Solución innovadora que utiliza la inteligencia artificial, incluido el deep learning, para diagnosticar enfermedades respiratorias, predecir el riesgo de mortalidad y evaluar la probabilidad de ingreso a la UCI basándose en tomografías computarizadas y, opcionalmente, otros datos clínicos, posibilitando la aplicación de una medicina de precisión en neumología.
El diagnóstico temprano y la evaluación de las enfermedades respiratorias permiten a las instituciones sanitarias brindar una atención precisa y personalizada a los pacientes, lo que conduce a mejores resultados.
Las "excepciones a la regla", las personas que no muestran signos claros de problemas respiratorios a pesar de tenerlos, y aquellos con una gravedad clínicamente significativa requieren atención especializada que puede no ser evidente mediante métodos convencionales.
El análisis de las tomografías computarizadas de pulmón puede aumentar significativamente la carga de trabajo de los radiólogos y, a menudo, es un cuello de botella en la atención clínica.
Deep Horus aborda estos desafíos empleando modelos predictivos basados en Machine Learning para permitir el diagnóstico automático de enfermedades respiratorias en tiempo real y la predicción de riesgos basados en tomografías computarizadas y, opcionalmente, otros datos del paciente.
Experimente el futuro del diagnóstico de enfermedades respiratorias y la evaluación de riesgos. Mejore la atención al paciente con Deep Horus.
Diagnóstico de aprendizaje automático: emplee modelos de aprendizaje automático de última generación, incluido el aprendizaje profundo, para diagnosticar con precisión diversas enfermedades respiratorias.
Predicción del riesgo de mortalidad: Evaluar el riesgo de mortalidad de pacientes con afecciones respiratorias, permitiendo una intervención proactiva y una planificación de atención personalizada.
Probabilidad de ingreso a la UCI: predice la probabilidad de ingreso a la UCI de pacientes con enfermedades respiratorias, lo que permite a los hospitales asignar recursos de manera eficiente.
Gestión de eficiencia y carga de trabajo: automatice el análisis de tomografías computarizadas y reduzca la carga de los radiólogos y el personal clínico, optimizando la utilización de recursos.
