343 - Diagnóstico Agosto 2021

Vol. XXXI - Nº 343 [ Agosto 2021 ]

ECR 2021 Summer Edition [ pág. 36 ]

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LATINOAMÉRICA

Staff Editores Bárbara R. Domb y Ezequiel Domb Diseño, Diagramación & Portada Ezequiel Domb Colaboradores Periodísticos César Mauricio Rodríguez Olivo Diego Ruiz María Virginia Parra Publicidad Bárbara Domb Redacción La Pluma Redactores

Vol. XXXI N° 343 - Agosto 2021 DIAGNÓSTICO Journal LA Galicia 919 (1416) Buenos Aires, Argentina +54 11 4584 - 6215 info@diagnosticojournal.com www.diagnosticojournal.com DIAGNÓSTICO JOURNAL LA

is published monthly 6538 Collins Ave. # 335, Miami Beach FL 33141, USA. Tel. 786.999.0557 Covering since: 92 RSNA, 95 AIUM, 98 AAN, 98 IBMS, 98 ASBMR, 99 ACC, 95 JPR Los artículos firmados expresan las opiniones de los autores y no reflejan necesariamente la opinión de la Editorial.

Imagen de portada: ECR 2021 Summer Edition An evening piano concert by Anica Vavic

Editorial Presencialidad, On-line o híbrido Muy lentamente vamos volviendo a la presencialidad. En México la Federación ya organizó un evento híbrido a principio de año, la Sociedad Europea logró realizar el Summer Edition del European Congress of Radiology en forma híbrida con una participación super cuidada de sus asistentes. En Septiembre la Sociedad Paulista realizará las Jornadas Paulistas de Radiología, antes de ello, FIME en Miami se realizará en forma híbrida del 1 al 3 de Septiembre en el Miami Beach Convention Center, HIMSS en Las Vegas en Agosto y a fin de año RSNA con requisito de estar vacunado y utilizar la mascarilla….

No puedo evitar emocionarme de solo pensar en caminar por los pasillos de un congreso, o entrar a una charla.

Ahora, esta pandemia nos marca definitivamente. Hay generaciones que prefieren escuchar las charlas de su interés desde su casa o lugar de trabajo en el horario que mejor les quepa en su agenda, de manera on - demand. Esto es complejo para las casas comerciales que quieren mostrar su portfolio, nuevos desarrollos, pero también lo pueden hacer por diferentes medios como e mail marketing, booth virtual o visitando a los médicos en sus lugares de trabajo, cual visitador médico.

Pero también está la generación de personas que prefieren ir a los congresos, ver a sus pares de otros lugares de trabajo, ciudades e inclusive de otros puntos del mundo.

Esta pandemia bendita llegó para ponernos a prueba de nuestra capacidad como seres humanos y profesionales a adaptarse, la famosa resiliencia. Pero también a cambiar nuestra metodología de trabajo, a sacarnos de nuestra zona de confort!

Deseo ver a muchos de ustedes presencialmente pronto!

Bárbara Domb

Sumario Diagnóstico [ 10 ] [ 14 ]

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Radiology y RadioGraphics RSNA copatrocina desafío de inteligencia artificial en tumores cerebrales ULTRACOV: un ecógrafo inteligente para luchar contra el COVID-19 El modelo de Deep learning clasifica los tumores cerebrales con una sola RM

RSNA lanzará el programa de certificación de IA para imágenes

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Radiology y RadioGraphics Por rsna.org

Las revistas de la RSNA muestran grandes avances en el factor de impacto La Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA) anunció hoy que Radiology y RadioGraphics, las revistas impresas revisadas por pares de la Sociedad, aumentaron sus factores de impacto en 2020, según los informes de citas de revistas Clarivate Analytics 2020 publicados recientemente. El factor de impacto mide la relevancia e influencia de las revistas académicas basadas en datos de citas.

Radiology tiene un factor de impacto en 2020 de 11,105, frente a 7,931 en 2019. El factor de impacto de la revista ha aumentado constantemente desde 2015.

La revista fue citada 72,249 veces en 2020 y ocupa el segundo lugar en factor de impacto entre las revistas de Radiología, Medicina Nuclear e Imágenes Médicas.

Es la principal revista de radiología y una de las revistas más citadas en el campo.

