Anatomy Mapper: descripción general de IA y acceso programático
Explore los modelos de lenguaje, visión y espacio de Anatomy Mapper® para la interoperabilidad semántica, el etiquetado anatómico, la documentación clínica, la investigación y la educación.
Conceptos y aplicaciones
Explore los modelos de lenguaje, visión y espacio de Anatomy Mapper® para la interoperabilidad semántica, el etiquetado anatómico, la documentación clínica, la investigación y la educación.
IA y modelos multimodales
Las tecnologías de Anatomy Mapper® apoyan la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los modelos de lenguaje, los modelos de visión y lenguaje (VLM) y los modelos multimodales. SEMANTIC COORDINATION™ conecta el significado con la localización mediante lenguaje, códigos, imágenes y objetivos espaciales.
Etiquetado canónico e interoperabilidad semántica
Las descripciones anatómicas canónicas, la terminología multilingüe, el etiquetado estandarizado y los conceptos codificables permiten generar datos de salud estructurados, interoperables y listos para la IA. Los identificadores AMID™ y las tecnologías AMCODE™ y AMCODEX™ ayudan a representar, organizar, vincular e intercambiar información de salud entre mapas, imágenes, registros y software.
Mapeo y documentación clínica
El mapeo multidimensional y la localización semántica y espacial conectan las localizaciones anatómicas con la documentación clínica. Estos conceptos ayudan a organizar localizaciones anatómicas, hallazgos, distribuciones, morfologías, diagnósticos y procedimientos, incluido el etiquetado y seguimiento de la información a lo largo del tiempo.
Investigación, educación y medicina de precisión
Las descripciones anatómicas estandarizadas favorecen la enseñanza de la anatomía, los datos listos para la investigación y la documentación reproducible. Nuestros casos prácticos exploran bibliotecas visuales, modelos de lenguaje y el seguimiento longitudinal de características de enfermedades, con aplicaciones a la calidad de los datos, los análisis posteriores y la investigación en medicina de precisión.
Estos temas describen la tecnología de Anatomy Mapper y sus aplicaciones. El acceso y el uso siguen sujetos a nuestra política de uso de IA y a la licencia aplicable. Que los datos estén listos para la IA no autoriza a recopilar materiales ni a entrenar modelos.
Explore las características y tecnologías, lea los casos prácticos, o consulte sobre la integración bajo licencia.
Si es una persona, visite https://edu.anatomymapper.com/es
Mapeo multidimensional basado en estándares
Fuente de verdad para la IA que genera datos interoperables y listos para la investigación
Descripción general
Los modelos de Anatomy Mapper® estandarizan y mejoran la exactitud, la precisión y la reproducibilidad de las descripciones de localizaciones anatómicas. Nuestros mapas y modelos multidimensionales agilizan la documentación, admiten más de 100 idiomas, generan datos de salud interoperables y listos para la investigación, facilitan la medicina de precisión, y mucho más. Generamos datos de salud listos para la IA con conceptos codificables y modelos de Semantic Coordination™.
Los mapas y el lenguaje de Anatomy Mapper® son una fuente de verdad para que los modelos de IA generen descripciones y codificaciones interoperables de la anatomía. Los modelos propietarios de Semantic Coordination™ permiten localizar con mayor detalle regiones anatómicas en imágenes mediante el lenguaje. El lenguaje de Anatomy Mapper® está reconocido como un estándar internacional, y su lenguaje de base ha sido validado e incorporado a ICD-11. Los flujos de trabajo de Anatomy Mapper® mejoran la eficiencia clínica y el etiquetado de datos mediante modelos comprensibles que no requieren conocimientos médicos para su uso. La cartera de propiedad intelectual de Anatomy Mapper® puede utilizarse en modelos de lenguaje, modelos de visión y lenguaje y modelos multimodales para apoyar la IA en salud. La versión EDU de Anatomy Mapper® es gratuita para las personas registradas y genera listas de localizaciones de hallazgos y notas que pueden pegarse en las historias clínicas individuales de los pacientes.
