Nueva solución mejora el control de calidad y diagnóstico basados en IA en imágenes médicas

Los datos de imágenes médicas representan el 80 % de los datos clínicos, y la inteligencia artificial (IA) ofrece un potencial significativo para aprovechar todo su valor, lo que resulta crucial para el diagnóstico clínico, la toma de decisiones y la prevención de enfermedades. Ahora, una nueva solución integra el diagnóstico asistido por IA y el control de calidad inteligente, allanando el camino para una atención médica de precisión y procesos de diagnóstico y tratamiento optimizados.

Huawei (Shenzhen, China), en colaboración con sus socios, ha presentado la solución Medical Technology Digitalization 2.0, que incorpora capacidades de inteligencia artificial, computación, almacenamiento y redes. Esta solución integra aplicaciones innovadoras para implementar control de calidad y diagnóstico basados en IA, mejorando enormemente la calidad y eficiencia del servicio de atención médica. En el campo de las imágenes médicas, la solución puede identificar y puntuar automáticamente la calidad de la imagen, con un control de calidad por IA que alcanza una precisión del 98 %, resultando en una mejora de la calidad de la imagen. Además, la solución admite la segmentación inteligente, la detección y el análisis cuantitativo de los datos de imagen, lo que permite el análisis automático por IA y ayuda al diagnóstico, lo que reduce significativamente la tasa de diagnósticos fallidos.

La solución también reduce el tiempo de diagnóstico en un 40 %, lo que se traduce en un aumento considerable de la eficiencia del diagnóstico y tratamiento. En el campo de la ecografía, se emplean dispositivos de imágenes digitales e inteligentes que funcionan con el sistema operativo OpenHarmony. Mediante la sinergia entre dispositivos de IA y dispositivos de borde, la solución ofrece diagnóstico en tiempo real impulsado por IA y control de calidad centralizado en todas las regiones, con transmisión de video de baja latencia. Esto permite una cobertura total del control de calidad de la ecografía, en lugar de depender de controles puntuales. El retraso de extremo a extremo para el diagnóstico asistido por IA es inferior a 150 milisegundos, lo que mejora continuamente la calidad y la eficiencia de los diagnósticos por ecografía en todas las regiones.

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