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Durante la emergencia, el Hospital ASST Vimercate eligió REiLI, la Inteligencia Artificial de Fujifilm, para apoyar a los sanitarios en la lucha contra el COVID-19

La Inteligencia Artificial es una herramienta esencial para los sanitarios en primera línea en la lucha contra la pandemia del Coronavirus. El Hospital ASST Vimercate eligió e implementó REiLI, la IA de Fujifilm Medical Systems, en medio de la emergencia del COVID-19.

02.07.2020

Durante la nueva emergencia de Coronavirus, se interrumpieron las operaciones y los flujos de trabajo en todos los hospitales italianos, lo que aumentó significativamente las cargas de trabajo. Como socio consolidado de Vimercate, Fujifilm quería asegurarse de que sus herramientas de vanguardia estuvieran disponibles para reducir el impacto causado por la rápida propagación de COVID-19 y dar una respuesta oportuna a la propagación de la pandemia.

En noviembre de 2019, se firmó un acuerdo de colaboración entre ASST de Vimercate y Fujifilm con el fin de explorar nuevos enfoques para el tratamiento de pacientes, con beneficios tanto para los servicios clínicos como para los sanitarios.

El apoyo de REiLI", dice Marcello Intotero, Jefe del Departamento de Estructura y Servicios de Diagnóstico de Radiología, "ha permitido a nuestros radiólogos informar sobre los exámenes con mayor velocidad y eficiencia. En términos numéricos, sus cargas de trabajo no han aumentado particularmente, ya que otras causas de los exámenes no urgentes se limitaron para evitar un flujo excesivo de pacientes. Esta nueva tecnología ha dado un gran apoyo al flujo de trabajo; todas las imágenes que la inteligencia artificial identificó como sospechosas de COVID-19 fueron sometidas a procesamiento por el radiólogo de una manera más rápida y urgente que otras imágenes que, en cambio, el sistema analizó como correspondientes a un pulmón sano .

El procesamiento de REiLI de tomografías computarizadas y radiografías de tórax proporciona un apoyo importante para los radiólogos, ofreciéndoles una evaluación extremadamente rápida, cuantitativa y objetiva de las diversas zonas de los pulmones. La radiografía de tórax, en particular, es el mejor ejemplo de aplicación de la nueva tecnología de IA, ya que es un examen rápido y simple que proporciona una gran cantidad de información útil para evaluar la presencia de la consolidación del parénquima pulmonar causada por el virus.

Los datos obtenidos de la inteligencia artificial no reemplazan los diagnósticos moleculares realizados con el hisopo nasofaríngeo (RT-PCR) y, sobre todo, ni reemplazan los valiosos análisis y diagnósticos realizados por el radiólogo. Sin embargo, los datos brindan apoyo para informar sobre los exámenes diarios realizados para monitorear y estudiar el desarrollo de la enfermedad, y constituyen una segunda opinión para los operadores.

REiLI, la plataforma de Inteligencia Artificial de Fujifilm, está integrada con el módulo Lunit Insight CXR para el análisis y la detección de los principales tipos de enfermedad pulmonar (nódulos, atelectasia, fibrosis, calcificaciones, cardiomegalia, etc.). De hecho, el módulo Lunit Insight CXR3 se ha actualizado para brindar apoyo en la identificación específica de la consolidación del parénquima pulmonar causada por el virus.

REiLI se instaló en ASST Vimercate en solo dos semanas, mediante la instalación de un PACS paralelo para evitar la interrupción del flujo de trabajo diario. El 30 de marzo, REiLI ya estaba funcionando y durante sus primeros cinco días había trabajado en más de 600 imágenes. Durante la emergencia, se encontraron más de 900 casos positivos de COVID-19, con un promedio de 80 radiografías de tórax por día, lo que permite una recopilación de datos precisa y puntual.

REiLI identifica varios hallazgos de neumonía intersticial que aparecen en las imágenes del TC, como consolidación, patrón reticular, opacidad de vidrio esmerilado y panal, y calcula su distribución y volumen.
REiLI puede marcar el estudio para una lectura inmediata en la lista de trabajo de PACS. Esto ayudará en el diagnóstico de la gravedad y la eficacia terapéutica de la neumonía intersticial.

Durante la emergencia de salud, más de 80 radiografías de tórax de pacientes hospitalizados y de primeros auxilios se analizaron cada día en el Hospital Vimercate", explica Giovanni Delgrossi, Jefe del Departamento de TI, ASST Vimercate. "Si no se fija una prioridad en los exámenes llevados a cabo, el resultado puede llevar horas para identificar una radiografía particular que podría requerir una acción rápida e inmediata por parte de los médicos. En una emergencia como la actual, debemos reaccionar y actuar aún más rápidamente .”

La inteligencia alternativa es un nuevo concepto operativo proyectado hacia la inteligencia colaborativa entre la máquina y el hombre", explica Nicola Bilibio, Especialista clínico en Informática Médica (Clinical Specialist Medical Informatics (CSE)) de Fujifilm Europe GmbH. “Esta es una herramienta fundamental para optimizar el flujo de trabajo y para detectar pacientes de COVID-19. Durante la emergencia, pusimos rápidamente a disposición nuestras tecnologías más avanzadas para apoyar directamente a la crisis satinaria.”

Para descubrir con más detalle cómo ASST Vimercate utiliza el potencial de la IA de REiLI, visita nuestro Take Away 17, una adición reciente a nuestra serie de White Papers, con Giovanni Delgrossi y el Dr. Marcello Intotero.

Para más información:
Luana Porfido
Head of Corporate Communication and Integration Chief
email: luana.porfido(at)fujifilm(dot)com

Sobre Azienda Socio Sanitaria Territoriale (ASST) Vimercate, Monza, Italy

La propensión a la innovación y la vanguardia tecnológica permitió a ASST obtener en 2014 el sinónimo EMRAM Etapa 6 sinónimo de "liderazgo en IT hospitalaria", colocándolo entre los 40 hospitales europeos de este nivel y entre los hospitales italianos clasificados como excelentes en la especial clasificación relativa a la digitalización certificada por la organización HIMSS Europe. La certificación EMRAM, Etapa 6 se confirmó en 2017 y ASST ahora está planificando las actividades de mejora para el posible logro de la certificación EMRAM, Etapa 7.

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