El creciente volumen de imágenes de emergencia ha llevado a un aumento en el uso de radiografías tradicionales, principalmente para la evaluación de lesiones traumáticas. A pesar de los avances tecnológicos en la medicina, los rayos X convencionales siguen siendo la primera prueba radiológica para la detección de fracturas. Sin embargo, la identificación de estas fracturas en las salas de emergencias sigue siendo un reto. La afluencia constante de pacientes, las 24 horas del día, y la dependencia de radiólogos menos experimentados para evaluaciones iniciales complican el proceso.
En este contexto, los algoritmos de aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés) están demostrando su potencial para mejorar la detección de fracturas, tanto para los radiólogos como para los médicos de urgencias. El uso de software basado en DL, puede no solo aumentar la precisión, sino también reducir los errores diagnósticos, lo que resulta fundamental en situaciones de alta presión y demanda.
El dispositivo está diseñado para detectar fracturas en radiografías estándar, lo que permite a los médicos ahorrar tiempo y aumentar la precisión diagnóstica
Una de las herramientas más recientes que aprovecha esta tecnología es Rayvolve, un software de detección y diagnóstico asistido por computadora desarrollado por la empresa francesa AZmed. Este dispositivo está diseñado para detectar fracturas en radiografías estándar, lo que permite a los médicos ahorrar tiempo y aumentar la precisión diagnóstica. Rayvolve funciona clasificando automáticamente las radiografías que muestran signos de anomalías, permitiendo a los radiólogos priorizar estos casos dentro de su flujo de trabajo.
Recientemente, Rayvolve ha dado un paso significativo al obtener la autorización 510(k) de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) para su uso en la detección de fracturas pediátricas, tras haber recibido previamente la autorización para su uso en adultos. Esta aprobación se sustenta en un estudio independiente que evaluó la efectividad del software en un entorno clínico, analizando un conjunto de datos que incluía 3.000 radiografías pediátricas. Los resultados mostraron una alta sensibilidad del 96 % y una especificidad del 86 %, con un área bajo la curva (AUC) del 94 %, posicionando a Rayvolve como una de las herramientas más eficientes en la detección de fracturas en niños.
EXPANSIÓN Y MEJORA DEL DIAGNÓSTICO
La autorización de la FDA abre nuevas oportunidades para AZmed en el mercado de las imágenes médicas en Estados Unidos. La estrategia de la empresa ahora se centra en expandir Rayvolve a más proveedores de atención médica en el país, con el objetivo de refinar los enfoques de diagnóstico tradicionales. La compañía busca acelerar la detección de fracturas y mitigar los efectos negativos derivados de la fatiga y la sobrecarga de trabajo en los profesionales sanitarios.
"Estamos emocionados de extender nuestra innovación al cuidado pediátrico”
Julien Vidal, director ejecutivo de AZmed, señaló que la nueva autorización refleja el compromiso de la compañía con el bienestar de los profesionales de la salud y sus pacientes. "La autorización 510(k) refleja nuestro compromiso de satisfacer las necesidades de los profesionales de la salud", afirmó Vidal. "Estamos emocionados de extender nuestra innovación al cuidado pediátrico, brindando a los médicos herramientas avanzadas para lograr los mejores resultados para sus pacientes".
A medida que Rayvolve se adopta más ampliamente, AZmed mantiene su enfoque en el desarrollo de tecnologías basadas en inteligencia artificial, asegurándose de que estas herramientas sean clínicamente validadas y efectivas en la mejora tanto de la atención al paciente como de la eficiencia operativa en el ámbito sanitario.