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Philips presenta dos innovaciones de diagnóstico por imagen

Philips presenta dos innovaciones de diagnóstico por imagen

Royal Philips, que en España opera a través de su filial Philips Ibérica anunció en el Congreso RSNA (Royal Society of North America) 2025 dos innovaciones consideradas ya puntos de inflexión en el diagnóstico por imagen: 'BlueSeal Horizon', la primera plataforma de RM 3.0T sin helio del sector, y 'Verida', el primer sistema de TC espectral con detector completamente impulsado por inteligencia artificial, según un comunicado de la compañía. Ambas soluciones están diseñadas para mejorar la precisión diagnóstica, optimizar el flujo clínico y avanzar hacia una atención más sostenible y accesible.

La RM 3.0T es la referencia en neuroimagen, evaluación vascular y estudios musculoesqueléticos complejos. Con 'BlueSeal Horizon', Philips introduce el primer imán 3.0T completamente libre de helio, ampliando la tecnología 'BlueSeal', que desde 2018 ha permitido instalar más de 2.000 equipos 1.5T y ahorrar más de 6 M de litros de helio, un recurso natural cada vez más escaso.

El imán sellado elimina la necesidad de rellenado de helio y vent pipes, reduciendo la complejidad de instalación, el riesgo operativo y el coste de ciclo de vida. A ello se suma una nueva suite de IA que redefine la eficiencia clínica, proporcionando: SmartPlanning (planificación automática en tan solo 30 segundos, ahora también en cardiología); SmartSpeed Precise (adquisiciones tres veces más rápidas y hasta un 80 % más de nitidez); Real-time Scan Preview (previsualización 3D acelerada con capacidades NVIDIA para optimizar parámetros en tiempo real); y SmartReading (lectura e informes basados en la nube, centrados en neurología y oncología).

“Con BlueSeal Horizon estamos liberando la resonancia magnética de la dependencia de un recurso natural insustituible y acercando capacidades diagnósticas avanzadas a más pacientes en todo el mundo”, afirmó Ioannis Panagiotelis, PhD, Business Leader de MR en Philips. Añade que "además, la plataforma combina hardware innovador y software inteligente para mejorar los resultados tanto de los profesionales como de los pacientes".

Philips presenta dos innovaciones de diagnóstico por imagen

Verida

En paralelo, Philips, pionera en TC espectral con más de 800 instalaciones globales y más de 800 publicaciones revisadas por pares, presentó 'Verida', la primera plataforma de TC espectral con detector impulsada integralmente por IA, diseñada para lograr imágenes espectrales de máxima precisión con menos ruido, menor dosis y mayor rapidez.

La tecnología espectral basada en detector de Philips permite diferenciar materiales que parecen idénticos en TC convencional, generando múltiples resultados espectrales a partir de una sola exploración sin penalización en tiempo o rendimiento. Con 'Verida', la compañía amplía este liderazgo incorporando IA a lo largo de toda la cadena de imagen. Entre sus ventajas se incluyen la reducción drástica del ruido y mejora sustancial de la calidad espectral; reducción de dosis significativa, sin comprometer la calidad diagnóstica; hasta un 45 % menos de consumo energético; y reconstrucción de 145 imágenes por segundo, duplicando la velocidad previa y permitiendo hasta 270 exploraciones al día.

Su arquitectura integra la tecnología 'Spectral Precise Image', basada en deep learning para reconstrucción de imágenes de alta definición, junto al detector 'Nano-panel Precise' de tercera generación, optimizado para IA.

Como explica el profesor Eliseo Vañó Galván, jefe de TC y RM del Hospital Nuestra Sra. del Rosario (Madrid), “los beneficios clínicos de Verida cambiarán de forma fundamental mi enfoque en imagen cardiaca. Elegimos Philips porque ofrece la precisión que necesitamos en una plataforma intuitiva. Esto aumenta la confianza diagnóstica y puede reducir la necesidad de angiografías invasivas”.

Por su parte, Dan Xu, Business Leader de CT en Philips, señaló que “con Verida, nuestro objetivo es establecer un nuevo estándar en calidad de imagen y eficiencia, permitiendo detectar y caracterizar enfermedad antes, reducir la variabilidad diagnóstica y optimizar los circuitos asistenciales".



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