"El factor de impacto se ha convertido en un marcador cada vez más importante de la influencia de las publicaciones científicas", dijo David A. Bluemke, M.D., Ph.D., editor de Radiology. "La mejora sustancial en el factor de impacto de Radiology refleja la investigación sobresaliente de autores en nuestro campo, así como los esfuerzos de casi 1,000 revisores y nuestro consejo editorial. De manera más general, el factor de impacto creciente también refleja directamente la importancia fundamental de las imágenes radiológicas en casi todos los campos de la medicina ".

Radiology publica artículos de investigación de imágenes de vanguardia e impactantes en radiología e imágenes médicas.

Publicada regularmente desde 1923, Radiology ha sido reconocida durante mucho tiempo como la referencia autorizada para la investigación más actual, clínicamente relevante y de la más alta calidad en el campo de la radiología. Cada mes, la revista publica aproximadamente 300 páginas de investigación original revisada por pares, revisiones autorizadas, comentarios sobre artículos importantes y opiniones de expertos sobre nuevas técnicas y tecnologías.

Radiology es la revista más importante del mundo de nuevos descubrimientos, importantes y traducibles en la investigación de imágenes médicas y proporciona información significativa a los médicos y científicos de 10 - diagnosticojournal.com

imágenes médicas con el objetivo de mejorar la salud y reducir la carga de la enfermedad. En 2020, la revista fue líder en la publicación de investigaciones, declaraciones y comentarios sobre COVID-19 centrados en imágenes médicas.

El artículo de Radiology más citado para determinar el factor de impacto 2020 fue "Sistema de datos e informes de imágenes hepáticas (LI-RADS) Versión 2018: Imágenes del carcinoma hepatocelular en pacientes en riesgo".

RadioGraphics aumentó su factor de impacto de 4.967 en 2019 a 5.333 en 2020 con 16,021 citas. La popular revista educativa ha duplicado su factor de impacto desde 2015.

"RadioGraphics tiene como objetivo publicar el mejor material educativo revisado por pares para profesionales de la imagen", dijo Christine "Cooky" Menias, M.D., editora de RadioGraphics. "Gracias a los excelentes autores, revisores y miembros de la junta editorial por ampliar el alcance de RadioGraphics. El factor de impacto de las revistas en constante aumento refleja la influencia de las imágenes de diagnóstico en la investigación académica y la práctica clínica".

Lanzada en 1981, RadioGraphics es una de las principales revistas de educación en radiología de diagnóstico. Cada número bimensual incluye entre 15 y 20 artículos centrados en la práctica que abarcan el espectro completo de subespecialidades radiológicas y abordan temas como técnicas de diagnóstico por imágenes, características de imágenes de una enfermedad o grupo de enfermedades, correlación radiológico-patológica, políticas de práctica e iniciativas de calidad, física de imágenes, informática y aprendizaje permanente.

La misión principal de RadioGraphics es publicar lo mejor en material educativo revisado por pares, enfatizando la educación presentada en la reunión anual de RSNA, para radiólogos, residentes, físicos y otros profesionales de la radiología.

Cada mes de octubre se publica un número especial, una monografía centrada en una sola subespecialidad o en un tema transversal de interés para múltiples subespecialidades.

El artículo más citado de RadioGraphics que contribuyó al factor de impacto de 2020 fue "Características radiográficas y de TC de la neumonía viral".

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RSNA copatrocina desafío de inteligencia artificial en tumores cerebrales Por RSNA.org

La Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), la Sociedad Estadounidense de Neurorradiología (ASNR) y la Sociedad de Computación de Imágenes Médicas e Intervenciones Asistidas por Computadora (MICCAI) han anunciado el lanzamiento del décimo desafío anual de Segmentación de Tumores Cerebrales (BraTS).

El desafío RSNA / ASNR / MICCAI BraTS 2021 se centra en la detección y clasificación de tumores cerebrales, utilizando escáneres de resonancia magnética multiparamétrica (mpMRI). Representa la culminación de una década de desafíos BraTS, que ofrece un conjunto de datos amplio y diverso con anotaciones detalladas y un importante biomarcador asociado.

"RSNA ha 'mejorado su juego' significativamente con el Desafío de clasificación de tumores cerebrales de este año", dijo Adam E. Flanders, M.D., que forma parte del Subcomité de Machine learning de RSNA. "Es nuestro primer Desafío de IA para utilizar la resonancia magnética, y también es el primero en abordar un problema oncológico: el cáncer de cerebro".

Otro aspecto novedoso del desafío es que aborda dos tareas clínicamente relevantes: (1) desarrollar el método automatizado más preciso para medir el tamaño de los componentes visuales de un cáncer; esto tiene implicancias para poder rastrear con precisión el crecimiento o la respuesta del cáncer al tratamiento y (2) para desarrollar un método no invasivo confiable para predecir la presencia de características genéticas específicas en el tumor a partir de las imágenes de RM solamente.

