Ya pasó con el ajedrez, también en Jeopardy y hace poco con el juego "go". La inteligencia artificial cada vez se enfrenta mejor a multitud de situaciones y en muchos ámbitos ya supera a la capacidad de un ser humano entrenado.

Sabemos que hace tiempo el Watson de IBM se entrena en el diagnóstico de enfermedades, hace ya un año venimos leyendo noticias que suenan inquietantes para cualquier especialista en Radiología.

Pero por el momento, que no cunda el pánico. Radiólogos del mundo, vuestro trabajo sigue a salvo. Por el momento los robots no pueden reemplazaros, así que no esperéis que nuestros nuevos amos y señores robóticos lleguen pronto.

5 razones para mantener la calma

1. Las redes neuronales convolucionales (máquinas que aprender), han tenido éxito con imágenes de pequeño tamaño (p.ej. 220x240 píxeles). Pero no han demostrado su valor en imágenes mucho más complejas como una radiografía, y mucho menos en un estudio de TC volumétrico o una IRM. Nadie está cerca de lograr aplicar las técnicas actuales a imágenes médicas. Para crear un sistema que pudiera hacer observaciones radiológicas, sería necesario combinar cientos de algoritmos desarrollados en los últimos 25 años. Incluso así, sólo se lograría simular la capacidad diagnóstica de los Radiólogos para una o pocas enfermedades.

2. Nadie ha desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial general en ningún ámbito. Hasta el momento, solo existen aplicaciones muy concretas como reconocimiento de voz o conducción autónoma. Estas aplicaciones están actualmente muy limitadas. No estamos de ningún modo cerca de un sistema de Inteligencia Artificial general que pudiera aprender cómo interpretar la Radiología en su conjunto como lo hacen los residentes durante su entrenamiento.

3. Incluso planteando un escenario en el que una civilización alienígena avanzada nos diera acceso a un sistema de Inteligencia Artificial capaz de interpretar radiografías, nos llevaría años crear las bases de datos para entrenarlo en los miles de diagnósticos, hallazgos casuales, enfermedades, variantes de la normalidad y modalidades que puede discernir un Radiólogo.

4. Ni la FDA, ni ninguna otra agencia reguladora tendría la capacidad para dar el visto bueno a una tecnología como esta, haría falta evidencia de cada una de las tareas para las que supuestamente serviría esta Inteligencia Artificial, recopilarla y analizarla conllevaría un esfuerzo descomunal durante años.

5. Y por último, lo más importante, los Radiólogos hace muchas, muchas más cosas que sólo encontrar alteraciones en una imagen para llegar a un diagnóstico. Precisan habilidades manuales para realizar técnicas y procedimientos como ecografías o intervencionismo, comunicación con compañeros y tantas otras. Adquirir competencias en todas estas áreas requiere una AI general que está al menos a 20-30 años de nosotros

Estas reflexiones de Ezekiel Emanuel, uno de los creadores del Obamacare, las realizó la primavera pasada frente al American College of Radiology y las ha planteado también en sendos artículos publicados en NEJM y el ACR journal.

Los habituales del blog ya habrán leído sobre los trastornos del espectro autista que afectan especialmente al desarrollo de habilidades sociales y de la comunicación.

Los estudios más recientes por neuro-imagen (fundamentalmente resonancia magnética) relacionan el desarrollo de estas alteraciones con anomalías estructurales del cerebro, pero hasta el momento no se habían encontrado anomalías anatómicas específicas de alguno de estos trastornos.

Es decir, sabíamos que el origen podía estar en malformaciones cerebrales, pero sin haber identificado ninguna concreta. Las teorías más aceptadas hablan de problemas en la formación de los pliegues cerebrales, esos que hacen que el cerebro humano parezca una uva pasa (salvo en enfermedades como la lisencefalia)

En concreto el origen del autismo podría estar en un pliegue del área de Broca, una zona de la corteza cerebral del hemisferio dominante, estrechamente relacionada con la producción y la compresión del lenguaje. Esta coincidencia de anomalía neuro-anatómica en una zona de gran importancia funcional, que podría explicar una parte esencial de las alteraciones del autismo, es de una evidencia significativa y elegante.

| el artículo original está en Biological Psychiatry: Cognitive Neurosciences and Neuroimaging (pdf).

Un nuevo sistema de GE permite visualizar el corazón en tres dimensiones y movimiento usando la ecografía. Las imágenes hablan por si mismas y quienes lo han probado cuentan que pueden verse incluso los torbellinos en la sangre creados por la presencia de trombos en las arterias.

