Zebra Medical Vision (Nanox)
Integraciones
- Nanox.ARC X
- PACS / VNA
- HL7 FHIR
- 3DR Labs
- Nanox.CLOUD
Detalles de precios
- Los despliegues comerciales en 2026 se centran en suscripciones anuales SaaS.
- Los niveles de precios se escalan en función del volumen hospitalario y la activación de módulos específicos dentro de Nanox.CLOUD.
Características
- Integración Hardware-IA de Nanox.ARC X
- Suite de Cribado Oportunista HealthBox
- Módulos de Válvula Aórtica y Composición Corporal
- Orquestación SaaS de Nanox.CLOUD
- Integración con Revendedores de 3DR Labs
- Interoperabilidad HL7 FHIR y DICOM
Descripción
Evaluación de la Arquitectura del Sistema Nanox.AI
A enero de 2026, Nanox.AI (la división de software de Nano-X Imaging) ha evolucionado de una suite de algoritmos independiente a un ecosistema integrado de hardware y software. La arquitectura se centra en Nanox.CLOUD, que orquesta los flujos de datos procedentes de escáneres CT tradicionales y del sistema de tomosíntesis digital Nanox.ARC X, recientemente autorizado por la FDA 📑. Este cambio permite obtener imágenes 3D avanzadas en entornos de atención cotidiana con un coste y una dosis de radiación significativamente inferiores a los de la CT convencional 📑.
Orquestación de Imágenes y Pipeline de Análisis
El sistema utiliza un motor de procesamiento en contenedores para ejecutar algoritmos autorizados por la FDA, que ahora incluyen herramientas especializadas para el análisis de la válvula aórtica y la composición corporal.
- Integración de Nanox.ARC X: Ingesta directa de datos de tomosíntesis digital, proporcionando vistas similares a 3D con una instalación 'plug and play' simplificada en salas blindadas 📑.
- Suite HealthBox (2026): Orquesta módulos que incluyen HealthCCSng (Cardíaco), HealthOST (Óseo) y HealthFLD (Hepático), complementados con nuevos algoritmos de detección de nódulos pulmonares 📑.
- Red Estratégica de Revendedores: Integración con la infraestructura de 3DR Labs, permitiendo una escalabilidad rápida del posprocesamiento impulsado por IA en redes hospitalarias de EE.UU. 📑.
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Escenarios Operativos
- Cribado Cardíaco Avanzado: Entrada: Tomosíntesis torácica rutinaria (DICOM) mediante Nanox.ARC X → Proceso: Medición automática de la calcificación de la válvula aórtica y puntuación CAC mediante HealthCCSng → Salida: Puntuación equivalente a Agatston incluida en la lista de trabajo de radiología 📑.
- Análisis Óseo para Salud Poblacional: Entrada: Archivos CT existentes o nuevas radiografías lumbares → Proceso: El algoritmo HealthOST identifica fracturas vertebrales y marcadores de baja densidad mineral ósea (DMO) → Salida: Notificación automatizada a los gestores de salud poblacional para intervención en osteoporosis 📑.
Directrices de Evaluación
Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:
- Latencia de ARC X: Evaluar comparativamente el tiempo de reconstrucción y análisis de IA para los datos de tomosíntesis digital Nanox.ARC X frente al procesamiento en la nube de CT estándar 🧠.
- Integración del Flujo de Trabajo de 3DR Labs: Verificar el protocolo de transferencia entre los servicios de lectura remota de 3DR Labs y el módulo de informes automatizados de Nanox.AI 🌑.
- Compatibilidad con FHIR R5: Las organizaciones deben validar la profundidad de la sincronización bidireccional de datos para los hallazgos de IA dentro de los módulos EHR más recientes de Epic/Cerner para 2026 🌑.
Historial de versiones
Actualización de fin de año: Lanzamiento del hub de cribado autónomo.
Integración de IA generativa para borradores de informes clínicos.
Suite cardíaca mejorada con medición de grasa epicárdica.
Lanzamiento de HealthBox para identificar enfermedades no diagnosticadas en archivos de TC.
Adquisición por Nanox e integración con el hardware Nanox.ARC.
Lanzamiento de la suite integral de IA para proveedores de salud.
Primera aprobación de la FDA para la puntuación automatizada de calcio coronario.
Lanzamiento oficial de la plataforma con el modelo de 1 dólar por escaneo.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Diagnósticos rápidos y precisos
- Información cuantitativa
- Menos carga de trabajo
- Detección temprana
- Mejores resultados
- Eficiencia del flujo de trabajo
- Apoyo a la decisión clínica
Desventajas
- Grandes conjuntos de datos
- Aprobaciones regulatorias
- Integración compleja