HM Hospitales incorpora la Inteligencia Artificial de Incepto Medical para optimizar el diagnóstico por imagen y la detección de patologías

Ambas compañías alcanzan un acuerdo de colaboración para la implantación de un algoritmo para optimizar los exámenes médicos por imagen a través de resonancia magnética.

El algoritmo, desarrollado por Incepto Medical, permitirá mejorar el diagnóstico, ganar en rapidez y facilitar la labor de médicos y radiólogos.

HM Hospitales ha incorporado la Inteligencia Artificial (IA) al diagnóstico por imagen de Incepto Medical para mejorar así la atención a sus pacientes gracias a un acuerdo de colaboración alcanzado entre ambas compañías y que va a permitir la Grupo hospitalario optimizar la detección de patologías. 

De esta forma, los centros de Madrid de HM Hospitales contarán con la inteligencia artificial (IA) al servicio del diagnóstico médico desarrollada por Incepto Medical. El acuerdo comienza con la implantación de los algoritmos para optimizar los exámenes médicos por imagen a través de resonancia magnética (RM). 

Este nuevo instrumento permitirá detectar enfermedades y lesiones con mayor precisión. “Estamos encantados de implementar nuestra tecnología en HM Hospitales, una marca de prestigio que vela por el cuidado del paciente. Nuestra misión es ofrecer herramientas al radiólogo para ayudarle en su trabajo. Eliminamos el sesgo humano, pero la labor de los profesionales seguirá siendo fundamental: todo informe elaborado por la IA debe ser suscrito por ellos. La revisión final y el diagnóstico definitivo siempre quedarán de su mano”, ha señalado Antoine Jomier, CEO de Incepto, quien ha manifestado su satisfacción por que HM Hospitales sea una de las primeras grandes compañías que apuesta por la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico en España.

Por su parte, Juan Abarca, presidente de HM Hospitales, destaca que “este algoritmo nos va a permitir agilizar el flujo de trabajo en nuestros centros y ofrecer a nuestros médicos y especialistas una tecnología disruptiva para poder garantizar a nuestros pacientes diagnósticos más precisos y en un espacio de tiempo menor. Este acuerdo representa un avance sustancial en nuestra capacidad y nos sitúa como el primer grupo hospitalario en poder disfrutar de esta tecnología. En definitiva, seguimos invirtiendo en beneficio de nuestros pacientes y nuestros profesionales para, paso a paso, poder ofrecer un mejor cuidado de la salud”.


Más de 200.000 resonancias al año

Además, el Grupo será el primero en España que prueba las soluciones de IA para la RM de rodilla y la reducción de FDG (Fluorodesoxiglucosa) en PET (siglas en inglés de Tomografía por Emisión de Positrones). Así, HM Hospitales, que realiza 200.000 pruebas de este tipo al año, podrá dotar a sus profesionales de las mejores herramientas para el diagnóstico por imagen. A su vez, los pacientes de HM Hospitales contarán con resultados más ágiles y certeros.

Este convenio de colaboración permite incorporar tecnología de vanguardia para avanzar hacia la excelencia en la atención médica y acercar la innovación tecnológica a la salud. La inteligencia artificial aplicada a la medicina y la gestión de datos clínicos mejorarán la calidad de los procesos de prestación asistencial a la población a través de la aplicación de los últimos avances científicos a la práctica clínica.

En este sentido, la IA ha logrado impactar en las organizaciones sanitarias por dos motivos. Por una parte, la posibilidad de implantar distintos algoritmos para diferentes pruebas en una misma plataforma, lo que facilita la integración y las gestiones derivadas de su puesta en marcha. Por otra parte, las soluciones de IA mejoran la productividad en las pruebas radiológicas y reducen los tiempos de exploración y exposición del paciente, a la vez que mejoran la eficiencia en el uso de los recursos hospitalarios.

A la par, HM Hospitales está testando otras soluciones de IA con Incepto Medical como, por ejemplo, una que proporciona a radiólogos y médicos de urgencias una segunda lectura instantánea de las radiografías de los miembros o del tórax, directamente en su entorno habitual.


Madrid, 8 de febrero de 2024

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