VisualDx es un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS, por sus siglas en inglés) diseñado para ayudar a los profesionales de la salud —incluidos los médicos de atención primaria, los especialistas y los educadores médicos— a tomar decisiones clínicas más precisas. [ 3 ] La plataforma combina una amplia biblioteca de imágenes médicas con contenido revisado por pares para apoyar el diagnóstico diferencial, la educación del paciente y la identificación de reacciones adversas a los medicamentos .
Características principales
- Generador de diagnósticos diferenciales : Los médicos introducen los síntomas, hallazgos o imágenes del paciente para generar una lista clasificada de posibles afecciones, respaldada por imágenes de alta calidad.
- Biblioteca de imágenes médicas : VisualDx incluye más de 45.000 imágenes , 32.000 de ellas con sus respectivas leyendas , que abarcan una amplia gama de afecciones de la piel, los ojos, la cavidad bucal y afecciones sistémicas.
- Herramienta para la detección de reacciones adversas a medicamentos : Permite a los médicos buscar por medicamento e identificar posibles afecciones relacionadas con los fármacos.
- DermExpert AI : Una función que permite a los médicos fotografiar afecciones de la piel y recibir un diagnóstico diferencial mediante análisis basado en IA. [ 4 ]
- Material informativo para pacientes : Hay disponibles cerca de 400 folletos para facilitar la comprensión y la participación de los pacientes.
Adopción y alcance
- VisualDx se utiliza en más de 2300 hospitales y clínicas en todo el mundo.
- Está integrado en el plan de estudios de más del 50% de las facultades de medicina de EE. UU. , y sirve de apoyo a la formación y capacitación clínica.
- La plataforma está disponible mediante suscripción mensual o anual , y se ofrece una prueba gratuita de 30 días a los nuevos usuarios.
Integración de API
VisualDx ofrece una API personalizable que permite a los sistemas de salud, aseguradoras y plataformas de salud digital integrar sus capacidades de apoyo a la toma de decisiones clínicas en los flujos de trabajo existentes. La API proporciona acceso a la biblioteca de imágenes médicas seleccionadas de VisualDx, al motor de diagnóstico diferencial y a las herramientas de verificación de síntomas, lo que permite su uso en casos como:
- Clasificación de pacientes : Derivar a los pacientes a los entornos de atención adecuados en función de los síntomas y los factores de riesgo.
- Optimización del flujo de trabajo clínico : Integración de VisualDx en los sistemas de historias clínicas electrónicas o en las plataformas digitales de acceso para agilizar la toma de decisiones.
- Eficiencia operativa : Reducir las derivaciones innecesarias y mejorar la retención de pacientes dentro de la red.
La API está diseñada para ser escalable y segura, y su uso está documentado en flujos de trabajo de seguros, triaje dermatológico e iniciativas de innovación en salud digital.
Antecedentes de la empresa
VisualDx es un producto desarrollado por VisualDx , una empresa dirigida por médicos con sede en Rochester, Nueva York . Fue cofundada por Lowell Goldsmith, MD y Art Papier, MD , ambos profesores de dermatología en la Universidad de Rochester .
Referencias
- ↑ Lapowsky, Issie (4 de abril de 2015). "Una herramienta de diagnóstico superbruta que podría salvarte la vida" . Wired.com . Consultado el 19 de abril de 2015 .
- ↑ Sean Lahman (5 de marzo de 2015). "Combatir la enfermedad con imágenes" . Rochester Democrat & Chronicle . Consultado el 19 de abril de 2015 .
- ↑ Breitbart, Eckhard W.; Choudhury, Kohelia; Andersen, Anders Daniel; Bunde, Henriette; Breitbart, Marianne; Sideri, Antonia Maria; Fengler, Susanne; Zibert, John Robert (2020). "Mejora de la satisfacción del paciente y la precisión diagnóstica en enfermedades de la piel con un sistema visual de apoyo a la decisión clínica: un estudio de viabilidad con médicos generales" . PLOS ONE . 15 (7) e0235410. Bibcode : 2020PLoSO..1535410B . doi : 10.1371/journal.pone.0235410 . ISSN 1932-6203 . PMC 7390264. PMID 32726308 .
- ↑ Dulmage, Brittany; Tegtmeyer, Kyle; Zhang, Michael Z.; Colavincenzo, Maria; Xu, Shuai (mayo de 2021). "Un sistema de inteligencia artificial en tiempo real para el punto de atención que apoya el diagnóstico clínico de una amplia gama de enfermedades de la piel". The Journal of Investigative Dermatology . 141 (5): 1230– 1235. doi : 10.1016/j.jid.2020.08.027 . ISSN 1523-1747 . PMID 33065109 .
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