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quantusRT

Análisis y Clasificación de imágenes de fondo de ojo para la determinación del riesgo de retinopatía diabética.

No invasivo: quantusRT es un test no invasivo que permite predecir el riesgo de malignidad de retinopatía diabética a partir de una retinografía.

Rápido: quantusRT genera resultados precisos en tan solo unos minutos.

Tabla de la fiabilidad de quantusRT

  Sensitivity Specificity
Observación clínica 80.0% 92.0%
quantusRT 74.3% 97.8%
* PPV y NPV (Valor Predictivo Positivo y Valor Predictivo Negativo)

¿POR QUÉ FUNCIONA quantusRT?

Una herramienta de soporte automatizada se define como aquella que requiere una intervención mínima o nula del médico para obtener un resultado. Durante los últimos años, la investigación se ha centrado en algoritmos automáticos para mejorar el diagnóstico clínico actual a partir de imágenes. El auge de las técnicas de Inteligencia Artificial y especialmente las de Deep Learning, ha aumentado el número de estudios que utilizan este tipo de algoritmos en oftalmología diagnóstica.

Varios estudios publicados recientemente evidencian que la detección de retinopatía diabética mediante modelos de Deep Learning entrenados puede alcanzar una alta precisión en diversas poblaciones y proporciona comparaciones cuantitativas de cómo el rendimiento del modelo puede variar a través de conjuntos de datos que consisten en retinografías de diferente gravedad y etnia.

quantusRT se presenta como un novedoso método de Inteligencia Artificial basado en Deep Learning de última generación. Diferentes estudios realizados han probado la correlación existente entre el método de análisis cuantitativo que propone quantusRT. La tecnología se basa en realizar un análisis cuantiativo de la textura de la imagen de fondo de ojo de la retina obtenida mediante un retinógrafo ocular. Este análisis permite identificar patrones asociados a patologías concretas y determinar el riesgo de presencia de retinopatía diabética.

¿CUÁNDO UTILIZAR quantusRT?

quantusRT ha sido diseñado con un claro enfoque en la población diabética, y pretende ser una herramienta de detección de retinopatía diabética, siendo de gran ayuda en el cribado de pacientes con factores de riesgo y priorización de listas de espera.

REFERENCIAS: