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Genova, 20 giugno 2024 – EBIT s.r.l., la società del Gruppo Esaote leader nel settore dell’Information Technology medicale, dedica nell’ambito del 51° Congresso SIRM 2024, un workshop a SUITESTENSA Enterprise imaging, l’innovativa modalità di refertazione, in cui dati quantitativi, strumenti avanzati di post-processing e intelligenza artificiale si integrano per fornire una personalizzazione del software utilizzato dalla struttura sanitaria per realizzare il referto diagnostico.
Sabato 22 giugno 2024 - ore 12.50-13.35; Aula Amber 4, livello -2; all’ALLIANZ Mico Congress Centre di Milano – si svolgerà “Simplif-AI Imaging”, l’incontro moderato dal Prof Tommaso D'Angelo (MD, PhD, Università degli studi di Messina, U.O.C. Radiodiagnostica - AOU Policlinico "G. Martino" Messina) che prevede due relazioni per illustrare e approfondire caratteristiche e vantaggi della tecnologia che può essere personalizzata sia in ambito gestione che di refertazione, migliorando non solo la qualità del dato selezionato per comporre il referto ma di tutto il referto stesso, nel suo insieme.
Michele Porcu, (MD, PhD, Dirigente Medico, U.O.C. Radiologia - AOU Policlinico "D. Casula" Cagliari), illustrerà gli applicativi dell’AI nella gestione delle prenotazioni, delle liste d’attesa, dell’esecuzione e dell’acquisizione dell’esame, e i sistemi di di prioritizzazione della refertazione negli applicativi RIS.
Sarà quindi Ludovica Lanzafame (MD, PhD (cand.) Medico Specializzando in Diagnostica per Immagini - Università degli Studi di Messina), ad approfondire nella sua relazione il ruolo dell’AI nell’imaging cardiovascolare, e non solo: dal miglioramento della qualità dell’immagine in fase post-acquisizione, alla segmentazione e al rilevamento di lesioni e alla quantificazione automatica, fino alla refertazione assistita/guidata, mediante stringhe e/o regole predefinite.
Il nuovo software è stato infatti pensato per permettere ai professionisti della radiologia di fornire dati sempre più precisi e ben organizzati agli specialisti delle diverse branche della medicina, guidandoli a partire dalla grande mole di dati disponibili nella selezione di quelli più significativi per ciascuna specialità interessata, al fine di fornirne un numero maggiore, ma molto peculiari per la specifica diagnosi, e rendendone l’interpretazione più semplice ed immediata.
