Salute e Benessere
Densitas anuncia presentaciones en la RSNA
En el cribado del cáncer de mama, la confianza en el diagnóstico y la detección del cáncer de mama se basan en tener imágenes de alta calidad. Auditorías anteriores han demostrado que hasta el 50% de las mamografías no cumplen con los estándares de calidad de imagen, el 80% de las cuales se deben a un mal posicionamiento.
Las tres presentaciones del Informe de Mejora de la Calidad evalúan la herramienta densitas® intelliMammo™ A.I. para la mejora de la calidad de las mamografías.
La información sobre los resúmenes es la siguiente:
Autor principal: Georgia Spear , MD
Fecha/hora: martes, 29de noviembre de 2022/ 9:00am - 9:30am (Central)
Localización: Learning Center – QI DPS
La evaluación basada en la evidencia de la mejora de la calidad en el posicionamiento requiere una evaluación comparativa de las tasas de error a nivel de la población con la que se pueden evaluar las iniciativas de mejora de la calidad. La evaluación no subjetiva y estandarizada de la calidad es fundamental para la evaluación comparativa. Como primer paso hacia el establecimiento de puntos de referencia basados en la población de las tasas de error de posicionamiento de mamografía en NorthShore University HealthSystem, este estudio pretende validar la capacidad de una herramienta de I.A. que genera evaluaciones estandarizadas de la calidad del posicionamiento para capturar las asociaciones esperadas entre los errores de posicionamiento y los diferentes parámetros de la paciente y la adquisición. Los resultados del estudio muestran que la densidad mamaria, el volumen mamario, el área mamaria, el grosor mamario y la presión de compresión se asociaron con numerosos errores de posicionamiento.
Autor principal: Nisha Sharma , MBChD, FRCR
Fecha/hora: miércoles, 30 de noviembre de 2022/ 12:45pm - 1:15pm (Central)
Localización: Learning Center – QI DPS
El estudio investiga el estado actual de la calidad de las imágenes de mamografía en los servicios de imágenes de mama del Leeds Teaching Hospitals NHS Trust y presenta los resultados sobre la fiabilidad y reproducibilidad de las tasas de error generadas por la I.A., basadas en la población, y la concordancia entre los radiógrafos y la herramienta de I.A. Los resultados del estudio muestran que la concordancia entre los radiógrafos y la herramienta de I.A. fue de excelente a casi perfecta, y las tasas de error de posicionamiento generadas por la I.A. fueron consistentes con las tasas de error reportadas en la literatura.
Autor principal: Mohamed Abdolell, MSc
Fecha/hora: domingo, 27 de noviembre de 2022/ 12:15 pm - 12:45 pm (Central)
Localización: Learning Center – QI DPS
Este estudio evalúa el impacto de la adopción de una herramienta de I.A. sobre la calidad de las imágenes de mamografía en el Hospital General de Georgetown (Guyana ), un país de ingresos bajos y medios con escasos servicios radiológicos. Los resultados del estudio muestran que, tras la adopción de la herramienta de I.A., las tasas de error de posicionamiento disminuyeron sustancialmente y la comunicación entre el MIT y el radiólogo mejoró para guiar una formación eficaz de posicionamiento de mamografía a distancia.
Densitas® mostrará intelliMammo™ en la próxima reunión anual de la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA), del 27 al 30 de noviembre de 2022 (expositor #2605, South Hall Level 3).
Densitas® es un líder mundial en soluciones de inteligencia artificial para el cribado del cáncer de mama, centrado en la calidad, la seguridad, la eficiencia y la precisión de la salud mamaria. Densitas® diseña soluciones intuitivas que potencian la capacidad de los hospitales y centros de diagnóstico por imagen que realizan mamografías para mejorar la eficiencia, cumplir los requisitos de la FDA/ACR y apoyar la detección y el tratamiento tempranos del cáncer de mama. Para más información, visite www.densitashealth.com .
Contacto para medios: Densitas®, Jessie Allen , jessie.allen@densitashealth.com, 902-292-7159
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