Detección de cáncer de pulmón

Detección temprana para salvar más vidas

El cáncer de pulmón es una de las causas más frecuentes de cáncer y la principal causa de muerte por cáncer a nivel mundial1. Cuando los pacientes presentan síntomas, la enfermedad a menudo ya ha avanzado, con opciones limitadas disponibles para el tratamiento. Como resultado, el pronóstico en el cáncer de pulmón tiende a ser desfavorable, a pesar de los avances en el tratamiento. Sin embargo, cuando la enfermedad se detecta en una etapa temprana, las posibilidades de supervivencia aumentan dramáticamente2.

En consecuencia, existe un creciente interés en la detección del cáncer de pulmón a nivel mundial como la principal oportunidad para reducir la mortalidad por cáncer de pulmón. 

Canon Medical tiene como objetivo ser su socio en la lucha contra el cáncer de pulmón y ofrece un conjunto único de soluciones de detección de cáncer de pulmón. Estas incluyen una serie de tecnologías innovadoras para aumentar su confianza clínica en todas partes, brindando imágenes de alta calidad a baja dosis, optimizando flujos de trabajo y ofreciendo un diagnóstico integral en todo el ciclo de atención.

"Solo tienes una oportunidad y un buen resultado si detectas el cáncer en una etapa muy, muy temprana. Y ese es el propósito de la detección del cáncer de pulmón."

Prof. Cornelia M Schaefer- Prokop, MD, PhD
Radióloga
Miembro designado de la Sociedad Fleischner (grupo internacional de especialistas en pulmones)
Ex presidenta de la Sociedad Europea de Imagen Torácica (ESTI)

Meander Medical Centre, Amersfoort
Centro Médico de la Universidad Radboud (Radboudumc), Nijmegen, Países Bajos

Desafíos actuales

La detección del cáncer de pulmón se enfrenta a diversos desafíos que obstaculizan su éxito generalizado.
Como parte de nuestra filosofía Made for Life, Canon Medical se compromete a brindar apoyo para abordar estos desafíos.

Nuestras Soluciones

Estamos tomando medidas para aumentar la accesibilidad de la detección del cáncer de pulmón para el público, brindando imágenes de alta calidad a baja dosis, eliminando ineficiencias en los flujos de trabajo, respaldando la interpretación y comunicación de hallazgos entre los profesionales de la salud y simplificando los procedimientos de seguimiento.
Juntos, podemos mejorar la experiencia del paciente y garantizar un programa de detección de alta calidad y rentable, al tiempo que minimizamos la carga del cáncer de pulmón en pacientes de todo el mundo.

Fácil acceso a la detección

Acceso fácil desde cualquier lado

Uno de los principales desafíos de la detección del cáncer de pulmón es llegar a las personas que más lo necesitan. Las soluciones de imágenes móviles le permiten brindar atención médica y educación donde las personas viven y trabajan, y ofrecer exámenes cerca de sus hogares. Al eliminar las barreras de acceso, los servicios de imágenes móviles pueden desempeñar un papel importante en la mejora de las tasas de detección del cáncer de pulmón y contribuir a una atención sanitaria más equitativa. El diseño de nuestro equipo médico móvil proporciona un entorno cómodo y conveniente para la detección del cáncer de pulmón con un alto rendimiento de pacientes sin comprometer la seguridad del paciente, el flujo de trabajo o la calidad de la imagen.

"El desarrollo de un programa móvil permitió la entrega de atención médica en las zonas rurales de nuestro estado con el objetivo final de mitigar algunas de las disparidades en los resultados del cáncer en nuestro estado y región."

Prof. Hannah Hazard-Jenkins, MD, FACS
Profesora Asociada de Cirugía en el Departamento de Cirugía de la Escuela de Medicina de la WVU
Directora del Instituto del Cáncer de la WVU
Morgantown, Virginia Occidental, Estados Unidos

Flujo de trabajo eficiente

Escanear es más fácil que nunca

Un flujo de trabajo eficiente es esencial para la detección del cáncer de pulmón. Mejora la accesibilidad, reduce los tiempos de espera, optimiza la utilización de recursos y mejora la atención general al paciente. Al priorizar la eficiencia, brindamos soluciones de flujo de trabajo de extremo a extremo centradas en el paciente, incorporando un diseño intuitivo y funciones automatizadas para mejorar la eficiencia a través del flujo de trabajo INSTINX.
Flujo de trabajo INSTINX
La experiencia total de flujo de trabajo de CT de Canon se ha rediseñado desde cero para establecer nuevos estándares en eficiencia y consistencia. Cada detalle del flujo de trabajo se ha perfeccionado minuciosamente y validado a través de pruebas clínicas en centros médicos de todo el mundo.

