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Actualización de la política de no discriminación

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Para leer nuestra Declaración de no discriminación completa, haga clic aquí.

MAXQ-AI

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MaxQ-AI: colección retrospectiva de imágenes de TC de cabeza sin contraste para la evaluación clínica del software de la familia MaxQ-AI Accipio

Apoyado por: MaxQ AI Pharmaceuticals

Investigador principal de BMC : Courtney Takahashi, MD

Contacto principal de investigación: Brandon Finn, BA ( 617-638-8650 )

Resumen

La hemorragia intracraneal puede poner en peligro la vida. Dada la inaccesibilidad intrínseca del sistema nervioso central, los médicos deben confiar en técnicas de exploración radiológica como la tomografía computarizada (TC) o la resonancia magnética (RM) para detectar y diagnosticar hemorragias intracraneales. Si bien la precisión de lectura de los neurorradiólogos expertos tiende a ser alta, dicha experiencia a menudo no está disponible de inmediato en entornos de atención aguda y la evaluación inicial se deja a médicos capacitados en medicina de emergencia o no neurorradiólogos. En estas poblaciones, las tasas de error tienden a ser más altas. Dada la gravedad potencial del daño derivado de la IIC, los métodos para aumentar la capacidad de un médico para reconocer tal condición mejorarían significativamente los resultados del paciente y reducirían los costos de atención médica. Los dispositivos de detección asistida por computadora (CAD) ofrecen un medio potencial para ayudar a los médicos a revisar las tomografías computarizadas de la cabeza mediante la identificación de áreas potenciales de aICH a través del reconocimiento de patrones y el análisis de datos algorítmicos.

Dada la utilidad potencial de dicha tecnología, MaxQ-AI ha desarrollado la familia de dispositivos de software Accipio, diseñada para identificar y, en algunas implementaciones, anotar, aICH. Este estudio de recolección de imágenes retrospectivo está diseñado para obtener imágenes y datos de sujetos para probar estos dispositivos. El objetivo principal de este estudio de colección de imágenes retrospectivas es obtener datos de imágenes de estudio para establecer y documentar la verdad fundamental para cada sujeto. Este estudio creará una biblioteca de datos de imágenes que se utilizará para estudios de lectores retrospectivos y pruebas independientes.

Criterios de inscripción

Criterios de inclusión :

  1. Masculino o femenino
  2. Edad ≥18 años
  3. El sujeto se sometió a un examen de TC sin contraste.
  4. La serie de imágenes cumple con criterios técnicos y de calidad de imagen predefinidos

Criterios de exclusión :

  1. Sujeto con hallazgos de lesión craneal abierta o fragmentos óseos o cuerpos extraños en el espacio intracraneal
  2. Sujeto con evidencia visible o reportada de otra manera de neurocirugía o implante intracraneal previo
  3. Sujeto con evidencia visible de imágenes de contraste recientes
  4. Espesor de corte 1 mm y> 6 mm
  5. Voltaje pico del tubo de CT> 120 kVp

Estado: Pendiente de análisis de datos