人工智能诊断旨在确保宇航员的健康,也在初级保健中

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人工智能诊断旨在确保宇航员的健康,也在初级保健中
人工智能诊断旨在确保宇航员的健康,也在初级保健中

艾琳·伊格莱西亚斯·阿尔瓦雷斯

消息

2024 年 5 月 16 日4 分钟

人工智能健康创新

拉巴斯医院致力于在ALISSE项目框架内实施GMV技术公司开发的人工智能解决方案,以在高质量医学图像的支持下提高诊断准确性。

早期诊断对于加快疾病的治疗至关重要。从这个意义上说,技术再次为社会服务,以优化评估和诊断过程。具体来说,人工智能(AI)在改善健康领域的流程和促进明智决策方面打开了一扇可能性之窗。这一点在科技公司 GMV 发起的健康科技观察者第三日庆祝活动中得到了强调。这项任命的标题是“人工智能应用于放射诊断” ,重点是在初级保健领域用人工智能解释医学图像,以及人工智能在太空医疗保健中的应用。

两个学科在这次通话中找到了联系;马德里社区正在研究如何将拉巴斯大学医院正在研究用于宇航员的放射诊断模型应用于初级保健。 2021年1月,GMV接到欧洲航天局的任务,领导ALISSE项目联盟。这项倡议的目标是让宇航员在太空任务这样恶劣的环境中更容易照顾自己的健康

为此,它开发了基于深度学习的人工智能技术,指导和协助宇航员获取可能受载人航天条件影响的不同器官的高质量诊断超声图像。在该项目开发的框架内,拉巴斯公立医院的紧急放射科负责临床建议、图像标记和技术验证。从那时起,卫生部长法蒂玛·马图特在开幕致辞中解释说, “我们开始考虑如何将其输出到初级保健等其他领域,但始终由知道如何培训技能的专家领导。 “必须获得。”

从宇宙飞船到初级保健中心

GMV 开发的人工智能解决方案可以从航天器推断到初级保健中心,即使是在远离医院或专门放射中心的地方,在许多情况下避免了前往患者身边并减少了等待结果时的不确定性,从而释放了时间确实需要专门干预的医院资源。考虑到世界卫生组织估计 80% 的医疗决策是基于诊断成像,人工智能在超声中的集成无疑开辟了医疗保健的新领域。

此外,初级保健解决了患者90%以上的就诊原因,因此可以被认为是通往公共卫生系统的门户。人工智能可以在高质量医学图像的支持下提高初级保健的培训和诊断准确性,促进早期诊断并能够排除病理,而无需转移到医院。这种效率的提高直接影响患者护理,提供更好的结果和更大的分辨率能力,避免等待放射科医生执行的医学图像结果。

在该中心放射科专家进行的临床评估中,已经证实,没有经验或没有接受过医疗培训的人员十有八九都能获得足够诊断质量的图像,这一比例与超声专家获得的图像相差不远。说评价。因此,ALISSE的人工智能开发在初级保健中心的应用将允许非专业医护人员获得初步的医学成像测试,这将避免将患者转诊到其他中心的放射科服务。最终,这一发展有利于卫生中心资源的优化,也可以加快诊断过程,并避免患者旅行和延迟开始治疗。

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