La tecnología de Anatomy Mapper® convierte descripciones basadas en lenguaje en visualizaciones precisas, coordinadas y localizables. También procesa lenguaje codificado, como ICD-11, para generar visualizaciones precisas, coordinadas y localizables. Además, nuestros modelos de visión y lenguaje describen la anatomía en varias dimensiones simultáneamente. La biblioteca visual de anatomía superficial de Anatomy Mapper® se basa en lenguaje validado y aceptado como estándar internacional. La primera edición de la biblioteca visual de Anatomy Mapper® contiene más de 1.6 millones de pares de lenguaje e imagen solo para la anatomía superficial, vinculados al estándar internacional validado, y nuestros modelos contienen más de 10 millones de parámetros de lenguaje entrenables solo para la anatomía superficial. Al tener en cuenta la reflexión especular, hay más de 3.2 millones de pares de lenguaje e imagen y 20 millones de parámetros de lenguaje entrenables solo para la anatomía superficial. Los modelos multimodales de Anatomy Mapper® sirven como fuente de verdad para la inteligencia artificial y permiten flujos de trabajo clínicamente útiles.
Para obtener más información, consulte nuestra
página Acerca de
o nuestra
página de casos prácticos.
Características principales
- Compatibilidad multilingüe: Normalice las descripciones de localizaciones anatómicas en más de 100 idiomas para lograr interoperabilidad mundial.
- Compatible con FHIR: Integre fácilmente con Epic y otros sistemas de historia clínica electrónica mediante recursos FHIR estándar.
- Modelos de Semantic Coordination™: Modelos de software que interpretan lenguaje, códigos y significados detectados para generar objetivos asociados a mapas, imágenes, objetos físicos y representaciones digitales.
- Datos listos para la investigación: Exporte localizaciones anatómicas y otros metadatos y hallazgos de salud en formatos estructurados (JSON, CSV) para análisis y ensayos clínicos.
- Biblioteca visual: La primera edición de la biblioteca visual de Anatomy Mapper® contiene más de 3.2 millones de pares de lenguaje e imagen y 20 millones de parámetros de lenguaje entrenables solo para la anatomía superficial.
Recursos públicos
• Acerca del software Anatomy Mapper
• Casos prácticos de Anatomy Mapper
• Consulta de licencia de Anatomy Mapper
Preguntas frecuentes
La biblioteca visual de Anatomy Mapper® se basa en un estándar internacional validado. La primera edición contiene más de 1.6 millones de pares de lenguaje e imagen para la anatomía superficial vinculados a ese estándar. Incluida la reflexión especular, contiene más de 3.2 millones de pares y 20 millones de parámetros de lenguaje entrenables. Estos modelos multimodales sirven como fuente de verdad para la IA y permiten flujos de trabajo clínicamente útiles.
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Primeros pasos
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Acerca de Anatomy Mapper
Acerca de Anatomy Mapper
La terminología y los mapas de Anatomy Mapper® están reconocidos como un estándar internacional. Los términos estandarizados de topografía superficial se presentan en un léxico jerárquico y se han incorporado a ICD-11 de la Organización Mundial de la Salud.
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Acerca de la terminología estandarizada e ICD-ST: topografía superficial
La terminología y los mapas de Anatomy Mapper® están reconocidos como un estándar internacional. Los términos estandarizados de topografía superficial se presentan en un léxico jerárquico y se han incorporado a ICD-11 de la Organización Mundial de la Salud. «ICD-ST» («Topografía superficial»):
«ICD-ST» representa años de colaboración internacional para validar un léxico jerárquico de topografía superficial. La denominación «ICD-ST» en AnatomyMapper.com se utiliza con permiso de la Organización Mundial de la Salud. La terminología estandarizada se empleó como léxico fundamental para desarrollar «Topografía superficial» en la 11.ª revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades, ICD-11.
