Lanzan la primera herramienta en línea basada en imágenes para mejorar el diagnóstico de la COVID-19
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 05 Apr 2020 |
Imagen: Plataforma DetectED-X (Fotografía cortesía de DetectED-X)
DetectED-X (Sídney, Australia), una empresa derivada de la Universidad de Sídney que comprende expertos en radiación e imagenología, lanzó la única herramienta de mejora de diagnóstico en línea, basada en imágenes para la COVID-19, dirigida a los trabajadores de la salud. Esta empresa reciente dirigió su herramienta de diagnóstico del cáncer de mama al coronavirus usando información mundial de los casos de pandemia con apoyo de líderes de la salud y de industria para aumentar la detección de la COVID-19. La plataforma CoVED de DetectED-X, a la que tiene acceso cualquier persona con una conexión de Internet, es gratis y es apoyada por expertos y corporaciones líderes de la salud, a nivel mundial.
La CoVED de DetectED-X es posterior a la plataforma, altamente exitosa de Estrategia de Evaluación por el Lector BreastScreen (BREAST, por sus siglas en inglés), creada en 2010 en la Universidad de Sídney, que ha sido utilizada internacionalmente, incluyendo los Estados Unidos y Europa. La tecnología, salvadora de vidas, basada en la nube, puede ayudar a los médicos y radiólogos a diagnosticar casos con más rapidez y mayor exactitud. Los exámenes de tomografía computarizada (TC) de los pulmones, que producen imágenes transversales usando rayos X y computadores, se usan típicamente después de que se toman los hisopados, para identificar la extensión y localización de la enfermedad; los exámenes de TC producen imágenes en cuestión de minutos y también son capaces de diagnosticar la COVID-19 en las etapas más iniciales que no pueden ser detectadas con las pruebas de ácidos nucleicos.
El enfoque de DetectED-X, que incluye algoritmos para mejorar las destrezas de los radiólogos e identificar donde se cometieron errores en las imágenes en las sesiones de entrenamiento en línea, ha demostrado mejorar los resultados significativamente. A través de CoVED, los médicos individuales pueden evaluar el desempeño en las imágenes en las pantallas y recibir retroalimentación inmediata, incluyendo los puntajes de desempeño usados en la industria. Los archivos de imágenes, personalizados para cada médico son devueltos instantáneamente mostrando cualquier error en el diagnóstico virtual y el nivel de dificultad aumenta con el tiempo. A medida que las pruebas para la COVID-19 aumentan, la plataforma podría facilitar el entrenamiento rápido, donde es necesario, con unos módulos que se pueden terminar en apenas una hora, mejorando la capacidad del personal poco familiarizado con la radiología pulmonar para preparar reportes estandarizados para la revisión por expertos.
“Nuestra plataforma no reemplaza el entrenamiento médico y radiológico experto, pero CoVED suministra una forma efectiva para reconocer rápidamente la apariencia de la COVID-19, lo cual puede ser crítico en una situación de demasiados pacientes y muy pocos radiólogos expertos, dado que los nódulos apenas requieren 1-2 horas para ser terminados”, dijo el director ejecutivo el Profesor Patrick Brennan, científico de radiación médica y educador de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Sídney. “Esto será crucial, de manera inmediata, en los países en desarrollo donde los números de radiólogos frecuentemente son insuficientes; nuestras pruebas ayudarán a las personas, no sólo a diagnosticar la COVID-19, sino a identificar casos potencialmente mortales, donde los haya”.
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DetectED-X
La CoVED de DetectED-X es posterior a la plataforma, altamente exitosa de Estrategia de Evaluación por el Lector BreastScreen (BREAST, por sus siglas en inglés), creada en 2010 en la Universidad de Sídney, que ha sido utilizada internacionalmente, incluyendo los Estados Unidos y Europa. La tecnología, salvadora de vidas, basada en la nube, puede ayudar a los médicos y radiólogos a diagnosticar casos con más rapidez y mayor exactitud. Los exámenes de tomografía computarizada (TC) de los pulmones, que producen imágenes transversales usando rayos X y computadores, se usan típicamente después de que se toman los hisopados, para identificar la extensión y localización de la enfermedad; los exámenes de TC producen imágenes en cuestión de minutos y también son capaces de diagnosticar la COVID-19 en las etapas más iniciales que no pueden ser detectadas con las pruebas de ácidos nucleicos.
El enfoque de DetectED-X, que incluye algoritmos para mejorar las destrezas de los radiólogos e identificar donde se cometieron errores en las imágenes en las sesiones de entrenamiento en línea, ha demostrado mejorar los resultados significativamente. A través de CoVED, los médicos individuales pueden evaluar el desempeño en las imágenes en las pantallas y recibir retroalimentación inmediata, incluyendo los puntajes de desempeño usados en la industria. Los archivos de imágenes, personalizados para cada médico son devueltos instantáneamente mostrando cualquier error en el diagnóstico virtual y el nivel de dificultad aumenta con el tiempo. A medida que las pruebas para la COVID-19 aumentan, la plataforma podría facilitar el entrenamiento rápido, donde es necesario, con unos módulos que se pueden terminar en apenas una hora, mejorando la capacidad del personal poco familiarizado con la radiología pulmonar para preparar reportes estandarizados para la revisión por expertos.
“Nuestra plataforma no reemplaza el entrenamiento médico y radiológico experto, pero CoVED suministra una forma efectiva para reconocer rápidamente la apariencia de la COVID-19, lo cual puede ser crítico en una situación de demasiados pacientes y muy pocos radiólogos expertos, dado que los nódulos apenas requieren 1-2 horas para ser terminados”, dijo el director ejecutivo el Profesor Patrick Brennan, científico de radiación médica y educador de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Sídney. “Esto será crucial, de manera inmediata, en los países en desarrollo donde los números de radiólogos frecuentemente son insuficientes; nuestras pruebas ayudarán a las personas, no sólo a diagnosticar la COVID-19, sino a identificar casos potencialmente mortales, donde los haya”.
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