“Estos marcadores genéticos son indicadores de la respuesta al tratamiento y la supervivencia”, dijo el Dr. Flanders. "Esto tiene un uso potencial en la planificación de terapias personalizadas incluso antes de que se realice la cirugía".

Los participantes pueden optar por competir en una o ambas tareas del desafío.

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En la primer tarea, Segmentación de tumores cerebrales, los participantes construyen modelos que producen segmentaciones detalladas de subregiones de tumores cerebrales que corresponden a las creadas por neurorradiólogos. Dichas segmentaciones podrían permitir mejoras en la cirugía asistida por computadora, la guía de radioterapia y el monitoreo de progresión de la enfermedad.

Para la segunda tarea, Clasificación radiogenómica de tumores cerebrales, los participantes construyen modelos que utilizan imágenes mpMRI para predecir el estado de metilación del promotor de MGMT (O [6] -metilguanina-ADN metiltransferasa). Dichos modelos radiogenómicos podrían mejorar la eficiencia y precisión del diagnóstico, el pronóstico y la planificación del tratamiento para pacientes con glioblastoma.

El glioblastoma y el glioma astrocítico difuso con características moleculares de glioblastoma son los tumores primarios malignos más comunes y agresivos del sistema nervioso central en adultos. Los pacientes con glioblastoma tienen un pronóstico muy precario y el estándar actual de atención comprende la resección quirúrgica seguida de radioterapia y quimioterapia. La metilación del promotor de la enzima MGMT de reparación del ADN en el glioblastoma recién diagnosticado se ha identificado como un factor pronóstico favorable y un predictor de la respuesta a la quimioterapia. La determinación del estado de metilación del promotor MGMT en el glioblastoma recién diagnosticado puede influir en la toma de decisiones sobre el tratamiento.

La presentación final del modelo vence el 12 de octubre. Los ganadores serán anunciados el 23 de noviembre y reconocidos en un evento en el AI Showcase Theatre en RSNA 2021 el lunes 29 de noviembre. El premio en dinero para las mejores entradas en cada tarea es proporcionado por Intel, NeoSoma y RSNA.

La Sociedad de Radiología y Diagnóstico por Imágenes de São Paulo (SPR) cuenta con más de 8.500 asociados repartidos en diferentes estados de Brasil y también países como Argentina, Colombia, Chile, Perú, Uruguay.

SPR es uno de los principales referentes del conocimiento y acerca a los profesionales campo, fomentando el desarrollo de la del camp categoría. Al asociarse, el profesional de Radiología demuestra estar activo y atento a los problemas de su mercado.

Los médicos extranjeros vinculados a entidades asociadas pueden unirse en la categoría "Correspondiente", consulte más in información en el enlace.

Asóciese! - www.spr.org.br/programa-de-relaciones-de-spr

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ULTRACOV: un ecógrafo inteligente para luchar contra el COVID-19 Por Dr. Yale Tung Chen

La ecografía pulmonar es una herramienta valiosa para el diagnóstico y seguimiento de los pacientes con COVID-19. No utiliza radiación ionizante y se realiza junto a la cama del paciente, lo que la hace adecuada desde atención primaria y urgencias hasta unidades de cuidados intensivos y seguimiento tras el alta. Sin embargo, la ecografía pulmonar aún no se utiliza mucho, principalmente debido a la compleja interpretación de las imágenes pulmonares y la falta de personal con formación específica en la técnica. Además, en un contexto de pandemia, la ecografía convencional conlleva un mayor riesgo de contagio para el examinador que otras técnicas como la radiografía de tórax y la tomografía computarizada.

jo de los pacientes con COVID-19, ya que es una herramienta muy específica para evaluar la condición pulmonar en todas las etapas de la enfermedad, incluidos los posibles problemas crónicos. mediano y largo plazo El ecógrafo pulmonar ULTRACOV es un proyecto iniciado hace escasos 10 meses. El cual ha obtenido en tiempo record la autorización de la AEMPS para llevar a cabo su validación en pacientes COVID tanto en el Hospital Universitario Puerta de Hierro (Madrid) y como en el Hospital Emergencias Enfermera Isabel Zendal.

