Caminho para RSNA 2023: Raio X Digital

A viagem deste ano ao longo do Caminho para a RSNA para raios X digitais apresenta marcos definidos principalmente por pesquisas de IA.

13 Nov, 2023

A viagem deste ano ao longo do Caminho para a RSNA para raios X digitais apresenta marcos definidos principalmente por pesquisas de IA. Serão propostos modelos para aplicações que vão desde a previsão da densidade óssea em radiografias de tórax até a geração de relatórios completos sobre rupturas do ligamento cruzado anterior (LCA). No entanto, várias apresentações a serem feitas na reunião nos lembraram que as questões relativas aos elementos básicos da tecnologia de raios X permanecem altamente importantes, bem como se o acesso às imagens é equitativo no “mundo real”. 

Num deles, um grupo da Universidade de Washington, em St. Louis, perguntou: “A que quantidade de radiação ionizante são expostos os pacientes neonatais durante procedimentos intervencionistas?” As descobertas têm implicações para os riscos futuros de malignidade nestes pacientes frágeis, segundo os investigadores. m outro, pesquisadores da Temple University, na Filadélfia, PA, fornecerão evidências que sugerem que existem disparidades entre grupos raciais e étnicos no uso de exames de absorciometria de raios X de dupla energia (DEXA) na época das fraturas de quadril.

No entanto, a IA está preparada para ocupar as principais manchetes. Apresentações emocionantes cobrirão um modelo generativo de IA que mostra potencial para tornar o planejamento cirúrgico para artroplastia total do quadril (ATQ) mais eficiente e um modelo de aprendizagem profunda desenvolvido para identificar indivíduos com alto risco de doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC). Aqui, destacamos apenas uma pequena amostra das apresentações de raios X digitais programadas para a RSNA 2023. Você também pode ver o programa científico e educacional completo de 2022 no site da RSNA 2023 .

Fonte: https://www.auntminnie.com/resources/conference/rsna/2023/digital-x-ray-preview/article/15638141/road-to-rsna-2023-digital-xray?lid=tombtc1f5brz&braze_int_id=64e760923e00fe000164e7c3&braze_ext_id=643033e619ef38833c6305f5

 

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