ROP AI

La primera solución de IA ROP verdaderamente offline del mundo para la detección y documentación de la retinopatía prematura (ROP)

Detecte la ROP crítica y la enfermedad Plus. En cualquier momento y lugar

La IA de ROP permite a los técnicos identificar rápidamente la ROP y la enfermedad Plus atribuibles sin necesidad de acceso a Internet o a un especialista, lo que permite tomar medidas inmediatas que reducen el riesgo de ceguera en los bebés prematuros.

Perfecto, seguro y totalmente offline

Proyecta en cualquier lugar con una IA basada en el aprendizaje profundo que funciona sin Internet. Los informes con un solo clic y los mapas térmicos de las lesiones facilitan la detección de los casos de ROP de forma rápida, segura y accesible en cualquier entorno.

Visualización y claridad mejoradas

Los mapas de activación de clases generados por IA y el posprocesamiento mejoran la visibilidad de las lesiones, incluso en imágenes de baja calidad, lo que ayuda a los optometristas y oftalmólogos a identificar rápidamente las áreas de preocupación.

Ver más. Haga más

El motor Dual AI mejora la calidad de la imagen y guía el encuadre, mientras que los mapas térmicos destacan las anomalías, lo que permite una detección precisa incluso en capturas de baja calidad, con un esfuerzo mínimo del usuario.

Reduzca el tiempo de revisión. Amplíe el alcance de las

Al detectar instantáneamente los casos no referibles, la IA de ROP reduce el tiempo de revisión por parte de los especialistas, lo que permite una clasificación más rápida, un mayor rendimiento de las pruebas de detección y una cobertura más amplia de la NICU sin comprometer la atención

Validado clínicamente y confiable

Validada en investigaciones revisadas por pares y en entornos de NICU del mundo real, la IA es una herramienta comprobada y confiable de apoyo a la toma de decisiones para la detección temprana de la ROP basada en la evidencia.
(Vinekar y otros, Frontiers pediatrics 2023)
Valor
95% del CI
Sensibilidad
100%
93.02 — 100%
Especificidad
93,7%
86,2 — 94,76%
Precisión
93%
89.04 — 95.87%
Frontiers | Desarrollo y validación de una herramienta de detección basada en inteligencia artificial para la detección de la retinopatía prematura en una población del sur de la India