El objetivo del proyecto ULTRACOV es el desarrollo de un ecógrafo destinado a la detección precoz y seguimiento de la enfermedad COVID-19, especialmente concebido para situaciones de pandemia y alta presión sanitaria. Mediante algoritmos de procesamiento de imágenes que simplifican la exploración e interpretación de los resultados, y un diseño orientado a la operación en condiciones de alto riesgo (fácil desinfección, ergonomía, etc.) se pretende extender la ecografía pulmonar a un mayor número de profesionales y servicios. . Se espera que tenga un impacto positivo en la capacidad de los sistemas de salud para el mane-

Esta validación se estima finalizará en el mes de Julio requisito imprescindible para obtener el marcado CE. Se espera que las primeras unidades se comiencen a fabricar hacia finales del 2021.

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Este desarrollo está liderado por DASEL SL una pyme madrileña radicada en Arganda del Rey, empresa especializada en tecnología de Ultrasonido.

ULTRACOV ha sido posible gracias a la ayuda de CDTI para la línea de ayudas extraordinarias a proyectos de I+D para hacer frente a la emergencia sanitaria COVID19 y la estrecha colaboración además del Instituto de Tecnologías Físicas y de la Información del CSIC y el grupo Grupo de Física Nuclear Universidad Complutense de Madrid (GFNUCM) aportando su conocimiento y experiencia en procesamiento de imágenes ultrasónicas e inteligencia artificial. Ambos centros trabajan desde el inicio de la pandemia en el desarrollo de tecnología de ayuda al diagnóstico con resultados muy prometedores, basados en conocimientos previos muy sólidos y contrastados en otros campos. El enfoque clínico en todas las etapas del desarrollo del ecógrafo y la coordinación de los ensayos con pacientes conto con la ayuda del Dr Yale Tung Chen experto en ecografía pulmonar del Hospital Universitario Puerta de Hierro.

La implantación futura de esta tecnología en el ámbito sanitario permitirá: - Extender el uso de la ecografía de pulmón a todos los niveles asistenciales y, en particular, a los servicios de atención primaria, reduciendo la barrera de acceso a la técnica, facilitando la interpretación de las imágenes y la determinación del grado de afectación pulmonar.

- Reducir el tiempo de examen y simplificar su realización con dos objetivos: Maximizar el número de exámenes realizados en situaciones de elevada presión asistencial, y minimizar el riesgo de contagio del examinador, gracias a un menor tiempo de exposición y a un protocolo más simple que reduzca al mínimo la posibilidad de cometer errores de auto-protección.

- Mejorar y simplificar el proceso de desinfección del equipo. Es una de las claves para que pueda ser utilizado con eficacia en circuitos sucio/limpio, y para reducir el riesgo de contagio de pacientes y personal sanitario.

- Generalizar el registro de las imágenes, con el objetivo de facilitar el seguimiento de los pacientes y de generar bases de datos que puedan ser utilizadas para el estudio de la enfermedad y para el desarrollo de la propia técnica. En la actualidad, la mayor parte de las ecografías no se guardan, en gran medida, por la gran cantidad de memoria y de tiempo que requeriría. La función autopilot se encargará de guardar automáticamente las imágenes evaluables (posición correcta, buen acoplamiento, etc.) evitando guardar información irrelevante y sin agregar tiempo al examen.

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El modelo de Deep learning clasifica los tumores cerebrales con una sola RM Por RSNA.org

Un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington ha desarrollado un modelo de deep learning que es capaz de clasificar un tumor cerebral como uno de los seis tipos comunes utilizando un solo escaneo de resonancia magnética 3D, según un estudio publicado en Radiology: Artificial Intelligence.

"Este es el primer estudio que aborda los tumores intracraneales más comunes y para determinar directamente la clase de tumor o la ausencia de tumor a partir de un volumen de resonancia magnética 3D", dijo Satrajit Chakrabarty, MS, estudiante de doctorado bajo la dirección de Aristeidis Sotiras, Ph. D., y Daniel Marcus, Ph.D., en el Laboratorio de Imágenes Computacionales del Instituto de Radiología de Mallinckrodt en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis, Missouri.

Los seis tipos de tumores intracraneales más comunes son el glioma de alto grado, el glioma de bajo grado, las metástasis cerebrales, el meningioma, el adenoma hipofisario y el neuroma acústico. Cada uno fue documentado a través de histopatología, que requiere extirpar quirúrgicamente tejido del sitio de un presunto cáncer y examinarlo bajo un microscopio.

Según Chakrabarty, los enfoques de aprendizaje profundo y automático que utilizan datos de resonancia magnética podrían automatizar potencialmente la detección y clasificación de los tumores cerebrales.