Las imágenes de mayor calidad aportan más información y permiten ahorrar pruebas diagnósticas más agresivas. Usando un software llamado cSound logran procesar una cantidad de datos equivalente a reproducir todo el contenido de DVD en un segundo. Para ello han adaptado la tecnología que se usa en las ecografías fetales 4D.

Es algo que se enseña en clases de física del instituto y en los primeros años de la carrera: el descubrimiento de los rayos X por Röntgen, y los experimentos de Tesla y Crookes con tubos de vacío. El proceso clásico de su obtención consiste en desacelerar haces de electrones muy energéticos que viajan a través de un tubo de vacío o con gas a baja presión desde un cátodo hasta un ánodo inclinado que apunta la energía emitida del choque en forma de rayos X hacia el objetivo deseado, en nuestro caso, alguna parte del cuerpo del paciente, a través de una ventana transparente.

En 100 años, este esquema para la obtención de rayos X no ha variado demasiado. Se necesitan máquinas aparatosas y caras, no siempre accesibles para todos en cualquier lugar. Teóricamente, hasta ahora.

Pero eso puede cambiar. Tribogenics, una empresa norteamericana, trabaja desde hace tiempo en un nuevo sistema de obtención de rayos X a partir de la llamada triboluminiscencia, un efecto observado desde hace siglos pero no muy bien conocido hasta hace poco, que consiste en la emisión de luz por la separación y posterior unión de cargas eléctricas tras la acción mecánica sobre un sólido, como por ejemplo la rotura de algunos cristales determinados en condiciones específicas.

Fue en 2008 cuando investigadores de la Universidad de California describieron en un artículo en Nature cómo habían conseguido emitir rayos X (además de luz visible) usando una cámara de vacío y cinta adhesiva Scotch:

Si. Habéis leído bien: cinta adhesiva. Desenrollando cinta adhesiva barata y cutre bajo condiciones especiales se puede conseguir emitir rayos X. La empresa de las que os hablaba antes, Tribogenics, afirma haber desarrollado (partiendo del mismo principio de los experimentos con la cinta adhesiva) una nueva tecnología basada en polímeros metálicos que pueden incorporarse en aparatos realmente pequeños que permitirán la creación de emisores de rayos X que no sólo son portátiles (del tamaño de un smartphone), sino más baratos y seguros (los cristales de los tubos de vacío son frágiles).

Carlos Camara, miembro de Tribogenic, y su nuevo emisor de Rayos X

Una tecnología que revolucionará totalmente la técnica de la radiología de rayos X. Según los desarrolladores, permitirá, entre otras cosas, que estos aparatos, ahora carísimos y grandes con un manejo que requiere personal especializado, sean accesibles a lugares con pocos recursos (como países del Tercer Mundo).

| vía singularityhub

Radiology 2.0: One Night in the ED
por Alonso Santos


4/5

¡Por fin! Ya puedo escribir sobre una buena app sobre radiología con casos clínicos fresquitos listos para resolver. Las anteriores veces que había escrito acerca de radiología probaba aplicaciones sobre anatomía sin imágenes patológicas, y ya iba siendo hora de poder darle un poco más de acción al asunto con algo de práctica.




Así que aquí os presento a Daniel Cornfield, radiólogo salido de la Universidad de Yale, y a su Radiology 2.0, disponible para iPhone y iPad, y de forma gratuita, una estupenda aplicación que tiene como misión la presentación de 65 casos clínicos diferentes de urgencia mediante un TAC. Podremos personalizar el menú de tal forma que se pueda elegir conocer o no el diagnóstico antes de ver la imagen (es más recomendable dejarlo oculto y resolverlo viendo los cortes). Una vez vista, se puede pasar a la discusión del caso, donde se resuelve con explicaciones muy claras que poseen links que nos llevan a cortes donde señalan los puntos de interés.




La aplicación, como imagináis, está en inglés. Las imágenes están bien, pero su interfaz está algo limitada (si las comparamos con otras apps radiológicas similares). Pero bueno, no seamos demasiado exigentes, cumple con sus objetivos de proporcionar una buena cantidad de imágenes patológicas con sus comentarios y referencias. Eso sí, ojo que son bastantes y ocupa casi 500 Mb de memoria. Los casos también pueden parecer algo repetitivos, pero es de agradecer que te ofrezcan variedad dentro de un mismo tema.




