SynDiag – DiagnOSI ECOGRAFICA DEL CANCRO
Introduzione
L’ecografia è l’esame medico di diagnostica per immagini più diffuso al mondo. Questa tecnica di grande potenziale però dipende totalmente dall’esperienza del medico.
SynDiag analizza video ecografici e, tramite algoritmi di intelligenza artificiale, identifica caratteristiche anatomiche specifiche di tumori, in particolare del cancro ovarico. In questo modo il medico riceve in tempo reale un supporto alla decisione ed un’informazione accurata rispetto alle caratteristiche tumorali da valutare per la diagnosi precoce.

Caratteristiche Tecniche
SynDiag è un software operativo in Cloud e basato su algoritmi di intelligenza artificiale ed image processing. Può essere interfacciato con gli ecografi già in uso ed utilizza dati in formato standard.
Accessibile per il medico da finestra del browser, la piattaforma SynDiag restituisce un’ecografia aumentata, che mette in evidenza la probabilità di presenza della caratteristica tumorale e informazioni quantitative quali le dimensioni.
Oggi SynDiag è sviluppato per il tumore ovarico, la sesta neoplasia più mortale in Europa e la prima in ambito ginecologico, ed è progettato per restituire una descrizione delle caratteristiche presenti nell’ecografia secondo le linee guida internazionali. In questo modo il software fornisce un supporto alle decisioni del medico, agevola l’adozione di una metodologia di diagnosi standard e fornisce una refertazione semi-automatica, modificabile, al medico.
Possibili Applicazioni
- Sviluppato per ginecologia oncologica, cancro ovarico;
- Applicabile a tutte le neoplasie;
- Permette la generazioni di grandi database a disposizione del medico e dell’istituto sanitario;
- Permette la refertazione automatica, modificabile, veloce ed accurata.
Vantaggi
- Analisi quantitativa dell’ecografia;
- Rilevazione caratteristiche secondo linee guida internazionali;
- Completamente automatico;
- Facile da usare;
- Montabile sulla tecnologia esistente;
- Supporto in tempo reale;
- Totalmente operativo in Cloud.