"La resonancia magnética no invasiva se puede utilizar como complemento o, en algunos casos, como una alternativa al examen histopatológico", dijo.

Para construir su modelo de machine learning, llamado red neuronal convolucional, Chakrabarty y los investigadores del Instituto de Radiología Mallinckrodt desarrollaron un gran conjunto de datos multiinstitucional de exploraciones intracraneales de resonancia magnética 3D de cuatro fuentes disponibles públicamente. Además de los datos internos de la institución, el equipo obtuvo exploraciones de resonancia magnética ponderadas en T1 preoperatorias y posteriores al contraste de la segmentación de imágenes de tumores cerebrales, el glioblastoma multiforme del Atlas del genoma del cáncer y el glioma de bajo grado del Atlas del genoma del cáncer.

Los investigadores dividieron un total de 2.105 exploraciones en tres subconjuntos de datos: 1.396 para entrenamiento, 361 para pruebas internas y 348 para pruebas externas. El primer conjunto de exploraciones de resonancia magnética se utilizó para entrenar la red neuronal convolucional para discriminar entre exploraciones

sanas y exploraciones con tumores, y para clasificar los tumores por tipo. Los investigadores evaluaron el rendimiento del modelo utilizando datos de las resonancias magnéticas internas y externas.

Con los datos de las pruebas internas, el modelo logró una precisión del 93,35% (337 de 361) en siete clases de imágenes (una clase sana y seis clases de tumores). Las sensibilidades oscilaron entre el 91% y el 100%, y el valor predictivo positivo, o la probabilidad de que los pacientes con una prueba de detección positiva realmente tengan la enfermedad, varió entre el 85% y el 100%.

Los valores predictivos negativos, o la probabilidad de que los pacientes con una prueba de detección negativa realmente no tengan la enfermedad, oscilaron entre el 98% y el 100% en todas las clases. La atención de la red se superpuso con las áreas tumorales para todos los tipos de tumores.

Para el conjunto de datos de la prueba externa, que incluyó solo dos tipos de tumores (glioma de alto grado y glioma de bajo grado), el modelo tuvo una precisión del 91,95%.

"Estos resultados sugieren que el deep learning es un enfoque prometedor para la clasificación y evaluación automatizadas de tumores cerebrales", dijo Chakrabarty. "El modelo logró una alta precisión en un conjunto de datos heterogéneo y mostró excelentes capacidades de generalización en datos de prueba invisibles".

Chakrabarty dijo que el modelo de deep learning 3D se acerca más al objetivo de un flujo de machine learning de extremo a extremo al mejorar los enfoques 2D existentes, que requieren que los radiólogos delineen o caractericen manualmente el área del tumor en una resonancia magnética antes del procesamiento de la máquina. La red neuronal convolucional elimina el paso tedioso y laborioso de la segmentación del tumor antes de la clasificación.

El Dr. Sotiras, un co-desarrollador del modelo, dijo que puede extenderse a otros tipos de tumores cerebrales o trastornos neurológicos, proporcionando potencialmente una vía para aumentar gran parte del flujo de trabajo de neurorradiología.

“Esta red es el primer paso hacia el desarrollo de un flujo de trabajo de radiología aumentada con inteligencia artificial que puede respaldar la interpretación de imágenes al proporcionar información cuantitativa y estadísticas”, agregó Chakrabarty.

"Identificación y clasificación basada en resonancia magnética de los principales tipos de tumores intracraneales mediante una red neuronal convolucional 3D: un análisis retrospectivo multiinstitucional". Colaborando con Satrajit Chakrabarty y los Dres. Sotiras y Marcus fueron Mikhail Milchenko, Ph.D., Pamela LaMontagne, Ph.D. y Michael Hileman, B.S. Diagnóstico Journal LA - 27

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RSNA lanzará el programa de certificación de IA para imágenes Por RSNA.org

A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra cada vez más en la práctica clínica, la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA) está lanzando su programa de Certificado de IA en imágenes para ofrecer un camino para que los radiólogos comprendan y aprenDr. George Shih dan cómo aplicar la IA a sus prácticas de radiología. El programa se lanzará en Septiembre/Octubre de 2021.

