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BoneView Función de detección

Gleamer logo
  • 20 % mayor sensibilidad en la detección de fracturas.1
  • Hasta el 36 %​ reducción del tiempo de valoración.1
  • 11,5 % mayor sensibilidad en fracturas múltiples.2

La función de detección BoneView es un software diseñado exclusivamente para ayudar a los médicos a interpretar las radiografías. Se trata de un software como servicio que recibe radiografías en formato DICOM, las procesa usando la inteligencia artificial (deep learning) y detecta la posible presencia de anomalías.

BoneView detecta las siguientes anomalías:​

  • Fracturas​​
  • Dislocaciones
  • ​Derrames​
  • ​Lesiones​​

BoneView está indicado en las siguientes localizaciones:​

  • Extremidades​
  • Pelvis
  • ​Costillas
  • Columna dorsolumbar3

Resultado visual de la aplicación​

Descubra BoneView Función de detección en Calantic

Obtenga una demostración

 

    • Exploraciones mediante CR/DX/DR
    • Un algoritmo de partes del cuerpo definirá las imágenes que se puedan procesar.​
    • Los archivos de resultados proporcionados por BoneView se encuentran en una serie adicional del estudio original que incluye:
    • La «Tabla Resumen»: un compendio en el que se sintetizan los resultados de BoneView a nivel de estudio. La tabla incluye la siguiente información:​
      • Código del resultado (Positivo, Dudoso, Negativo, No disponible)​
      • Número de imágenes recibidas y analizadas​
      • Lista de anomalías​
    • Las «Imágenes resultado»: una copia de cada imagen original analizada con información adicional de BoneView.​
    • En cada imagen analizada por BoneView puede señalarse un área de interés (sospecha de una anomalía) de 2 formas distintas:​
      • Se utiliza un recuadro de líneas continuas cuando la probabilidad de que haya una anomalía en esta zona de interés es alta. Equivale a un resultado POSITIVO​
      • Se utiliza un recuadro de líneas de puntos cuando hay dudas sobre la presencia de una anomalía en la zona de interés. Equivale a un resultado DUDOSO y se recomienda al usuario analizar de forma minuciosa dicha área.​
    • El número total de áreas de interés detectadas por BoneView en la imagen (suma de áreas POSITIVAS y DUDOSAS) se recuerda en la esquina inferior derecha de la imagen.​

      Riesgo de clase UE y marcado CE 
      BoneView Detection tiene marcado CE (CE2797) y riesgo de clase IIa.

      Estado de reembolso
      Ninguno

      Contraindicaciones​

      • BoneView no está indicado para radiografías de las regiones del cráneo y de la columna cervical.
      • BoneView no está indicado en otras modalidades de exploración radiológica distintas a la radiografías.​
      • BoneView no está diseñado para su uso en exploraciones radiológicas en las que se produce compresión con pérdida.​

      Población destinataria​ 

      • Los pacientes previstos son personas ingresadas en un hospital o institución sanitaria para someterse a una exploración por rayos X: aunque los pacientes no interactúan directamente con BoneView, los resultados de sus radiografías se procesan a través de esta herramienta por los médicos, que los utilizarán para emitir un diagnóstico.​

      Limitaciones​

      • BoneView/ChestView solo proporciona datos preliminares, el diagnóstico final se basará en la experiencia del médico.
      • BoneView/ChestView está diseñado para su uso como herramienta de apoyo durante la interpretación de radiografías.
      • Es necesario prestar una atención especial en los siguientes casos:​
        • BoneView/ChestView no ha recibido ni analizado todas las imágenes​
        • BoneView/ChestView no ha proporcionado resultados en todas las imágenes​
        • BoneView/ChestView ofrece imágenes que difieren de las imágenes originales​
      • Si se actualiza la solución PACS o RIS, es necesario ponerse en contacto con Gleamer para garantizar que BoneView siga siendo compatible con el software actualizado.​
        1.
        Canoni-Meynet L, Verdot P, Danner A, Calame P, Aubry S. Added value of an artificial intelligence solution for fracture detection in the radiologist's daily trauma emergencies workflow. Diagn Interv Imaging. 2022 Dec;103(12):594-600. doi: 10.1016/j.diii.2022.06.004. Publicación electrónica del 29 de junio de 2022. PMID: 35780054.​
        2.
        Guermazi A, Tannoury C, Kompel AJ, Murakami AM, Ducarouge A, Gillibert A, Li X, Tournier A, Lahoud Y, Jarraya M, Lacave E, Rahimi H, Pourchot A, Parisien RL, Merritt AC, Comeau D, Regnard NE, Hayashi D. Improving Radiographic Fracture Recognition Performance and Efficiency Using Artificial Intelligence. Radiology. 2022 Mar;302(3):627-636. doi: 10.1148/radiol.210937. Publicación electrónica del 21 de diciembre de 2021. PMID: 34931859.​
        3.
        Instructions for Use BoneView Detection, software version 2.5.x, dated 2024-04​

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