Alcanzando 96% de sensibilidad diagnóstica y análisis de imágenes 60% más rápido a través de asistencia radiológica impulsada por IA

XCodeIT se asoció con RadiologIA para desarrollar un sistema de análisis de imágenes médicas de vanguardia impulsado por IA que asiste a radiólogos en la detección de anormalidades en tomografías y rayos X. La solución aprovecha modelos de deep learning entrenados en cientos de miles de imágenes médicas anotadas, ha sido validada en tres grandes hospitales y logró certificación de dispositivo médico CE Clase IIa para uso en entornos clínicos.

Client: BioResearch

https://BioResearch.xcodeit.io/dashboard

RadiologIA Analysis

CE Class IIa

Chest X-Ray Analysis

Anomaly 87%

Sensitivity

96%

Analysis Time

-60%

AI Findings

Potential nodule detected 87%

No pleural effusion 99%

Heart size normal 95%

96%

Tasa de Sensibilidad

60%

Análisis Más Rápido

Validaciones Hospitalarias

CE Clase IIa

Certificación Médica

El Desafío

RadiologIA, un proveedor de servicios de radiología sirviendo a múltiples redes hospitalarias, enfrentaba una crisis creciente: escasez de radiólogos y volúmenes crecientes de imágenes estaban creando acumulaciones peligrosas. Los pacientes esperaban días o semanas por resultados de exploraciones, retrasando decisiones críticas de tratamiento. Los radiólogos trabajaban bajo inmensa presión, leyendo cientos de imágenes diariamente, aumentando el riesgo de errores diagnósticos y agotamiento. El desafío era particularmente agudo para condiciones sensibles al tiempo como nódulos pulmonares, fracturas y anomalías cardiovasculares donde la detección temprana mejora dramáticamente los resultados. RadiologIA necesitaba una solución de IA que pudiera preseleccionar imágenes, señalar potenciales anormalidades y priorizar casos urgentes - pero tenía que cumplir con los más altos estándares de precisión médica y cumplimiento regulatorio. Los falsos positivos abrumarían a radiólogos; los falsos negativos podrían ser fatales. La solución necesitaba integrarse perfectamente con sistemas PACS existentes, manejar diversas modalidades de imagen, proporcionar resultados explicables en los que los clínicos pudieran confiar y navegar el complejo camino hacia la certificación de dispositivo médico en Europa.

Nuestra Solución

XCodeIT desarrolló una plataforma integral de imágenes médicas impulsada por IA combinando deep learning de vanguardia con integración de flujo de trabajo clínico. Nuestro enfoque entregó tanto excelencia técnica como cumplimiento regulatorio:

Redes neuronales convolucionales profundas construidas con PyTorch, entrenadas en más de 200.000 imágenes médicas anotadas con extensos protocolos de aumento de datos y validación

Soporte de imagen multimodal manejando formatos DICOM a través de TC, rayos X y resonancia magnética con preprocesamiento automatizado y pipelines de control de calidad

Visualización de IA explicable proporcionando mapas de atención y resaltado de región para mostrar a los radiólogos exactamente dónde el modelo identificó potenciales anormalidades

Sistema inteligente de triaje priorizando automáticamente hallazgos urgentes e integrando con sistemas de gestión de flujo de trabajo hospitalario para acelerar casos críticos

Motor de inferencia basado en FastAPI entregando tiempos de predicción subsegundo mientras mantiene manejo de datos compatible con HIPAA y pistas de auditoría

Marco de validación clínica permitiendo pruebas sistemáticas a través de poblaciones diversas de pacientes y protocolos de imagen en asociación con tres sitios hospitalarios

Tecnologías Utilizadas

Python PyTorch DICOM FastAPI React GCP Healthcare API

Los Resultados

96%

Tasa de Sensibilidad

Logró 96% de sensibilidad en la detección de patologías objetivo, igualando o superando el desempeño de radiólogos en estudios de validación

60%

Análisis Más Rápido

Redujo el tiempo promedio hasta diagnóstico en 60% a través de preselección inteligente y priorización

Validaciones Hospitalarias

Validado exitosamente en tres grandes hospitales con poblaciones diversas de pacientes y equipos de imagen

CE Clase IIa

Certificación Médica

Logró marcado CE como dispositivo médico Clase IIa, permitiendo despliegue clínico a través de mercados europeos

"Lo que XCodeIT logró va mucho más allá de construir un modelo de IA. Construyeron una solución clínica completa en la que los radiólogos realmente confían y usan. El logro técnico - 96% de sensibilidad con bajos falsos positivos - es notable, pero igualmente impresionante fue su comprensión del camino regulatorio y requisitos de validación clínica. Trabajaron codo a codo con nuestros radiólogos durante todo el desarrollo, incorporaron retroalimentación clínica iterativamente y nos guiaron a través del proceso de marcado CE. Este sistema de IA ahora es una parte esencial de nuestro flujo de trabajo diagnóstico, ayudándonos a entregar diagnósticos más rápidos y precisos mientras reducimos el agotamiento de radiólogos. Está genuinamente salvando vidas."

Dra. Ana Rodrigues

Detalles del Proyecto

Industria: Tecnología Médica
Servicios: Desarrollo de IA/ML, Software de Dispositivo Médico, Integración Clínica, Cumplimiento Regulatorio
Duración: 12 meses