El programa RSNA Imaging AI Certificate ofrece un plan de estudios on line conveniente y estructurado, diseñado para ayudar a los radiólogos a comprender cómo incorporar la inteligencia artificial en su práctica diaria, especialmente para ayudar con la radiología de diagnóstico y la eficiencia del flujo de trabajo. Personalizado para conocer a los radiólogos dondequiera que estén en su conocimiento de IA, el Certificado de IA de imágenes de RSNA ayudará a los radiólogos a aprender, practicar y actualizar continuamente sus habilidades de IA. "Estamos en un momento crucial en el progreso de la radiología", dijo Matthew B. Morgan, M.D., director del curso y profesor asociado y director de informática y mejora de la calidad en la obtención de imágenes mamarias en la Universidad de Utah en Salt Lake City. “Por primera vez, tenemos IA que puede 'buscar' hallazgos en las imágenes y, quizás lo más importante, 'ver' más allá de lo que podemos ver para procesar y reconocer patrones en datos cuantitativos que están más allá de la capacidad humana. Aquí es donde pueden llegar algunos de los avances más emocionantes ".

A través del programa RSNA Imaging AI Certificate, los radiólogos completarán un plan de estudios de educación de AI de nivel básico a través de videos a pedido y a su propio ritmo, lo que permitirá a los participantes aprender según lo permita su horario. Los módulos basados en casos proporcionarán experiencia, práctica en la toma de decisiones de diagnóstico y el equilibrio de la carga de trabajo con la asistencia de IA. Los radiólogos no solo "observarán" cómo la IA se integra en un entorno clínico, sino que utilizarán algoritmos de IA de formas realistas e interactivas diseñadas para demostrar cómo la IA es relevante para su práctica clínica.

"El Certificado de IA de RSNA Imaging será bastante Dra. Linda Moy impactante para todos los radiólogos, especialmente para aquellos que quieran estar más involucrados con la implementación de algoritmos de IA en sus prácticas clínicas", dijo Linda Moy, MD, directora del curso y profesora de ra30 - diagnosticojournal.com

diología en NYU Grossman, Facultad de Medicina de la ciudad de Nueva York.

"El certificado proporcionará a los radiólogos una comprensión de cómo evaluar la utilidad y precisión de los algoritmos de IA y les permitirá desarrollar Dr. Matt Morgan expectativas realistas de cómo el software de IA puede cambiar su flujo de trabajo clínico".

El programa RSNA Imaging AI Certificate ofrece un enfoque único centrado en el radiólogo, lo que hace que el programa RSNA sea diferente a cualquier otro curso de AI. "El contenido está dirigido al radiólogo convencional, y los módulos se centrarán en las actividades en las que los radiólogos se destacan, como la anotación de imágenes y la evaluación clínica de modelos de IA", dijo George Shih, MD, director del curso, profesor asociado de radiología clínica en Weill Cornell Medicine y vicepresidente de informática en el Departamento de Radiología de Weill Cornell. “Si bien se incluirá una comprensión general de cómo se construyen y programan los algoritmos, el algoritmo de IA en sí no es el enfoque principal del plan de estudios. En cambio, nos centraremos en cómo los datos y sus anotaciones afectan el algoritmo de IA y cómo la IA se desempeña clínicamente después de entrenar una red neuronal, todas las cosas que los radiólogos hacen mejor que los científicos informáticos ".

Según el Dr. Moy, el valor de este programa radica en su capacidad para ayudar a los radiólogos a integrar la IA como parte de su función tanto ahora como en el futuro.

“Es muy valioso obtener el certificado RSNA Imaging AI desde una perspectiva de contratación, promoción y seguridad laboral, así como aprovechar este conocimiento para brindar más valor y una mejor atención al paciente en sus prácticas”, dijo.

Una vez finalizado el curso, los participantes recibirán un certificado de IA de imágenes de RSNA que demuestra la capacidad de comprender el desarrollo de algoritmos de IA y de ilustrar problemas con los algoritmos de IA en la práctica clínica. RSNA ofrecerá educación continua que incluye cursos adicionales y va en camino hacia certificados adicionales.

Para obtener más información, visite RSNA.org/AI-certificate.

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ECR 2021 Summer Edition Por myESR.org

ESR celebra el regreso a las reuniones en persona con la exitosa edición de verano de ECR 2021

El equipo de liderazgo de ESR y los coordinadores del ECR 2021 Summer Edition. De izquierda a derecha: Boris Brkljacic, Michael Fuchsäger, Maximilian de Bucourt, Majda M. Thurnher, Christian Loewe, Regina Beets-Tan y Lorenzo Derchi.

Durante el transcurso de tres días, los participantes disfrutaron de un programa de congreso científico, educativo y entretenido en la edición de verano de ECR 2021. Además, los presentes en Viena experimentaron todos los beneficios de una reunión presencial.