Título de la publicación: Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research
Enlace de PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31010690/ (PMID 31010690)
Cita en formato AMA: Kenneweg KA, Halpern AC, Chalmers RJG, Soyer HP, Weichenthal M, Molenda MA. Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. J Am Acad Dermatol. 2019;80(6):1564-1584. doi:10.1016/j.jaad.2018.08.035
Cita en formato MLA: Kenneweg, Katherine A et al. "Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research." Journal of the American Academy of Dermatology vol. 80,6 (2019): 1564-1584. doi:10.1016/j.jaad.2018.08.035
Cita en formato APA: Kenneweg, K. A., Halpern, A. C., Chalmers, R. J. G., Soyer, H. P., Weichenthal, M., & Molenda, M. A. (2019). Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. Journal of the American Academy of Dermatology, 80(6), 1564–1584. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2018.08.035
Cita en formato NLM: Kenneweg KA, Halpern AC, Chalmers RJG, Soyer HP, Weichenthal M, Molenda MA. Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. J Am Acad Dermatol. 2019 Jun;80(6):1564-1584. doi: 10.1016/j.jaad.2018.08.035. Epub 2019 Apr 19. PMID: 31010690.
Lista de autores: Katherine A Kenneweg 1, Allan C Halpern 2, Robert J G Chalmers 3, H Peter Soyer 4, Michael Weichenthal 5, Matthew A Molenda 6
Afiliaciones en el momento de la publicación:
1 Department of Dermatology, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota.
2 Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, New York.
3 University of Manchester, Manchester, United Kingdom; Medical and Scientific Advisory Committee, International Classification of Diseases Revision Project, World Health Organization, Geneva, Switzerland.
4 Dermatology Research Centre, The University of Queensland Diamantina Institute, Brisbane, Australia.
5 Department of Dermatology, Venereology and Allergology, Christian-Albrechts-University of Kiel, Kiel, Germany.
6 Bravia Dermatology, Toledo, Ohio.
Créditos adicionales de topografía superficial estandarizada; afiliaciones indicadas en el momento de la colaboración:
Etiquetado del mapa de topografía superficial estandarizada – Darshana Balasubramaniam, MS4 – University of Toledo College of Medicine and Life Sciences, Toledo, OH.
Acerca del consenso Delphi
Una versión previa a la publicación de la terminología estandarizada de topografía superficial fue examinada y validada por expertos internacionales participantes en la International Skin Imaging Collaboration para alcanzar un consenso sobre términos jerárquicos de topografía superficial mediante un método Delphi.
Título de la publicación: Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC).
Enlace de PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32770737/ (PMID 32770737)
Cita en formato AMA: Navarrete-Dechent C, Liopyris K, Molenda MA, et al. Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) [published online ahead of print, 2020 Aug 8]. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020;10.1111/jdv.16855. doi:10.1111/jdv.16855
Cita en formato MLA: Navarrete-Dechent, Cristian et al. "Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)." Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. 8 Aug 2020, doi:10.1111/jdv.16855
Cita en formato APA: Navarrete-Dechent, C., Liopyris, K., Molenda, M. A., Braun, R., Curiel-Lewandrowski, C., Dusza, S. W., Guitera, P., Hofmann-Wellenhof, R., Kittler, H., Lallas, A., Malvehy, J., Marchetti, M. A., Oliviero, M., Pellacani, G., Puig, S., Peter Soyer, H., Tejasvi, T., Thomas, L., Tschandl, P., Scope, A., … Halpern, A. C. (2020). Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. Advance online publication. https://doi.org/10.1111/jdv.16855
Cita en formato NLM: Navarrete-Dechent C, Liopyris K, Molenda MA, Braun R, Curiel-Lewandrowski C, Dusza S. W., Guitera P, Hofmann-Wellenhof R, Kittler H, Lallas A, Malvehy J, Marchetti M. A., Oliviero M, Pellacani G, Puig S, Peter Soyer H, Tejasvi T, Thomas L, Tschandl P, Scope A, Marghoob A. A., Halpern A. C. Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Aug 8. doi: 10.1111/jdv.16855. Epub ahead of print. PMID: 32770737.
Lista de autores:
Cristián Navarrete-Dechent, MD;1,2 * Konstantinos Liopyris, MD;1,3 * Matthew A Molenda, MD;4 Ralph Braun, MD;5 Clara Curiel-Lewandrowski, MD;6 Stephen W Dusza, Dr.PH;1 Pascale Guitera, MD, PhD;7 Rainer Hofmann-Wellenhof, MD;8 Harald Kittler, MD;9 Aimilios Lallas, MD, PhD;10 Josep Malvehy, MD;11 Michael A Marchetti, MD;1 Margaret Oliviero, ARNP;12 Giovanni Pellacani, MD, PhD;13 Susana Puig, MD;11 H Peter Soyer, MD;14 Trilokraj Tejasvi, MD;15 Luc Thomas, MD;16 Philipp Tschandl, MD, PhD;9 Alon Scope, MD;17 Ashfaq A Marghoob, MD;1 Allan C Halpern, MD.1
Afiliaciones en el momento de la publicación:
