“AI in Medical Imaging: Hype, Myth, Reality and Next Steps”
Écouter Eliot Siegel, M.D., FSIIM, FACR, professeur et vice-président de l'informatique de recherche, University of Maryland School of Medicine, chef du service de radiologie et de médecine nucléaire, Veterans Affairs Maryland Healthcare System.
*From $600 M to $6 Billion, Artificial Intelligence Systems Poised for Dramatic Market Expansion in Healthcare
**Une étude observationnelle a été réalisée pour comparer l'AiCE à la RPF. Les résultats cliniques réels peuvent différer en fonction de la tâche clinique, de la taille du patient, de la localisation anatomique et de la pratique clinique.
** Basé sur l'indice de détectabilité, une mesure du rapport signal/bruit qui prend en compte l'ampleur et la texture du signal et du bruit pour une tâche à faible dose d’agent de contraste donnée.
** Une évaluation observationnelle a montré qu'une détectabilité à faible contraste équivalente à celle de la RPF (plage de 0,649 à 0,695) peut être obtenue avec 79,6 à 82,4 % de dose en moins en utilisant l'AiCE au réglage standard pour une épaisseur de coupe de reconstruction fine (0,5 mm) dans un fantôme corporel simulé (fantôme MITA-FDA avec une ellipse corporelle qui l'entoure).
© Canon Systèmes médicaux Canada Limitée
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