La radiología sufre de un problema estructural, y es que habíendose mantenido la cantidad de profesionales existentes, la la solicitud de estudios se ha duplicado. Esto presenta un reto al tenerse que encontrar soluciones para star al día con la facilitación de resultados.
Fue entonces que una empresa francesa, la startup AZMED, decidió tomar el toro por las astas, y desarrolló #Rayvolve, una herramienta de Inteligencia Artificial que mejora los tiempos de atención, agiliza los procesos de la rutina médica y aumenta la productividad.
Con esta herramienta se realiza un primer triage, que reduce los tiempos de atención a pacientes patológicos.
Entre sus otras ventajas es que tiene un valor predictivo negativo de 99,6% y sugiere la/las zonas patológicas (un bounding box) de cada imágen en menos de un minuto.
De qué manera funciona
#Rayvolve se basa en un Deep Learning semi supervisado. con aprendizaje automático.
La solución no se vende como paquete, sino que AZMED propone un proceso de integración asistido, con un seguimiento de proyecto scrum, métricas visibiles y concretas, soporte tecnico permanente y capacitación sobre la herramienta.
La solución ya es utilizada en más de 550 hospitales y centros de salud distribuidos en 22 países.
Qué es el deep learning
El Deep Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que permite entrenar modelos que puedan tomar decisiones basadas en datos previamente almacenados. Rayvolve tiene más de 10 millones de imágenes en su base de datos, que fueron anotadas con un gold estandar de 3 radiologos (dos anotadores y un validador). Este dataset heterogéneo (colectado en más de 300 centros de salud) es lo que le permite a la herramienta detectar todo tipo de fracturas, fisuras y signos indirectos de fractura.
La herramienta cuenta con procesos de mejora continua (bajo el standard ISO 13485) ya que Azmed tiene un equipo específicamente dedicado a la investigación y la adaptación de las arquitecturas de los algoritmos.