O estudo liderado pelo Dr. Vasanth Venugopal teve como objetivo identificar elementos de evasão nos relatórios de radiologia clínica e avaliar a precisão e a validade clínica dos relatórios gerados pela IA das radiografias de tórax. Um conjunto de 297 imagens retrospectivas de radiografia de tórax foi utilizado no estudo. As imagens foram analisadas pelos relatórios Oxipit ChestEye e AI, comparados com os produzidos por um radiologista. A comparação do relatório final e a validação do diagnóstico foram realizadas por um radiologista com 9 anos de experiência clínica. O estudo completo intitulado “Julgando a precisão e a validade clínica dos relatórios de testes gerados por aprendizado profundo” será apresentado na conferência da RSNA em Chicago ainda este ano.
O conjunto de imagens Oxipit ChestEye inclui uma plataforma de diagnóstico por computador (CAD) totalmente automática que suporta 75 achados radiológicos, cobrindo mais de 90% dos casos radiológicos apresentados diariamente aos radiologistas. O ChestEye produz um relatório de texto preliminar padronizado que incorpora todas as informações radiologicamente relevantes presentes em uma imagem de radiografia de tórax, acelerando a descrição do caso e minimizando o risco de resultados secundários negligenciados. Em fevereiro, o Oxipit ChestEye recebeu a certificação CE. Os testes internos da plataforma mostraram 30% de economia de tempo por caso de paciente e reduziram a taxa de erro em até 50%. (...) (Fonte: News Medical)
3) Ministério da Saúde disponibiliza nova versão de sistema para transmissão de dados da Assistência Farmacêutica