendo a los radiólogos priorizar su cola de revisión según la urgencia clínica.

Lo que desarrollamos

Desarrollamos modelos de deep learning entrenados en conjuntos de datos radiológicos y de anatomía patológica etiquetados específicos para el objetivo clínico — hallazgos en radiografías de tórax, cribado mamográfico, detección de nódulos pulmonares por TC, clasificación de láminas de anatomía patológica. Los modelos se validan contra los estándares de referencia clínicos y se integran con sistemas PACS para que los hallazgos aparezcan en el flujo de trabajo existente del radiólogo en lugar de en una aplicación separada. La puntuación de confianza permite a los radiólogos calibrar su enfoque de revisión: los negativos de alta confianza se procesan rápidamente; los hallazgos señalados reciben atención detallada.