Capitainer participa en un proyecto mundial de IA para el diagnóstico pulmonar avanzado
Un nuevo proyecto combina IA y automuestreo
Capitainer, start-up sueca de tecnología médica especializada en soluciones de automuestreo, desempeña un papel clave en el proyecto internacional AIR (Artificial Intelligence Radiology), cuyo objetivo es mejorar el diagnóstico y el seguimiento de las enfermedades pulmonares. Gracias a la innovadora tecnología de Capitainer, los pacientes pueden recoger fácilmente muestras de sangre en casa y enviarlas al laboratorio para su análisis, lo que aumenta la accesibilidad de la sanidad para quienes tienen dificultades para llegar a los centros sanitarios tradicionales.
Capitainer AB
El proyecto AIR está dirigido por la Universidad de Halmstad y reúne a agentes sanitarios de Suecia y Brasil, como InRad, el instituto radiológico brasileño, Philips Healthcare y la Fundación CERTI en EMBRAPII. El proyecto pretende crear un modelo de asistencia sanitaria más igualitaria y accesible a escala mundial combinando el análisis de imágenes basado en IA y el diagnóstico de laboratorio mediante automuestreo.
Las dos áreas principales del proyecto son el desarrollo de un algoritmo basado en IA para analizar imágenes de tomografía computarizada (TC) y facilitar la toma de muestras de sangre a pacientes con acceso limitado a la atención sanitaria. En el marco de este proyecto, se están desarrollando análisis de marcadores sanguíneos utilizados en el diagnóstico pulmonar basados en la tecnología de automuestreo de Capitainer, que permite a los pacientes recoger muestras de sangre en casa y enviarlas a los laboratorios para su análisis.
El algoritmo proporciona a los radiólogos una herramienta eficaz para supervisar la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo y adaptar la atención en función de las necesidades del paciente. Gracias a la IA, las evaluaciones pueden estandarizarse, reduciendo la subjetividad que suele darse cuando los radiólogos interpretan las imágenes. Esto permite un seguimiento más preciso y fiable del estado del paciente. La tecnología de Capitainer complementa el análisis de imágenes añadiendo datos de biomarcadores procedentes de muestras de sangre, lo que puede proporcionar un diagnóstico y un seguimiento más exhaustivos y precisos.
"Se trata de un proyecto apasionante que demuestra verdaderamente la capacidad de Capitainer para contribuir a soluciones sanitarias innovadoras de alcance mundial. A través de nuestra tecnología de automuestreo, podemos apoyar el desarrollo de una asistencia sanitaria más accesible e igualitaria, llegando a más pacientes y haciendo posibles diagnósticos avanzados independientemente de dónde se encuentren los pacientes. La combinación de nuestra tecnología con el análisis de imágenes basado en IA puede proporcionar a los profesionales sanitarios datos más completos para seguir y tratar la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo, lo que tiene el potencial de mejorar tanto la precisión de la atención como los resultados del tratamiento", afirma Anna Ohlander, directora de I+D de Capitainer.
"Al unir el análisis de imágenes basado en IA con la tecnología de automuestreo de Capitainer, estamos abriendo oportunidades para crear un nuevo estándar para la forma en que monitorizamos y gestionamos las enfermedades pulmonares. Esta colaboración permite a los profesionales sanitarios obtener una imagen más objetiva y detallada del estado del paciente a lo largo del tiempo, lo que no solo mejora el diagnóstico, sino que también puede proporcionar datos más fiables para el tratamiento y el seguimiento", afirma Fábio Gama, profesor asociado de Innovación Sanitaria de la Universidad de Halmstad.
El proyecto recibe financiación de EMBRAPII, institución brasileña de investigación, y de la agencia sueca de innovación Vinnova.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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