Acelere su flujo de trabajo con segmentación impulsada por IA integrada en realidad virtual y aumentada inmersiva.
La IA de Medicalholodeck apoya la salud, la educación y el cuidado de los pacientes con segmentación avanzada y visualización 3D inmersiva.
Educadores y estudiantes obtienen un aprendizaje interactivo basado en anatomía con modelos 3D segmentados a partir de datos reales de pacientes.
Cirujanos utiliza Medicalholodeck AI para una planificación precisa, explorando anatomía segmentada en 3D para comprender y prepararte mejor para procedimientos complejos.*
Radiólogos acelera la interpretación de imágenes con segmentación automática, obteniendo resultados rápidos y específicos por estructura que reducen el esfuerzo manual y mejoran la eficiencia.*
Hospitales usa modelos 3D para mejorar la colaboración, apoyar las decisiones de tratamiento y optimizar los flujos de trabajo diarios.*
Pacientes obtienen una visión más clara de su diagnóstico y tratamiento a través de visualizaciones en 3D, mejorando el consentimiento y fomentando la confianza con los equipos médicos.*
Genera modelos 3D segmentados a partir de escaneos CT o MRI en segundos. La IA detecta automáticamente las estructuras anatómicas, ahorrando tiempo y reduciendo el trabajo manual.
Segmenta una amplia gama de órganos y estructuras anatómicas. Permite una visualización precisa, un análisis dirigido y una exploración de cuerpo completo.
Accede a una biblioteca en crecimiento de modelos de IA adaptados a regiones corporales específicas y tipos de imágenes, incluidos TAC de tórax y escaneos de cuerpo completo. Elige el modelo que se ajuste a tu caso clínico o educativo.
Explora anatomía segmentada en 3D inmersivo usando visores de realidad virtual, PC o dispositivos móviles. Medicalholodeck ofrece interacción espacial intuitiva con datos específicos del paciente para una comprensión más profunda y comunicación más clara.
Planifica procedimientos complejos con modelos 3D específicos del paciente y anatómicamente precisos que mejoran la comprensión espacial y favorecen mejores resultados.*
Integra anatomía real de pacientes en aulas, laboratorios y simulaciones. Ideal para enseñar anatomía, radiología y flujos de trabajo quirúrgicos en entornos inmersivos.
Utiliza modelos 3D claros e interactivos para ayudar a los pacientes a comprender su condición y opciones de tratamiento, mejorando la comunicación, el consentimiento y la confianza.*
La segmentación con IA detecta y separa automáticamente estructuras anatómicas como órganos, huesos y tejidos a partir de escaneos CT o MRI. En lugar de dibujar cada región a mano, los modelos de IA completan la tarea en segundos al reconocer patrones de miles de imágenes etiquetadas por expertos.
Desarrollados con aprendizaje profundo – normalmente redes neuronales convolucionales (CNNs) – estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos de escaneos DICOM anonimizados. Una vez entrenados, pueden segmentar nuevos datos con precisión, estructura por estructura.
Esto acelera el análisis radiológico, la planificación quirúrgica y la creación de modelos 3D, al tiempo que mejora la precisión y la comunicación en equipo. En VR o AR, permite una comprensión espacial clara de anatomías complejas.
Medicalholodeck AI transforma la segmentación manual y lenta en un proceso rápido, preciso e inmersivo, ayudando a los profesionales a trabajar con mayor eficiencia y tomar decisiones informadas.
Medicalholodeck admite una gama creciente de modelos de segmentación de alto rendimiento, desarrollados por instituciones líderes y marcos de inteligencia artificial, para ofrecer resultados precisos y eficientes en diversas necesidades de imagen médica.
Actualmente se admiten y actualizan continuamente los siguientes modelos:
Detección robusta de 117 órganos y estructuras en imágenes CT (resolución de 1.5 mm). Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como TotalSegmentator.
Detección rápida y robusta de 117 órganos y estructuras en imágenes CT (resolución de 3 mm). Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como TotalSegmentator.
Detección robusta de 56 órganos y estructuras en imágenes de MRI (resolución de 1.5 mm). Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como TotalSegmentator.
Detección robusta de los vasos pulmonares, la tráquea y los bronquios. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección robusta del cuerpo, tronco, piel y extremidades. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de cavidades de glándulas de la cabeza. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de músculos de la cabeza. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de huesos y vasos del cuello. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de músculos del cuello. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de arterias coronarias. Estos modelos no están entrenados con el conjunto completo de datos totalsegmentator, sino con otros conjuntos más pequeños. Por lo tanto, su rendimiento puede ser menos robusto. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
pages.aiNew.aimodelsCerebralText TotalSegmentator.