En conclusión, una buena colección de casos clínicos de urgencias de diagnóstico con TAC, que permite comprobar nuestras habilidades sobre ello, tanto a estudiantes como médicos.

Gratuita

PD: Aprovecho también para compartir un enlace de interés sobre el tema: Learning Radiology. ¡Os animo a que le echéis un vistazo!

CT Anatomy para iOS (iPhone, iPad)
por Alonso Santos


4/5

Las apps dedicadas al estudio de imágenes en Medicina cada vez son más numerosas y con opciones mucho más diversas. Tarde o temprano acabarán sustituyendo a muchos libros dedicados al tema de las estanterías de muchos estudiantes, ya veréis, ya.

La reseña de hoy se la dedico a CT Anatomy, creada por iCat Medical Software, una app que nos permite identificar estructuras anatómicas de todo tipo (vasculares, nerviosas, óseas... marcadas con diferentes colores según su tipo) a lo largo de un TAC de cuerpo entero. Es posible filtrar los diferentes tipos de marcas (por ejemplo, para ver señaladas únicamente las estructuras vasculares)


Tiene un modo de navegación estupendo entre cortes, con una ampliación genial que mantiene una buena resolución y calidad de imagen. Sin embargo, los cortes no son demasiado numerosos, algo tal vez necesario para evitar un excesivo tamaño y consumo de recursos y batería de la aplicación, aunque el TAC siga siendo muy completo, dividido en etiquetas de ''Head'', ''Neck'', ''Thorax'', ''Abdomen'' y ''Pelvis'', que aglutinan los cortes en el grupo correspondiente para saltar rápidamente a otra altura distinta del TAC.


Por desgracia, tan sólo se muestra una misma persona, sin imágenes patológicas evidentes (creo que sólo se indica un grosor aumentado de las paredes de la vejiga, pero no nada más anormal). Una contra mínima si se compara con el hecho de que no hay cortes de pelvis femenina. No contiene textos y el estudio no es muy en profundidad. También se echa de menos algún índice o buscador rápido.

Disponible para Iphone y Ipad, está en proceso de actualización, así que tal vez la versión que he probado para iPad no sea exactamente igual a lo que descarguéis vosotros (a día 1 de Marzo de 2013 en su página web anuncias nuevas actualizaciones para el mes que viene). Por ahora la versión más actualizada es la de Iphone, con nuevas opciones como FollowMe, que permite seguir la estructura a lo largo de las diferentes alturas de los cortes (algo díficil con los pequeños pins de colores) y QuizMe, un modo test que permite poner a prueba nuestros conocimientos anatómicos.


Como la inmensa mayoría de apps médicas, CT Anatomy está en inglés y su precio es de alrededor de 8 euros, los cuales en mi opinión creo que no corresponden totalmente al valor de la aplicación hasta que terminen de actualizarla, aunque creo que sigue siendo barata.


iOS (iPhone, iPad) 7,70 €

El Infrascanner 2000, recientemente aprobado para su venta, utiliza la luz infrarroja cercana para valorar la posibilidad de un sangrado intracraneal de forma rápida y no invasiva. Su uso en salas de urgencias estaría indicado a la hora de utilizar de forma más eficiente los recursos más sofisticados como la Tomografía Computarizada y para aquellos pacientes en los que el uso de radiaciones ionizantes deba restringirse al mínimo, como mujeres embarazadas o niños.

Aunque no nos dará, un diagnóstico definitivo, el aparato podrá agilizar el proceso diagnóstico de una hemorragia intracraneal por simple comparación entre una zona lesionada y otra sana. El infrarrojo cercano es absorbido por los tejidos del cráneo normal de forma diferente que por la sangre extravasada, esto es así por la diferente concentración de hemoglobina en los hematomas. De este modo situando de forma alternante el dispositivo en las zonas derecha e izquierda del cráneo podemos comparar el tiempo que tarda en rebotar la luz y ser captada por el receptor.

Los creadores han demostrado una elevada sensibilidad y especificidad para hematomas mayores de 3,5 cc hasta una profundidad de 3,5 cm en menos de 3 minutos. Los resultados se muestran de forma sencilla y clara en una pequeña pantalla acoplada en el aparato, de forma que el manejo es extremadamente fácil.

