REiLI — AI Orchestator
Descripción Breve
Descripción
REiLI: inteligencia artificial dentro del flujo del radiólogo, no al lado
Integre algoritmos de distintos proveedores en una sola plataforma. Los hallazgos se muestran como capa sobre la imagen original y se exportan al informe.
Qué resuelve
- Algoritmos comprados por separado, cada uno con su propia pantalla.
- Resultados que llegan como serie adicional e influyen en la lectura antes de que el radiólogo se forme su criterio.
- IA disponible solo en los equipos que tienen licencia.
- Sin visibilidad de cuántos estudios procesa cada algoritmo ni con qué resultado.
Tres pilares
- Flujos dirigidos por IA: la IA prioriza la lista de trabajo, no solo marca imágenes.
- Detección asistida: identificación y marcado de hallazgos sobre el estudio.
- Segmentación anatómica: delimitación automática de estructuras para medir y analizar.
Cómo lo vive el radiólogo
- Triaje: la priorización aparece en la lista de trabajo, con estado y algoritmo aplicado.
- Hallazgos a demanda: ninguno, todos o uno a la vez; se activan con un botón o tecla.
- Al informe: hallazgos, mediciones e imágenes clave pasan automáticamente.
Diferenciador: capa DICOM SEG frente a Secondary Capture (tabla comparativa)
| Capa DICOM SEG (REiLI) | Secondary Capture (enfoque común) |
| Sin series adicionales en el estudio | Agrega una serie nueva |
| Hallazgos ocultos hasta que el radiólogo los activa | Hallazgos visibles desde que se abre el estudio |
| Misma calidad que la imagen original | La imagen se degrada al ampliar |
| Zoom y desplazamiento sincronizados | Ajuste manual al cambiar de serie |
Ecosistema de algoritmos
Fujifilm (nódulo pulmonar en TC, stroke, segmentación de órganos, enfermedad pulmonar intersticial), Lunit (INSIGHT CXR e INSIGHT MMG), qure.ai, Gleamer, Therapixel y otros proveedores validados. El cliente puede cambiar de algoritmo sin cambiar de plataforma.
Tablero de gestión
Productividad y estadísticas por algoritmo, clasificación de hallazgos (crítico, informativo, otro), estado del análisis e informes exportables.
Caso de referencia
Salud Digna, México: en una campaña de 116.275 mamografías, 100 radiólogos generales prefiltraron por puntaje de IA y derivaron a 15 especialistas solo los casos sobre el umbral. La lectura pasó de unos 298 a unos 45 estudios por radiólogo al día.
Preguntas frecuentes
- ¿La IA diagnostica? Según el algoritmo, prioriza (CADt) o detecta y marca hallazgos (CADe). El diagnóstico es del médico.
- ¿Qué significa el puntaje? Es la probabilidad de que existan áreas sospechosas, no la gravedad del hallazgo.
- ¿Funciona con equipos de cualquier marca? Sí. El análisis ocurre en la plataforma, no en la modalidad.
- ¿Qué formatos usa? DICOM SC, GSPS, SEG, CAD-SR, HL7 y Web Service API.
Características técnicas / antecedentes
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