Detección de derrame pleural y pericárdico. Estos modelos no están entrenados con el conjunto completo de datos totalsegmentator, sino con otros conjuntos más pequeños. Por tanto, pueden ser menos robustos. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de implantes de cadera. Estos modelos no han sido entrenados con el conjunto completo de datos totalsegmentator, sino con algunos conjuntos más pequeños. Por lo tanto, su desempeño puede ser menos robusto. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de vasos hepáticos y tumores. Estos modelos no han sido entrenados con el conjunto completo de datos totalsegmentator, sino con conjuntos más pequeños. Su desempeño puede ser menos robusto. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Detección de músculos oculomotores. Estos modelos no han sido entrenados con el conjunto completo de datos totalsegmentator, sino con conjuntos más pequeños. Por tanto, podrían ser menos robustos. Modelo creado por el departamento de Investigación y Análisis del Hospital Universitario de Basilea y publicado como parte de TotalSegmentator.
Segmentación robusta de 104 estructuras anatómicas en imágenes CT. Modelo creado por el equipo de MONAI y publicado como parte de MONAI Model Zoo.
Segmentación con 133 estructuras a partir de imágenes MRI T1W. Modelo creado por la Universidad de Vanderbilt y el equipo de MONAI, publicado como parte de MONAI Model Zoo.
Segmentación multiorgánica de 13 estructuras a partir de imágenes CT. Modelo creado por el equipo de MONAI y publicado como parte de MONAI Model Zoo.
Segmentación del páncreas y tumor pancreático a partir de imágenes CT. Modelo creado por el equipo de MONAI y publicado como parte de MONAI Model Zoo.
Segmentación de la próstata a partir de imágenes MRI. Modelo creado por Keno Bressem y publicado como parte de MONAI Model Zoo.
Segmentación del bazo a partir de imágenes CT. Modelo creado por el equipo de MONAI y publicado como parte de MONAI Model Zoo.
Segmentación del bazo a partir de imágenes CT usando DeepEdit. Modelo creado por el equipo de MONAI y publicado como parte de MONAI Model Zoo
Medicalholodeck ofrece herramientas intuitivas para trabajar de forma rápida, eficiente y colaborativa con datos médicos segmentados, ya sea para planificar una cirugía, enseñar o revisar casos clínicos.*
Activa o desactiva rápidamente la visibilidad de órganos o regiones específicas para aislar estructuras anatómicas concretas y enfocar tu análisis.
Ahorra tiempo y garantiza la consistencia con los Preajustes Inteligentes al guardar configuraciones de IA y visualización.
Realiza mediciones 3D precisas directamente en el modelo para un análisis detallado y exacto.
Muestra y compara múltiples conjuntos de datos uno al lado del otro para evaluar cambios y hacer seguimiento a los resultados a lo largo del tiempo.
Colaborar en tiempo real con colegas, estudiantes o equipos remotos. Comparte sesiones para explorar y discutir casos juntos en un entorno virtual.
Captura sesiones con la función integrada RXR para una reproducción sencilla. Guarda tu trabajo, exporta configuraciones y comparte casos de forma segura a nivel local o entre instituciones.
Medicalholodeck admite la integración de modelos personalizados, lo que te permite usar motores de IA entrenados por tu institución o de terceros. Contáctanos para hablar sobre tu configuración.
Opciones de Integración
Uso en la Nube
Ejecuta la segmentación de forma segura en la nube de Medicalholodeck – sin necesidad de instalación, siempre actualizado y accesible desde cualquier dispositivo.
Usar Localmente
Mantén todos los datos internos con segmentación local en PCs o servidores de alto rendimiento – sin necesidad de internet.
Opciones de Integración Empresarial
Integra con sistemas hospitalarios, PACS o modelos de IA personalizados. Acceso a API y despliegue local disponibles.
Para asistencia con la configuración e implementación, contáctanos en support@medicalholodeck.com
Velocidad
La segmentación con IA normalmente se completa en menos de 60 segundos, ofreciendo acceso casi instantáneo a modelos 3D de alta calidad y optimizando los flujos de trabajo clínicos y educativos.
Precisión
Los modelos de IA de Medicalholodeck están entrenados con grandes conjuntos de datos anotados por expertos para garantizar resultados consistentes y de alta precisión en escenarios de imagen estándar.
Cumplimiento
Todo el procesamiento está diseñado teniendo en cuenta la seguridad de los datos y cumple con estrictas regulaciones de privacidad – totalmente alineado con los requisitos de GDPR y HIPAA para un uso clínico seguro.