Este tipo de luz, que se usa en astronomía para el estudio de las estrellas frías y nubes moleculares, ha sido adaptada por la empresa InfraScan con ayuda del ejército de los Estados Unidos, ya que el ámbito militar será donde puede darse más uso al invento. También los médicos rurales y hospitales pequeños podrían contar con él para apoyar la decisión de trasladar o no a un paciente. Del mismo modo, se ha propuesto que en aquellos deportes en los que los traumatismos son frecuentes, podrían beneficiarse para una evaluación precoz de los deportistas traumatizados.

Desconocemos si el nombre lo decidieron los investigadores o la rama militar del proyecto, pero aunque parece salido del laboratorio de un inventor chiflado, promete mejorar drásticamente el manejo inicial no invasivo de los pacientes con traumatismos cráneo-encefálicos

| + info en la web de InfraScan

El Dr. Laënnec estaría tremendamente orgulloso de ver cómo en sus casi 200 años de historia, su pequeña creación, el estetoscopio, ha sabido evolucionar para mantenerse a la vanguardia de la semiología clínica. Un invento que nació por el pudor que le causaba a su creador pegar el oído a los pechos de las pacientes y ha sabido incorporar la última tecnología para amplificar y mejorar la calidad del sonido. Y quién sabe, quizás en el futuro incluso trabaje sólo.

Los estetoscopios de última generación han llegado tan lejos que según un reciente estudio estarían a la altura del angio-TAC para el diagnóstico precoz de la enfermedad coronaria. Con una sensibilidad del 89,5% para obstrucciones mayores del 50% de la luz de las arterias pericárdicas, aunque una especificidad muy baja.

La herramienta utilizada, un Analizador Sonoespectrográfico Cardíaco (CSA), aprobado desde 2003 para su uso, permite diferenciar micro ruidos causados por las turbulencias de la sangre al atravesar un espacio estrecho dentro de las arterias coronarias.

Por supuesto, la principal ventaja de esta herramienta es su rapidez y ausencia de procedimientos invasivos asociados, tal y como destacan los autores en The American Journal of Cardiology. Además, su uso ambulatorio e incluso desde atención primaria lo hacen muy generalizable.

Según explican los autores, la baja especificidad se debe, en parte a un grupo concreto: los hombres de pelo en pecho. En fin, la próxima vez que hagamos un estudio con fonendoscopios digitales, que no nos pille sin cuchillas de afeitar.

| + info en el artículo de The American Journal of Cardiology

iSurf Brainview
por Alonso Santos

4/5

 Hoy os presento una pequeña aplicación con la firma de Netfilter cuyo objetivo es el repaso de las estructuras anatómicas del encéfalo mediante Resonancia Magnética.
 En apariencia, es una aplicación humilde y sin demasiadas pretensiones: Es gratis y está disponible sólo para Iphone y Ipad. Pero realmente el aspecto simple de la app oculta imágenes con gran detalle, de cortes axiales, coronales y sagitales. La interfaz permite marcar con colores las diferentes estructuras, tanto individual como conjuntamente. Se pueden ir marcando a medida que se baja o sube la altura del corte. La interfaz es muy cómoda, y se puede navegar por las imágenes sin esfuerzo. Si bien la resolución de las mismas no son de alta calidad, están francamente bien, sobre todo si se utiliza para Ipad.

 Posee un modo test para probar nuestros conocimientos, con rondas de 10 preguntas con 3 opciones, preguntando por la estructura marcada en la imagen. Podemos salir del test con la estructura marcada dándole a la X roja de la esquina inferior, por si quereis darle un vistazo a esa estructura en particular.



 Además, contiene también un pequeño índice que permite buscar y marcar directamente zonas que nos interesen, junto con un modelo 3D rotable para poder situarnos de una forma más general.


 Tal vez podría tener muchas más posibilidades si se incluyesen imágenes patológicas. Esta es uno de los grandes contras de la aplicación: sólo incluye imágenes de anatomía normal, y los textos que tienen son solamente links a la Wikipedia. El hecho que esté solamente en inglés es una desventaja mínima (una ventaja si somos optimistas y queremos repasar los términos anglosajones de la anatomía cerebral).
 En conclusión, una estupenda aplicación muy útil a pesar de su simplicidad para los estudiantes de Medicina y que permite un rápido repaso de la neuroanatomía a gente más veterana. Ya sólo por la gratuidad merece la pena.

