DeepHealth, tecnologie Ai per affrontare sfide in radiologia
Il portfolio integrato di soluzioni al Congresso di Milano
Facendo leva su algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa, la fiducia clinica e i risultati per i pazienti, DeepHealth ha presentato al primo congresso congiunto dell'area radiologica, in corso a Milano, il suo portfolio integrato di soluzioni per affrontare le sfide della radiologia. Il punto di partenza, a quanto fanno sapere dall'azienda, è un sistema operativo cloud-native (DeepHealth OS) che unifica i dati generati lungo tutto il processo di lavoro - sia clinico sia operativo - e personalizza ambienti di lavoro supportati dall'Intelligenza Artificiale per tutti i professionisti coinvolti nel continuum radiologico. Con un focus negli ambiti della salute mammaria, polmonare, cerebrale e prostatica, le soluzioni di DeepHealth puntano a migliorare i risultati di cura per i pazienti di tutto il mondo, attraverso l'utilizzo dell'AI a supporto di programmi di screening e diagnosi su ampia scala, con l'obiettivo di favorire un'identificazione più precoce, affidabile ed efficiente di queste malattie. Il software di Brain AI di DeepHealth (in precedenza denominato Quantib ND) ha avuto un ruolo chiave nell'ambito dello studio condotto presso la Asl Roma 2, per favorire la diagnosi precoce dei disturbi cognitivi nella popolazione geriatrica. La segmentazione supportata dall'Ai della volumetria cerebrale eseguita con Risonanza Magnetica (MRI) ha mostrato una correlazione positiva dell'86% con i test neuropsicologici e il 92% di sensibilità nell'individuazione dell'atrofia ippocampale associata alla demenza di Alzheimer, contribuendo così all'identificazione precoce del declino cognitivo. In ambito oncologico, la tecnologia di DeepHealth per la prostata sta supportando l'individuazione del tumore prostatico e l'efficienza dei processi operativi. Il software accelera il processo di analisi delle immagini prostatiche, garantendo maggiore qualità e precisione diagnostica.
Y.A. Ibarra--LGdM