Con una asistencia general a la sesión de más de 3300, acumulada por 106 participantes en el sitio y 376 on line durante tres días, la reunión resultó ser una gran prueba para ECR 2022, que también

Encuentro con colegas en el congreso. De izquierda a derecha: Christian Woronka, Vienna Convention Bureau, Michael Fuchsjäger, presidente de la junta directiva de ESR, Christian Loewe, director de ECR Summer Edition, Peter Baierl, director ejecutivo de ESR y Boris Brkljacic, ex presidente de ESR.

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se llevará a cabo como una reunión presencial y on line.

“Fue genial ver a los participantes, oradores y representantes de la industria en un solo lugar después de tanto tiempo. Realmente se puede ver cómo todos hemos estado anhelando este regreso a la normalidad. La reunión fue un gran éxito en términos de su calidad científica y, con el Curso de Imagen Oncológica que se llevó a cabo en el mismo lugar y al mismo tiempo, brindó una oportunidad perfecta para disfrutar de un evento de networking de primera clase con una gran sinergia. No es tan frecuente que te encuentres con tantos colegas de diferentes subespecialidades en un solo lugar, pero de eso se trata el intercambio científico. Para nosotros, esta reunión ha demostrado los beneficios de las reuniones presenciales y lo que tanto nos hemos perdido de ellas últimamente”, dijo el Director del Programa, Prof. Christian Loewe, y los coordinadores Dr. Maximilian de Bucourt y Prof.

Majda M. Thurnher después de la reunión.

Para compartir una experiencia cultural vienesa con espectadores de todo el mundo, el profesor Michael Fuchsjäger, presidente de la junta directiva de ESR, sorprendió a los asistentes con "Vienna Waits for You", una serie de seis episodios en la

Un concierto de piano por la noche a cargo de Anica Vavic

que guió a los espectadores a través de algunos de los monumentos culturales más famosos de la ciudad. “Me hizo muy feliz ver finalmente a los participantes regresar a Viena. Para todos aquellos que aún no pudieron unirse a nosotros en esta magnífica ciudad, quería crear algo especial para acortar el tiempo de espera hasta la ECR 2022 el próximo Marzo. ECR es un congreso que brinda una experiencia holística de ciencia, cultura y amistad, que es el mensaje que queríamos compartir con todo el mundo ”, explicó el Prof. Fuchsjäger.

Todos los episodios de "Vienna Waits for You" se pueden ver en ESR Connect.

comprometieron en regresar para ECR 2022 para ser parte del Cube, la función de radiología intervencionista de ECR. La edición de verano ECR 2021 también marcó el inicio de un enfoque completamente nuevo de la exposición técnica, que se estrenará en ECR 2022 y eliminará la frontera aérea entre la ciencia y la industria. Bajo la dirección de la profesora Regina Beets-Tan, presidenta de ECR 2022, y con el profesor Michael Fuchsjäger, y los ex presidentes Boris Brkljacic, Lorenzo Derchi, Maximilian Reiser y Christian Herold presentes, este concepto se probó a pequeña escala durante el verano y se desarrollará más en ECR 2022.

También estuvieron presentes en el congreso doce empresas expositoras. Como parte integral de la reunión, participaron directamente en tres sesiones de formación con simuladores. Los participantes también pudieron utilizar estos simuladores a lo largo de la reunión, aprendiendo directamente de los expertos presentes. Todos los expositores se

La ESR está encantada de que muchos de los titulares de su Paquete Educativo Premium, que tenían acceso en vivo y bajo demanda a la Edición de Verano incluida en su suscripción, se unieron en línea para participar en la reunión y recolectar créditos CME.

Entrada al ECR 2021 Summer Edition.

Configuración técnica y equipo de soporte backstage en el ECR 2021 Summer Edition

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Para Agendar

AGOSTO 2021 XL Semana Internacional del Ultrasonido 2 al 5 de Agosto Modalidad Híbrida Hotel Grand Fiesta Americana Coral Beach, Cancún, México www.fmri.org.mx SOLACI - CACI 2021 2 al 6 de Agosto Virtual Hilton Buenos Aires Hotel Buenos Aires, Argentina solaci.org/es/ HIMSS 2021 9 al 13 de Agosto Wynn Meeting Space, Venetian-Sands Expo Center y Caesars Forum Las Vegas, NV, USA himss.org XXX Jornada NorteNordeste de Radiología VI Jornada Baiana de Radiología e Diagnóstico por Imagem 12 al 14 de Agosto Evento On - Line Salvador, BA, Brasil radiobahia2021.com.br Curso Internacional virtual de Actualización en Imágenes Abdominales 26 al 28 de Agosto www.sochradi.cl