  Gratuita

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El Cell-CT podría ser en unos años el mejor aliado de los oncólogos. Esta herramienta podría ayudar a detectar aberraciones muy sutiles en la estructura nuclear de las células sospechosas, mejorando la precisión en el diagnóstico y el pronóstico de algunos tipos de cáncer gracias a un diagnóstico más precoz.

El sistema podría definirse como el paso intermedio entre la citometría de flujo y la tomografía computarizada. El dispositivo, desarrollado en la Universidad de Washington por VisionGate permite recrear una imagen tridimensional de las células a partir de la reconstrucción desde varios cortes por planos de una sola célula en un microscopio de tomografía con proyección óptica.

La mayoría de los diagnósticos, y en consecuencia también el tipo de tratamiento, para muchos tipos de cáncer se hacen en función de lo que informe el Anatomopatólogo. Este informe se basa en la información obtenida por un microscopio óptico convencional después de la fijación y tinción de las células. Las imágenes de un corte visto al microscopio son en dos dimensiones, con una sola perspectiva (como una placa de Rayos X). Con el sistema Cell-CT se pretende lograr un diagnóstico más precoz del cáncer y poder utilizar nano-marcadores y visualizarlos directamente o combinándolos con fluorescencia.

Aunque el objetivo inicial del Cell-CT era servir como herramienta de screening en cáncer de pulmón se está probando con otros tumores. En un artículo recientemente publicado en Plos One los inventores proponen utilizar, entre otros, la morfología nuclear de las células de biopsias de mama para identificar si hay o no neoplasia. En concreto escanearon tres líneas celulares provenientes de mama sana, tumor fibroquístico (benigno) y adenocarcinoma (maligno) para identificar 42 parámetros de textura y morfología nuclear en los modelos de 3D.

Aunque ha habido grandes progresos en la comprensión del proceso por el que las células normales se malignizan, en la mayoría de los tipos de cáncer siguen siendo muy desconocidos. Los resultados de este grupo de investigadores abren una nueva ventana a la hora de comprender con detalle las variaciones de la estructura nuclear que pueden señalarnos que un grupo de células está transformándose. El nivel de detalle alcanzado con Cell-CT podría llevar a toda una nueva escala de clasificación del cáncer.

Si queréis ver unos cuantos vídeos de ejemplo pasaros por mi canal de Youtube

La computación cuántica es un campo en pleno desarrollo al que se le asigna un importante lugar en el futuro de la informática y de la electrónica. Pero podría tener también una aplicación directa en Medicina, y de forma más específica en Radiología. Una especie de Resonancia Magnética capaz de identificar moléculas específicas o grupos moleculares en el interior de las células en vez del cuerpo como un todo.

Las técnicas habituales de RMN no funcionan bien con volúmenes pequeños, de modo que todavía queda mucho por inventar en cuanto a la imagen médica de alta precisión. La propiedad de resonancia de la materia se emplea para los actuales sistemas de RMN, pero existen limitaciones técnicas que reducen mucho el campo de moléculas que podemos medir con precisión. Actualmente estas barreras se superan en cierta medida gracias al software que procesa la información, pero también hace que las imágenes sean más complicadas de interpretar y procesar.

La computación cuántica al rescate.

Una pareja de investigadores de la Universidad de Pittsburgh han puesto en marcha un sistema que utiliza métodos de computación cuántica para paliar las limitaciones del hardware actual y poder ver todo el campo magnético al mismo tiempo. Aumentando el campo que es visible para nuestras herramientas, los investigadores han logrado aumentar por diez el ratio entre la fuerza de campo máxima detectable y la precisión del campo, en comparación con la técnica estándar usada antes.

El artículo, publicado en Nature Nanotechnology nos acerca un paso más a los sistemas de RMN a nanoescala que servirían para estudiar propiedades moleculares y celulares de forma no invasiva. Todos los métodos actuales para lograr la cantidad de información que nos daría la nano-RMN destruyen los tejidos, por ejemplo una biopsia o un análisis de sangre.

Nuestro trabajo demuestra que los métodos de computación cuántica llegan más allá de la tecnologías puramente electrónicas y pueden resolver problemas, que antes, parecían barricadas fundamentales al progreso hacia mediciones de alta precisión

— Gurudev Dutt, University of Pittsburgh

High-dynamic-range magnetometry with a single electronic spin in diamond N. M. Nusran, M. Ummal Momeen & M. V. Gurudev Dutt; Nature Nanotechnology (2011), Published online 18 December 2011. doi:10.1038/nnano.2011.225

Desde el Hospital Gregorio Marañón y la empresa madrileña GMV han desarrollado un sistema de planificación para radioterapia intraoperatoria (RIO) que permite crear un modelo tridimensional del paciente que va a ser intervenido y simular todos los parámetros de la radioterapia. Radiance, presentado como el "primer simulador, navegador y planificador dosimétrico en el mundo", ayuda a planificar todas las decisiones del tratamiento oncológico antes de la intervención y sin someter al paciente a pruebas complementarias de más.

