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IA para Resonancia Magnética

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Escaneos más rápidos, calidad excepcional

Aumente los ingresos en resonancia magnética sin comprometer la calidad

Eden PACS
Eden PACS

Escaneos más rápidos.
Calidad mejorada.
Mayores ingresos.


SwiftMR es una solución basada en Deep Learning que permite reducir los tiempos de adquisición en resonancia magnética, mejorando la comodidad del paciente sin comprometer la calidad de imagen.
La solución permite a los centros de imagenología alcanzar nuevos niveles de productividad y eficiencia, ya que la reducción de los tiempos de estudio incrementa el número de pacientes atendidos, abriendo oportunidades concretas de crecimiento y aumento de ingresos.

Revitalice sus resonadores existentes*


¿Sus equipos de resonancia magnética se acercan al final de su vida útil? Antes de invertir millones, considere una alternativa. SwiftMR se integra de forma transparente con cualquier resonador existente, sin requerir actualizaciones de software ni hardware.

Como solución de terceros, SwiftMR es compatible con equipos de cualquier fabricante, antigüedad o modelo, permitiendo que resonadores legacy alcancen una calidad de imagen superior y tiempos de adquisición más rápidos.

* La compatibilidad con fabricantes de RM puede variar según el país.

Cómo funciona SwiftMR

Nuestro equipo optimiza los protocolos de resonancia magnética para acelerar los tiempos de adquisición, generando inicialmente imágenes más rápidas pero de menor calidad.
Posteriormente, el modelo de Deep Learning de SwiftMR se aplica para mejorar estas adquisiciones aceleradas, transformándolas de manera efectiva en imágenes de alta calidad, listas para diagnóstico.


Proceso PACS
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Brain MRI

Monitoree la salud cerebral a lo largo del tiempo

Realice un seguimiento de los cambios en el volumen cerebral mediante datos cuantitativos confiables, permitiendo una intervención más temprana y una atención clínica mejor informada.

Seguimiento entre distintos equipos

SwiftMR y SwiftSight minimizan la variabilidad entre escáneres, permitiendo un seguimiento longitudinal consistente entre diferentes fabricantes y modelos.

Scanner timeline
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Entregue información clave

SwiftSight ofrece reportes duales —uno para el equipo clínico y otro para los pacientes— facilitando la traducción de hallazgos complejos en orientaciones claras y comprensibles.

Conozca SwiftSight en acción

*Solo con fines informativos. No destinado a uso diagnóstico.

Seguimiento Longitudinal
Caso de estudio 1 – Enfermedad de Alzheimer

Un análisis retrospectivo de volumetría cerebral en una paciente de sexo femenino, diagnosticada con enfermedad de Alzheimer a los 77 años, evidenció una atrofia cerebral progresiva a lo largo de un período de 5 años.
Los estudios muestran tanto una pérdida de volumen hipocampal como una asimetría clara entre los hemisferios izquierdo y derecho, hallazgos consistentes con la evolución de la enfermedad.

Seguimiento Longitudinal
Caso de estudio 2 – Enfermedad de Alzheimer

Un análisis retrospectivo de volumetría cerebral en una paciente de sexo femenino, diagnosticada con enfermedad de Alzheimer a los 77 años, evidenció una atrofia cerebral progresiva a lo largo de un período de 5 años.
Los estudios muestran atrofia cortical temporal, asociada a un marcado agrandamiento ex vacuo de los ventrículos laterales, hallazgos compatibles con la progresión de la enfermedad.