Años de innovación tecnológica han significado que los equipos informáticos disponibles en el mercado se hayan vuelto tan poderosos que el aprendizaje profundo de IA (el proceso de generalización de patrones a partir de una gran cantidad de conjuntos de datos) es posible a un costo razonable. La disponibilidad de conjuntos de datos bien seleccionados y de buena calidad también ha mejorado, y se han inventado nuevos métodos de aprendizaje de IA que imitan mejor a los humanos.
La combinación de estos avances ha permitido la aplicación de la IA a todo el flujo de trabajo de Radiología, y este cambio tiene el potencial de ser transformador. Todos podemos aprender mucho del uso de la IA en el entorno de la investigación.
Sin embargo, debemos ser cautelosos.
Ahora se sabe mucho sobre los peligros de entrenar la IA con conjuntos de datos sesgados o de mala calidad y las ventajas de utilizar una población verdaderamente representativa para la verificación. En verdad, el término "Inteligencia Artificial", tal como lo usamos hoy en Radiología y Atención Médica, es un nombre inapropiado. Los algoritmos de IA que se están desarrollando no comprenden los datos que utilizan ni los resultados que producen.
Los algoritmos por sí solos no comprenden la patología, la enfermedad, los pacientes o incluso la atención, pero definitivamente son útiles dados los desafíos que enfrentan los proveedores de atención médica. Especialmente en una época en la que estamos saliendo de una pandemia global que ha cambiado la medicina para siempre.
Los profesionales de la salud son cada vez más "expertos en IA" y están haciendo las preguntas correctas a la industria y a los socios. Los algoritmos de IA que puedan apoyar a los humanos pero no reemplazarlos son un objetivo alcanzable y deseable para todas las partes. Cada vez más, los investigadores de IA enfrentan el desafío de demostrar que su innovación funciona dentro de un flujo de trabajo real y no solo en el entorno de prueba del laboratorio.
El uso adecuado de la IA para optimizar todo el flujo de trabajo de radiología, desde el posicionamiento del paciente en el escáner hasta el proceso de diagnóstico final, puede liberar a los profesionales para dedicar más tiempo a los pacientes y crear más tiempo para trabajos no rutinarios que exigen su experiencia y habilidad. Incorporar la IA en la rutina diaria para crear flujos de trabajo basados en datos, en los que la información relevante se proporciona al médico en la etapa correcta del proceso para permitir una toma de decisiones óptima, es probablemente el desafío final que requiere que los proveedores trabajen juntos.
Actualmente, ninguna organización o empresa individual puede ofrecer estos “flujos de trabajo inteligentes” de próxima generación por sí sola, pero el objetivo de brindar una mejor atención médica para todos es tan convincente que se están formando alianzas y ecosistemas para abordar este desafío fundamental en un momento tan crítico.
Canon contribuye a través de Altivity, nuestro nuevo y audaz enfoque hacia la innovación en IA.
A través de esto, estamos fortaleciendo nuestro enfoque para ayudar a los médicos a aprovechar los datos y transformarlos en conocimientos esenciales que mejoren los resultados de los pacientes y agilicen los flujos de trabajo en todos los ámbitos.
 
Ahora podemos aprovechar la IA en beneficio de todos. Ya está creando una diferencia positiva en la calidad de la imagen y la velocidad de reconstrucción, permitiendo reducir la dosis de radiación y acelerando los flujos de trabajo. Sin embargo, la experiencia humana de los médicos sigue siendo esencial y siempre lo será.

Maximizar el potencial de la inteligencia artificial (IA): diagnóstico basado en

Dr. Ken Sutherland , Jamie Keena, Prof. Sotirios A. Tsaftaris

Desde sus oficinas en Edimburgo, Escocia, Reino Unido, Canon Medical Research Europe desarrolla tecnologías transformadoras de aprendizaje profundo que tienen potencial para mejorar el diagnóstico médico. El equipo de informáticos, ingenieros de software e investigadores clínicos de Canon trabaja junto con algunos de los principales expertos en atención sanitaria del mundo en este campo emergente. VISIONS habló con el Dr. Ken Sutherland, presidente de Canon Medical Research Europe y el profesor Sotirios 'Sotos' Tsaftaris, catedrático de aprendizaje automático y visión por computadora en la Universidad de Edimburgo, y catedrático de investigación en IA sanitaria de Canon Medical/Royal Academy of Engineering. sobre las perspectivas de la IA para afrontar los nuevos desafíos en la atención sanitaria.