La RIO, que se utiliza combinada con la cirugía laparoscópica aumenta la precisión con la que se irradia mejorando la protección de los tejidos sanos próximos al tumor. Aunque es un proceso aplicable a cualquier tumor intraabdominal, se ha probado de momento con cáncer de recto y sarcomas. También se ha utilizado con éxito en patología mamaria. Un aspecto muy importante es que permite al oncólogo radioterápico evaluar los riesgos y condiciones óptimas de irradiación sin la presión propia de un procedimiento intraoperatorio, en el que actuar rápido es esencial.

Radiance permite una reconstrucción multi-planos con visualización volumétrica DICOM del paciente en tiempo real permitiendo rotar, hacer zoom y cambiar entre representaciones en dos y tres dimensiones. Una vez creado el modelo virtual, se estima la profundidad con que se quiere irradiar, las estructuras del lecho tumoral, el ángulo y la energía que se necesitan para buscar la solución más óptima. La segmentación y el histograma de dosis-volumen permiten seleccionar las diferentes zonas a proteger o irradiar.

Otra ventaja importante es que durante el procedimiento podemos realizar modificaciones en función de lo que se encuentre el cirujano y todos estos cambios quedan registrados dándonos un modelo post-tratamiento que luego podremos usar como base para otros pacientes. El dosimetro nos dirá la cantidad de radiación absorbida por los tejidos en función de su densidad y teniendo en cuenta las protecciones que hayamos usado.

Por el momento el ensayo llevado a cabo en el Gregorio Marañón es pequeño (n=36), pero las impresiones son buenas y actualmente ya son más de 70 los pacientes incluidos. Y no sólo a mejorado parámetros clínicos, además los pacientes que fueron tratados usando este sistema adquirieron mejores conocimientos sobre el propio procedimiento radioquirúrgico.

White paper de Radiance (gmv)

Charles Limb es músico y médico con dos especialidades. Combina sus pasiones para estudiar cómo el cerebro crea y percibe la creatividad, y en concreto la música. Trabaja en el John Hopkins realizando implantes cocleares y toca el piano, el bajo y el saxofón. Hace unos años, él y su equipo se preguntaron cómo funciona el cerebro durante la improvisación musical. Y para averiguarlo metió a unos cuantos músicos de jazz y raperos en una Resonancia Magnética Funcional. Los resultados de sus estudios todavía son preliminares, pero ya nos da unas pistas que pueden cambiar nuestra forma de entender la improvisación y la creatividad.

Os aconsejo verlo hasta el final si queréis ver al Dr. Limb rapeando, pero sobre todo porque nos plantea unas preguntas interesantes antes de acabar la magnífica charla:

No te pierdas otras charlas TED que ya hemos publicado en el blog.

Una aplicación móvil para diagnóstico radiológico remoto en sistemas con iOS como iPhone, iPad o iPod Touch dirigida a profesionales sanitarios. Ha sido la primera aplicación móvil aprobada por la FDA para su uso como herramienta sanitaria. La aplicación puede descargarse de forma gratuita en la AppStore e incluye imágenes de muestra muy interesantes.

Incluye la posibilidad de almacenar y compartir imágenes online de forma segura gracias al uso de encriptación a través de MIMcloud. Además la aplicación móvil se comunica con el centro de trabajo MIM administrado por software desarrollado por la misma empresa para trabajar con imágenes cardíacas, neurológicas y visionar imágenes en formtato DICOM. De este modo, podemos utilizar nuestros dispositivos móviles como puntos de acceso alternativos para cuando no estamos cerca del puesto y crear todo un ecosistema de trabajo.

Una completa suite radiológica con el valor añadido de poder trabajar cómodamente desde cualquier lugar gracias a Mobile MIM. Premiada en 2008 como mejor aplicación sanitaria para iPhone. No perdáis la oportunidad de probarla.

Nota curiosa: Mobile MIM fue la aplicación sanitaria elegida por Steve Jobs que pudimos ver durante la presentación del iPad2.