Comunicado. Bristol Myers Squibb (BMS) anunció un acuerdo con Microsoft, con el objetivo de acelerar la detección temprana del cáncer de pulmón. Gracias a esta colaboración en salud digital, se implementarán algoritmos de IA en radiología, aprobados por la FDA, a través de Precision Imaging Network de Microsoft, parte de las soluciones de radiología de Microsoft for Healthcare.
Actualmente, más del 80% de los hospitales de Estados Unidos utilizan la galardonada red de Microsoft para compartir imágenes médicas y acceder a IA de terceros. Las capacidades de IA disponibles a través de Precision Imaging Network pueden analizar automáticamente imágenes de rayos X y tomografías computarizadas para identificar enfermedades pulmonares, lo que facilita el trabajo diario de los radiólogos y reduce la carga de trabajo clínica. Estos algoritmos avanzados de IA pueden ayudar a identificar nódulos pulmonares difíciles de detectar, identificar potencialmente a pacientes en etapas tempranas de cáncer de pulmón y facilitar su triaje para la atención adecuada.
El cáncer de pulmón sigue siendo la principal causa de muerte por cáncer en Estados Unidos, con aproximadamente 125 mil muertes y 227 mil nuevos casos reportados anualmente. Las poblaciones con acceso limitado a atención médica presentan tasas de mortalidad por cáncer de pulmón aún más altas y tienen menos probabilidades de recibir pruebas de detección que cumplan con las directrices. Dado que más de la mitad de los pacientes con hallazgos incidentales se pierden durante el seguimiento, la colaboración utiliza herramientas de gestión del flujo de trabajo para rastrear a los pacientes con nódulos pulmonares a través de las vías de atención y garantizar un seguimiento regular.
“Al combinar las soluciones de radiología altamente escalables de Microsoft con la profunda experiencia de BMS en oncología y administración de fármacos, hemos imaginado un flujo de trabajo único basado en IA que ayuda a los médicos a identificar con rapidez y precisión a los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPNM) y a guiarlos hacia las vías de atención óptimas y terapias de precisión. Una plataforma integrada basada en IA que optimiza el flujo de pacientes puede mejorar significativamente la eficiencia operativa y los resultados de los pacientes”, afirmó Alexandra Goncalves, vicepresidenta y directora de Salud Digital de MBS.
Un objetivo fundamental de la colaboración es ampliar el acceso a la detección temprana en comunidades con escasos recursos médicos, incluyendo hospitales rurales y clínicas comunitarias en todo Estados Unidos. Al aprovechar herramientas avanzadas de IA, especialmente en entornos con recursos limitados, esta iniciativa promueve el diagnóstico y el seguimiento tempranos, lo que permite una atención más equitativa para todos los pacientes.
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