Exploring Intelligent Healthcare – AI Today and Beyond

Professor Eliot L, Siegel, MD, Professor Bram van Ginneken, PhD

La inteligencia artificial parece estar en todas partes estos días y está mostrando un tremendo potencial para revolucionar gran parte de nuestro trabajo. A través de Altivity, su enfoque exclusivo de la IA, Canon Medical está aprovechando la IA para crear imágenes más ricas y precisas, agregar y analizar datos biológicos y de imágenes, mejorar los conocimientos clínicos críticos y optimizar los flujos de trabajo, de modo que la medicina de precisión se convierta en una realidad en nuestro mundo del cuidado basado en valores.
 
Rich Mather, presidente de Canon Medical Research USA, habló con dos defensores de la imagen digital y la inteligencia artificial desde hace mucho tiempo: el profesor Eliot L, Siegel, vicepresidente del Departamento de Radiología y Medicina Nuclear de la Facultad de Medicina de la Universidad de Maryland, EE. UU. y el profesor Bram van Ginneken, profesor de análisis de imágenes médicas en el Centro Médico de la Universidad de Radboud, Países Bajos. Juntos, reflexionan sobre los primeros días de la IA y la comparan con los prometedores avances actuales y el brillante futuro de la atención sanitaria inteligente.
Moderator : Rich Mather, PhD President of Canon Medical Research USA, INC. Vernon Hills, IL USA

Abriendo nuevos caminos con la IA

“Creo que apenas estamos empezando a darnos cuenta del potencial innovador de la IA. Sin duda, tendrá un impacto positivo importante en la precisión, la capacidad de descubrimiento, la seguridad y la eficacia en el diagnóstico por imágenes. Y revolucionará la práctica de la radiología diagnóstica. Permitirá que la radiología y los radiólogos sigan siendo relevantes y creo que finalmente entraremos en los albores de la era de la medicina de precisión personalizada”.

Profesor Eliot L, Siegel

IA en radiología: ¿de la promesa a la invisibilidad?

"Se trata de IA y aprendizaje profundo, pero el usuario típico no lo ve porque está integrado en el producto", afirmó el profesor van Ginneken. "La IA puede llegar a volverse invisible, pero seguirá siendo muy útil".

Profesor van Ginneken

La realidad de la IA en la radiología actual

Profesor Eliot L. Siegel, MD, Professor Peter Chang, MD, Dr. Cindy Siegel, Professor Patrik Rogalla, MD, Tom Szostak

Canon Medical trabaja en estrecha colaboración con los principales profesionales de la salud para recopilar sus experiencias y comentarios sobre lo que puede ayudarlos a ellos y a sus pacientes aún más cuando utilizan la IA. Nuestra asociación con los clientes impulsa nuestra innovación continua. Invitamos a cuatro de los principales especialistas en radiología del mundo a compartir sus puntos de vista sobre el panorama de la IA en la práctica clínica actual.

Ver ahora

Utilidad clínica de las imágenes 2D de corte fino posibles gracias a 3T DLR-MRI-
- Maximizar la utilidad en el campo de la ortopedia -

Takahide Kakigi, MD, PhD

Vantage Galan 3T / ZGO*, un sistema de resonancia magnética de alta gama fabricado por Canon Medical Systems Corporation, ha estado en funcionamiento en el Hospital Universitario de Kyoto, Japón, desde 2019. El sistema se actualizó al último sistema en 2020. Esta conferencia se centra en Utilidad clínica de imágenes de corte fino 2D de alta resolución e imágenes MPR obtenidas mediante un sistema de resonancia magnética de reconstrucción de aprendizaje profundo (DLR) 3T, en el campo de la ortopedia.

* Vantage Galan 3T / ZGO no está disponible comercialmente en todos los países

Evaluación de TC coronaria con motor IQ preciso de superresolución (PIQE)

Fuminari Tatsugami

Esta conferencia presenta un breve informe sobre el estado actual de la Reconstrucción de Aprendizaje Profundo (DLR) seguido de una discusión de la experiencia clínica real del autor con el DLR de súper resolución de Canon conocido como Precise IQ Engine (PIQE), que es un método DLR de próxima generación.

Leer paper completo Saber más PIQE

Contact Us