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Deep learning y radiografía en urgencias – Resultados del estudio | Marzo de 2023

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“ASSESSMENT OF A COMBINED MUSCULOSKELETAL AND CHEST DEEP LEARNING-BASED DETECTION SOLUTION IN AN EMERGENCY SETTING”. ‍ ‍

A. Parpaleix | C. Parsy | M. Codari | M. Mejdoubi
Publicación : marzo de 2023| European Journal of Radiology Open.

Socios : Milvue, Centre Hospitalier de Valenciennes et Arterys.

Alrededor del 40% de los pacientes que acuden a Urgencias se someten a pruebas de imágenes médicas, siendo la radiografía convencional el estudio más comúnmente prescrito (71% de los casos). Debido al gran número de pacientes y a la escasez de radiólogos en entornos hospitalarios, en promedio, el 82% de las radiografías de urgencia se interpretan en diferido por los radiólogos, en lugar de ser interpretadas directamente durante el examen de urgencia.

¿Podría la inteligencia artificial en imágenes médicas ayudar a los servicios de emergencia para clasificar y diagnosticar a los pacientes?

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