SEPTIEMBRE 2021 FIME Show 1 al 3 de Septiembre Miami Beach Convention Center Miami Beach, FL, USA fimeshow.com Curso Músculo Esquelético 3 al 4 y 10 al 11 de Septiembre Curso Virtual sochradi.cl XX Curso Internacional Ultrasonido 38 - diagnosticojournal.com

"Ultrasonido en Urgencias" 9 al 11 de Septiembre Edición Virtual On - Line https://servimed.com.mx/ev/2021/us/

SODORAD 2021 4 al 7 de Noviembre Modalidad virtual sodorad.com.do

51° Jornada Paulista de Radiología JPR 2021 22 al 25 de Septiembre Transamérica Expo Center San Pablo, Brasil https://www.spr.org.br/evento/231/jornadapaulista-de-radiologia/jpr-2021

Medica Trade Fair 15 al 18 de Noviembre Dusseldorf, Alemania https://www.medica-tradefair.com/

Expomedical 2021 22 al 24 de Septiembre Postergado a 2022 www.expomedical.com.ar

OCTUBRE 2021 XXVII Congreso Peruano de Radiología 2 al 30 de Octubre Edición Virtual On - Line socpr.org.pe Jornadas Francesas de Radiología 8 al 11 de Octubre Modalidad Híbrida Palais de Congrès, París, Francia jfr.radiologie.fr Congreso Chileno de Radiología 20 al 23 de Octubre Modalidad Virtual sochradi.cl Congreso Argentino de Diagnóstico por Imágenes CADI 2021 28 al 30 de Octubre Modalidad Virtual cadi2021.com.ar Congreso SAC 21 14 al 16 de Octubre Virtual congreso.sac.org.ar

NOVIEMBRE 2021 Congreso Internacional de la Sociedad Dominicana de Radiología

XVI Jornadas de Informática en Salud 15 al 17 de Noviembre Go Live https://www.hospitalitaliano.org.ar/#!/home/ jornadasdis/inicio 107th Scientific Assembly and Annual Meeting RSNA 28 de Noviembre al 2 de Diciembre McCormick Place, Chicago, USA www.rsna.org

MARZO 2022 ECR 2022 2 al 6 de Marzo Viena, Austria myesr.org/congress/ecr2022 VII Meditech 2022 Feria Internacional de la Salud 12 al 15 de Julio Corferias Bogotá, Colombia feriameditech.com

MAYO 2022 Congreso Colombiano de Radiología 12 al 14 de Mayo Centro de Convenciones Cartagena de Indias www.acronline.org

JUNIO 2022 30° Jornada Gaucha de Radiología JGR 3 al 5 de Junio Centro de Eventos do Hotel Serrazul Gramado, RS, Brasil jornadagauchaderadiologia.com.br

Tecnología Biomatrix adaptándose a la naturaleza humana

Los pacientes tienen características individuales. Su fisiología y anatomía, además de la forma en que interactuamos con ellos y la tecnología, pueden causar variaciones en la adquisición de imágenes de Resonancia Magnética. Estas características humanas únicas – biovariabilidades – plantean desafíos importantes tanto en la experiencia del paciente como en los resultados, ya que se pueden producir imágenes imprecisas debido a los movimientos de órganos móviles, como el corazón y pulmones, o por la falta de confort o imperfecciones asociados a la naturaleza del examen.

La tecnología BioMatrix ayuda a superar estos desafíos con un nuevo enfoque: abrazar la naturaleza humana, adaptando la tecnología a nuestros pacientes e individualizando sus necesidades en lugar de esperar que ellos se ajusten. Los sensores, sintonizadores e interfaces BioMatrix le permiten anticipar el movimiento, adaptarse al paciente, simplificar y acelerar la preparación del paciente, sin importar quién venga después.

Anticipe el movimiento para obtener resultados de alta calidad con sensores Biomatrix Adaptese a las anatomías desafiantes para exámenes confiables con Sintonizadores Biomatrix Acelere la preparación del paciente para una mayor eficiencia con Biomatrix Interfaces

siemens-healthineers.com/biomatrix

Disponible en los primeros sistemas BioMatrix: MAGNETOM Vida & MAGNETOM Sola.