Última actualización
20 may 2018
El aprendizaje multidisciplinario es una de las tareas más desafiantes en educación médica, tanto en los niveles de posgrado como de posgrado. Y a medida que el volumen de información en las ciencias médicas crece rápidamente, las demandas sobre este tipo de aprendizaje están aumentando.
La misión deVoxelX & rsquo; es revolucionar el aprendizaje multidisciplinario mediante la creación de una plataforma DICOM en línea para simular el aprendizaje médico.
El equipo deVoxelX & rsquo; s es uno de los pocos que está trabajando desde 2013 en la implementación de imágenes DICOM en e-learning médico, especialmente en el campo de la radiología. Nuestra versión beta de la plataforma DICOM se ha publicado en línea en www.voxelx.com & nbsp; en diciembre de 2016 en la reunión anual de la RSNA (Sociedad Radiológica de América del Norte) en Chicago, EE. UU. & nbsp;
Con las monedas GREY podemos monetizar el contenido en línea y crear incentivos para alentar a los radiólogos como editores y validadores a construir y ampliar la comunidad de la plataforma.
Nuestra plataforma DICOM está diseñada para simular el aprendizaje de radiología. Es puramente interactivo y educativo. & Nbsp; & nbsp; Una de sus características principales es la capacidad de anotar y vincular estructuras y patologías en las imágenes DICOM directamente con todos los recursos de conocimiento posibles en la web. & Nbsp;
Para la enseñanza, al usuario se le permite crear sus propios archivos para su uso posterior o para dar clases, y esto es ayudado por muchas funciones de reconocimiento automático, como reconocer la misma estructura anatómica en una serie completa y vincularla con el recurso de conocimiento adecuado. p>
Otras funciones, como las redes sociales entre usuarios, el modo de presentación de conferencias, el modo de tableta y dispositivo móvil, la capacidad multitáctil, la discusión de casos en línea, el sistema de notas rápidas, se han implementado en la Herramienta.
La plataforma VoxelX está repleta de muchas & nbsp; herramientas que permiten al alumno médico y al radiólogo interactuar fácilmente con las imágenes DICOM.
Entre estas herramientas se encuentran las innovadoras herramientas de dibujo & nbsp; que han hecho posible conectar y vincular las estructuras y enfermedades de las imágenes con todos los recursos de conocimiento reconocidos en la web.
Cada usuario registrado en VoxelX tendrá una billetera creada y vinculada a su cuenta. A diferencia de las carteras de criptomoneda tradicionales en el mercado, la cartera de VoxelX se vinculará con el sistema de clasificación en la Plataforma, cuanto más contribuya a la plataforma, cuanto más GRIS obtenga, mejor será su clasificación. & nbsp;
La comunidad de VoxelX es nuestro capital real. Podemos dividir esta comunidad de acuerdo con el interés en estudiantes, editores y validadores. Todos ellos pueden interactuar entre sí de forma pública o privada.
DICOM (imagen digital y comunicaciones en medicina) es estándar para almacenar y transmitir imágenes médicas, lo que permite la integración de dispositivos de imagen médica como escáneres, servidores, estaciones de trabajo, impresoras, hardware de red y sistemas de comunicación y archivo de imágenes (PACS) de múltiples fabricantes. Ha sido ampliamente adoptado por los hospitales y está abriéndose camino en aplicaciones más pequeñas como consultorios de dentistas y médicos.
El objetivo principal de nuestra herramienta en línea basada en la web DICOM fue extraer, editar y mostrar dinámicamente el conocimiento multidisciplinario sobre cada estructura anatómica o patología mostrada en imágenes DICOM. Esta integración directa entre los diferentes recursos en línea y la estructura de la imagen puede reducir de manera eficiente el tiempo y el esfuerzo necesarios para buscar la información requerida. Mientras se desplaza por las imágenes DICOM, esta herramienta permite a los estudiantes tener acceso completo a los recursos en nuestra base de datos u otros recursos externos con un solo clic o un toque en una estructura determinada.
2013
2014-2015
Dec 2016
2017 Q1-Q2
2017 Q3-Q4
2018 Q1
2018 Q2
2018 Q3
2018 Q4
2019 Q1
2019 Q2
2019 Q3-Q4
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