Conocer más sobre INSTINX

Planificación automática de exploraciones para todas las exploraciones de rutina del tórax
INSTINX presenta planificación automática de escaneo para planificar automáticamente todos los escaneos de rutina, incluidos los rangos y parámetros de escaneo, incluidas las configuraciones de dosis y exposición, utilizando los datos exclusivos de escaneo de puntos de referencia 3D y la tecnología de detección de puntos de referencia anatómicos.

Imágenes de alta calidad con dosis bajas

Una sinergia única de filtrado de haces y tecnologías de reconstrucción mejoradas por IA

La detección del cáncer de pulmón exige un alto rendimiento de los pacientes y una baja dosis de radiación, al tiempo que proporciona imágenes que tienen la calidad necesaria para una evaluación confiable del crecimiento de los nódulos y su malignidad. La combinación única del filtro SilverBeam con nuestra reconstrucción de imágenes de aprendizaje profundo específica da como resultado la mejor calidad de imagen posible en dosis típicas de detección de cáncer de pulmón.

Filtro SilverBeam
SilverBeam, un filtro de energía formador de haz, aprovecha las propiedades de atenuación de fotones de la plata para eliminar selectivamente fotones de baja energía de un haz de rayos X policromático, dejando un espectro de energía optimizado para la detección del cáncer de pulmón.

Descubrir SilverBeam

Motor Clear-IQ Avanzado Inteligente (AiCE)
AiCE es una innovadora tecnología de Reconstrucción de Aprendizaje Profundo que ha sido entrenada para reducir el ruido y potenciar la señal para ofrecer imágenes nítidas, claras y distintas a alta velocidad.
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Conocer más sobre AiCE

✓ Bajo Ruido
✓ Textura de Imagen Natural*1
✓ Doble resolución espacial de alto contraste*2
✓ Claridad en la Detección de Bajo Contraste
✓ Reducción de la dosis para imágenes corporales*3

*1 Natural se define como similar a FBP en comparación con MBIR
*2 AiCE Body Sharp en comparación con AIDR 3D Body Sharp al 10% MTF medido utilizando el módulo de sensometría de teflón de Catphan600
*3 En comparación con FBP

Detección de pequeños nódulos pulmonares

Imágenes de alta calidad de TC pulmonar a 0.54 mSv utilizando la combinación del filtro SilverBeam y AiCE.
En este paciente, se puede ver claramente un pequeño nódulo pulmonar en el lóbulo superior derecho.

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      Cortesía del Hospital de la Universidad de Fujita, Japón

Más detalle en comparación con los rayos X.

En contraste con la radiografía de tórax, la presencia de cáncer de pulmón es claramente visible en el lóbulo superior izquierdo. Utilizando la combinación del filtro SilverBeam y AiCE, la dosis efectiva de esta exploración fue solo de 0.18 mSv, un nivel de dosis más cercano a una radiografía de tórax3

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      Cortesía del Dr. Russell Bull, Hospital Royal Bournemouth, Bournemouth, Reino Unido

Imágenes de seguimiento a dosis bajas

El filtro SilverBeam combinado con AiCE ofrece imágenes de alta calidad de los pulmones con una dosis más cercana a la de una radiografía de tórax.
En este paciente, se logró una reducción del 94% en la dosis en el seguimiento a través de la implementación de nuestro filtro SilverBeam en comparación con la exploración inicial con un filtro estándar, manteniendo la conspicuidad del nódulo.

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      Cortesía de NHLBI, Institutos Nacionales de Salud, Estados Unidos

"He tenido pacientes que dudan en someterse a una TC de tórax debido al miedo a la radiación. Sin embargo, con la tecnología de Canon Medical, esa barrera se elimina. Y ahora podemos ofrecer una TC de tórax con dosis ultra baja para la detección del cáncer de pulmón, y eso marca la diferencia."

Dr. Marcus Chen
Director de Imagen Cardiotorácica en los Institutos Nacionales de Salud (NIH), Maryland, Estados Unidos

Estratificación de riesgos y diagnóstico

Evaluación estandarizada de nódulos pulmonares y caracterización integral de los nódulos a lo largo del tiempo.

Un aspecto clave de cualquier programa de detección de cáncer de pulmón es la informe precisa y oportuna de las exploraciones seguida de una gestión simplificada de nódulos y enfermedades pulmonares. Sin embargo, sin soluciones de software apropiadas, el informe de exámenes de cáncer de pulmón puede ser una tarea que consume mucho tiempo y propensa a errores.

La solución integral de detección de cáncer de pulmón en Vitrea Advanced Visualization contiene herramientas automatizadas que le ayudan en la detección y caracterización de diferentes tipos de nódulos pulmonares, incluida la evaluación de patrones de crecimiento. Para facilitar el flujo de trabajo y el informe estructurado, los hallazgos se transfieren automáticamente a su plantilla de informe con referencia rápida a pautas como Lung-RADS y los Criterios Fleischner.

