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Intelligenza artificiale che trasforma la medicina reattiva in medicina preventiva

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Intelligenza artificiale che trasforma la medicina reattiva in medicina preventiva

condizione Angelo Alberich Bari Non è raro in Spagna. Questo potrebbe essere stato stabilito da un ingegnere delle comunicazioni Queibim Dall’altra parte dell’Atlantico, forse nel Delaware, e poi i suoi giri di investimento Biotecnologiaè specializzato nel collezionismo Amnesty International E Visione artificiale Per rilevare eventuali lesioni nelle immagini mediche, il loro numero sarà di 30 o 40 milioni invece dei due o tre milioni più comuni nel mercato locale.

Quebem mette sul tavolo un dilemma: medicina reattiva contro medicina preventiva. La prima è ancora la regola, la seconda l’eccezione. Al contrario, se a pagarne il prezzo saranno i maggiori sistemi sanitari del pianeta Gestire i rapporti con (Software come servizio) consentirebbe ai radiologi di migliorare la loro mira nell’analisi delle scansioni MRI, TC o PET e le possibilità di prevedere la malattia sarebbero molto maggiori.

Ecco cosa inizio Valencia: trasformare dati confusi in informazioni utili e utilizzabili in tre aree mediche, oncologia, Malattie autoimmuni E Malattie metaboliche. “La mia visione non è cercare di risolvere il problema della medicina, ma fare in modo che il quadro medico sia collocato sempre più precocemente nel percorso del paziente e nel ciclo sanitario; “Oggi aspettiamo a lungo la comparsa dei sintomi”, riassume Alberich Bjare.

“Quasi tutta la tecnologia dell’intelligenza artificiale in medicina è focalizzata nel consentire ai radiologi di rivedere le immagini più velocemente, ma la produttività può derivare dall’estrazione di più informazioni dall’immagine. Se riusciamo a spiegare la probabile sopravvivenza di un paziente con cancro ai polmoni, possiamo offrire loro una soluzione migliore”. trattamento efficace”, continua il CEO e fondatore di Quibim.

Modello aziendale

L’azienda lavora per entrambi Industria farmaceutica Per quanto riguarda Ospedali. In primo luogo, sviluppa modelli di intelligenza artificiale in grado di prevedere se un paziente risponderà o meno, ad esempio, all’immunoterapia, nel qual caso detto modello viene concesso in licenza e diventa un dispositivo medico con tutti i sigilli ufficiali. Per quest’ultimo è in fase di commercializzazione una licenza SaaS che dovrebbe gradualmente diventare globale. Non tutto si limita all’acquisto di costose macchine moderne.

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Crea da zero

Ha progettato Quibim Modelli costitutivi speciali Per affrontare diverse sfide. Uno di questi è il formato della qualità delle immagini, poiché non è raro che ogni ospedale le disponga con risoluzioni diverse. Il secondo modello riguarda la segmentazione, ovvero la determinazione o la determinazione della circonferenza del fegato o del polmone con la dovuta precisione. Un altro si concentra sulla prognosi: viene eseguita una risonanza magnetica e si prevede il progresso del paziente.

Cambiamento culturale

Resta la questione se la medicina preventiva sia davvero nell’agenda dei governi. Lungi dall’essere idilliaci, i sistemi sanitari pubblici soffrono da anni di un declino che si estende ad altri ambiti dello stato sociale. È difficile credere che il politico sia stato improvvisamente colpito da tanta chiarezza.

“La trasformazione non verrà dall’alto, ma dal paziente che la chiederà Sovranità sui tuoi dati sanitari Con un file nel cloud per accedervi nel momento che preferisci – rileva Albirish-Pyari-. Esistono già dispositivi che consentono di scansionare l’intero corpo alla ricerca di malattie, ma sono costosi. “Sono convinto che questo sia possibile su larga scala e a basso prezzo, anche integrandolo nel loro pacchetto di servizi da parte delle compagnie assicurative, ma il consumatore deve fare pressione sulle pubbliche amministrazioni affinché cambino segmento”.

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