Deep learning e la radiografia d’urgenza – risultati dello studio | Marzo 2023

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

A. Parpaleix | C. Parsy | M. Codari | M. Mejdoubi
Pubblicazione : marzo 2023| European Journal of Radiology Open.
Collaboratori : Milvue, Centre Hospitalier de Valenciennes et Arterys.

Circa il 40% dei pazienti che si recano al pronto soccorso viene sottoposto a esami di diagnostica per immagini, e la radiografia convenzionale è l’esame più frequentemente prescritto (71% dei casi). A causa dell’elevato numero di pazienti e dell’esiguo numero di radiologi presenti in ospedale, in media l’82% delle radiografie d’emergenza viene ora interpretato off-line dai radiologi, anziché direttamente durante l’esame d’emergenza.

L’intelligenza artificiale nell’imaging medico potrebbe aiutare i servizi di emergenza a classificare e diagnosticare i pazienti ?

> Link alla pubblicazione integrale.

> RITORNA ALLE PUBBLICAZIONI SCIENTIFICHE