1 Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
2 Department of Dermatology, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile.
3 Andreas Syggros Hospital of Cutaneous & Venereal Diseases, University of Athens, Athens, Greece.
4 Bravia Dermatology, Toledo, OH, USA.
5 Department of Dermatology, University Hospital Zürich, Zurich, Switzerland.
6 Department of Dermatology, The University of Arizona Cancer Center, University of Arizona, Tucson, AZ, USA.
7 Melanoma Institute Australia, The University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia.
8 Department of Dermatology, Medical University of Graz, Graz, Austria.
9 Department of Dermatology, Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
10 First Department of Dermatology, Aristotle University, Thessaloniki, Greece.
11 Melanoma Unit, Department of Dermatology, Hospital Clinic, Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain; CIBER de Enfermedades Raras, Instituto de Salud Carlos III, Barcelona, Spain.
12 Dermatology Associates, Plantation, FL, USA.
13 Department of Dermatology, University of Modena and Reggio Emilia, Modena, Italy.
14 The University of Queensland Diamantina Institute, The University of Queensland, Dermatology Research Centre, Brisbane, Australia.
15 Department of Dermatology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
16 Service de Dermatologie, Centre Hospitalier Lyon Sud, Lyon 1 university and Cancer research center of Lyons INSERM U1052 – CNRS UMR5286, Lyon, France.
17 The Kittner Skin Cancer Screening and Research Institute, Sheba Medical Center and Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
*Contribuyeron por igual
Créditos adicionales del consenso Delphi:
Etiquetado del mapa Delphi – Cristián Navarrete-Dechent, MD
Traducción del consenso Delphi al español – Cristián Navarrete-Dechent, MD; Department of Dermatology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile – AND – Tomás Andrade Donoso, MD; Department of Otolaryngology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
Etiquetado del mapa Delphi en español – Cristián Navarrete-Dechent, MD; Department of Dermatology, Escuela de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
Publicación y presentación en la web – Matthew Molenda, MD
Acerca del sistema de numeración de NYU
ACERCA del sistema de etiquetado en línea de NYU
Imágenes originales donadas por: Alfred Kopf, MD, Head of NYU Melanoma Clinical Cooperative Group, New York University, New York, NY
Sitio web y funcionalidad diseñados por: Matt Molenda, MD
Coordinación del mapeo y leyenda de términos (afiliación en el momento de la colaboración):
Katherine Kenneweg, MS4, University of Toledo Medical Center, Toledo, OH
Agradecimientos especiales a: Allan Halpern, MD, Chief of Dermatology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY
ACERCA del sistema de etiquetado de NYU
Dibujado originalmente a principios de la década de 1970 bajo los auspicios del Dr. Alfred Kopf para el New York University Melanoma Clinical Cooperative Group, este sistema de numeración permitió a los profesionales clínicos identificar fácilmente las regiones del cuerpo de forma estandarizada para el seguimiento de lesiones a lo largo del tiempo. En 2015 seguía utilizándose en numerosos grandes sistemas sanitarios, incluidos, entre otros, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Cleveland Clinic y Mayo Clinic.
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Imágenes optimizadas y reorganizadas por Matt Molenda, MD. Todos los derechos reservados.
Imágenes originales donadas por: Alfred Kopf, MD, Head of NYU Melanoma Clinical Cooperative Group, New York University, New York, NY
Acerca del software Anatomy Mapper original
ACERCA del sistema original de etiquetado de la anatomía superficial humana
Diseñado por Matthew Molenda, MD
Coordinadores del mapeo de 2009; afiliaciones indicadas en el momento de la colaboración:
Matthew Palmer, MS4, NEOUCOM
Kapil Sachdeva, MS4, Ohio State
Presentado originalmente en 2009, Anatomy Mapper mostraba etiquetas de localizaciones anatómicas para la topografía superficial humana.
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