Conozca más sobre Vitrea para el cáncer de pulmón

Detecta automáticamente nódulos pulmonares potencialmente procesables y evalúa cuantitativamente el crecimiento.

Scientific Papers

Encuentre nuestra evidencia científica más reciente sobre soluciones de detección de cáncer de pulmón utilizando tecnologías Canon aquí.

Hamada, A et al. | Comparación de la reconstrucción de imágenes de aprendizaje profundo con la reconstrucción iterativa híbrida para evaluar nódulos pulmonares con tomografía computarizada de alta resolución | Revista de tomografía asistida por computadora (2023)

Oshima, Y et al. | Capacidad de reducción de dosis manteniendo la detección de nódulos: comparación de filtros de modulación del espectro de rayos X de plata y cobre para TC de tórax mediante un estudio fantasma con diferentes métodos de reconstrucción|European Journal of Radiology (2023)

Goto, M et al. | Reconstrucción pulmonar optimizada basada en aprendizaje profundo para TC de dosis ultrabaja | Radiología Académica (2023)

Hamabuchi N et al. | Eficacia de la reconstrucción con aprendizaje profundo en imágenes de TC de tórax de alta definición, desde estándares hasta dosis ultrabajas | Revista japonesa de radiología (2023)

K. Boedeker et al. | Evaluación técnica de un protocolo de tomografía computarizada para detección de cáncer de pulmón de dosis baja utilizando un filtro de plata formador de haz y reconstrucción con aprendizaje profundo.

Watanabe, S et al.| Precisión volumétrica del nódulo pulmonar de un algoritmo de reconstrucción basado en aprendizaje profundo en tomografía computarizada de dosis baja: un estudio fantasma | Física Médica (2022)

Mikayama, R et al. | Reconstrucción de aprendizaje profundo para TC pulmonar de dosis ultrabaja: precisión de la medición volumétrica y reproducibilidad de nódulos de vidrio esmerilado artificiales en un estudio fantasma|The British Journal of Radiology (2022)

Keiichi Nomura et al. | Reducción de la dosis de radiación para radiografía con localizador de tomografía computarizada mediante un filtro adicional Ag | J Comput Assist Tomogr (2021)

Ortlieb, A. C et al. | Impacto del morfotipo en la calidad de la imagen y el rendimiento diagnóstico de la TC de tórax de dosis ultrabaja | Revista de Medicina Clínica (2021)

Singh R et al. | Calidad de imagen y detección de lesiones en la reconstrucción con aprendizaje profundo y la reconstrucción iterativa de TC submilisievert de tórax y abdomen | Revista Estadounidense de Roentgenología (2020)

Yanagawa, M et al. | Adenocarcinoma de pulmón en TC con un espesor de sección de 0,25 mm y una matriz 2048: imágenes de alta resolución espacial para predecir la invasividad |Radiología (2020)

Tsubamoto, M et al. | Tomografía computarizada de ultra alta resolución con matriz 1024: comparación con matriz 512 para la evaluación de nódulos pulmonares. |Revista Europea de Radiología (2020)

Lucía JM Kroft et al. | valor añadido de la tomografía computarizada de dosis ultrabaja, dosis equivalente a la radiografía de tórax, para diagnosticar patología torácica | J Imágenes del tórax (2019)

Fujita, M et al. | Detección de cáncer de pulmón con TC de dosis ultrabaja mediante reconstrucción iterativa completa | Revista japonesa de radiología (2017)

Meyer, E. et al. | Adquisición de volumen amplio versus adquisición helicoidal en TC de tórax sin contraste: comparación prospectiva intrapaciente de la precisión diagnóstica y la dosis de radiación en un entorno de dosis ultrabaja |European Radiology (2019)

Schaal, M. et al. | Rendimiento diagnóstico de la tomografía computarizada de dosis ultrabaja para detectar enfermedades pleuropulmonares relacionadas con el amianto: estudio prospectivo en un entorno de detección | Plus ONE (2016)

Kakinuma R et al. | Tomografía computarizada de pulmón de ultra alta resolución: calidad de imagen de un prototipo de escáner | MÁS UNO (2015)

Nomura, Y et al. | Efectos de algoritmos de reconstrucción iterativa en el software de detección asistida por computadora (CAD) para nódulos pulmonares en TC de dosis ultrabaja para la detección de cáncer de pulmón | Academic Radiology (2017)


Referencias generales

1. Globocan 2020.

2. Oudkerk M. et al | Lung cancer LDCT screening and mortality reduction - evidence, pitfalls and future perspectives | Nature Reviews Clinical Oncology (2021)

3. RadiologyInfo.org | Radiation Dose from X-Ray and CT Exams | RadiologyInfo.org. (2022)

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