Inteligência Artificial capaz de apontar
a presença e extensão de hemorragias
intracranianas com acurácia de 98%

O software auxilia no diagnóstico e corrida
contra o tempo na identificação de AVCs

Inteligência Artificial capaz de apontar a presença e extensão de hemorragias intracranianas com acurácia de 98%

O software auxilia no diagnóstico e corrida
contra o tempo na identificação de AVCs

Antecipação no tempo de identificação de AVCs.

Desktop com tela de Análise

Geramos ao nosso cliente:

Otimização no diagnóstico e identificação de AVCs

Auxílio às equipes de saúde na tomada de decisão

Auxiliar na melhor decisão terapêutica

imagem tomografia

Objetivo:

Antecipar a resposta de presença ou não de evento hemorrágico nas tomografias computadorizadas do crânio, em pacientes com suspeita de acometimento por AVC (acidente vascular cerebral).

Principais desafios:

Reproduzir a visão do especialista médico em um software

O médico correlaciona a história clínica com os achados radiológicos.
O radiologista direciona a análise tomográfica baseada no contexto do paciente, correlacionando as hipóteses diagnósticas com os achados de imagem.

Treinar o algoritmo para
obter alta acurácia

Diante da natureza da resposta que o software precisa oferecer, não poderíamos trabalhar com margens consideráveis de incerteza, levando em conta ainda a janela de tomada de decisão.

Uma das maiores empresas de medicina diagnóstica do país necessitava encontrar soluções que pudessem impactar positivamente seu serviço de telerradiologia. Decidiu elaborar um projeto de inovação aberta para tentar ajudar pacientes com suspeita de AVC no momento em que realizam o exame de tomografia computadorizada do crânio.

Apesar do exame apresentar um quadro clínico clássico e conhecido pela equipe médica, o uso de exames de imagem é um importante aliado para o dimensionamento da lesão.

O diagnóstico continua sendo feito pelo(a) médico(a) radiologista, entretanto, obter um pré-diagnóstico em locais em que há carência desses profissionais representa um auxílio importante para o melhor desfecho clínico.

tablet tomografia

Tecnologias Utilizadas

tablet tela sistema

Visão Computacional:

Captação, interpretação e processamento
de imagens do mundo real.

Computação em Nuvem:

Armazenamento na nuvem, sendo possível acessar
o software com internet de onde estiver.

Armazenamento na nuvem, sendo possível acessar o software com internet de onde estiver.

Machine Learning:

Treinamento do algoritmo baseado em
tomografias previamente diagnosticadas.

Treinamento do algoritmo baseado em tomografias previamente diagnosticadas.

Deep Learning:

Aprendizado profundo do algoritmo para
identificar imagens com alta acurácia.

Aprendizado profundo do algoritmo para identificar imagens com alta acurácia.

Acurácia de

98% DO SOFTWARE

Conclusão

EM 2 ANOS

Fase de Implementação

EM HOSPITAIS DE REFERÊNCIA

Especialistas

+ 10 profissionais envolvidos.

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Principais Segmentos

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