Sonosite PIV Assist
Nueva función potenciada por IA para la identificación de vasos
Redefiniendo la facilidad de uso para el acceso vascular
Diferenciación en tiempo real entre venas y arterias

PIV Assist identifica automáticamente las venas por tamaño y marca las arterias en rojo, facilitando el flujo de trabajo para la planificación del procedimiento.

Encuentra la vena perfecta según el tamaño de tu catéter


PIV Assist codifica las venas por color según el calibre máximo adecuado del catéter.
Visualiza el CVR durante la exploración

PIV Assist calcula la proporción catéter-vena (CVR) basada en el diámetro de la vena y muestra la profundidad hasta el centro de la vena.
Se ha demostrado que el uso de la ecografía (USG) mejora las tasas de éxito, reduce los intentos de punciones y el tiempo total, y aumenta la satisfacción del paciente. La incorporación de la ecografía guiada para catéter venoso periférico (USGPIV) puede reducir la necesidad de colocación de catéter venoso central (CVC) en hasta un 80 % de los pacientes.1,2
Entrenamiento sólido
El algoritmo de PIV Assist fue entrenado con decenas de miles de imágenes de escaneo.
Conoce tu nuevo asistente potenciado por IA
PIV Assist está diseñado para ayudar a mejorar la eficiencia y productividad de tu flujo de trabajo.
Un flujo de trabajo más eficiente
Controla PIV Assist con comandos de voz para mantener el campo estéril y mejorar la eficiencia.
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  1. Anderssen, L. M., Petersen, M. S., Wang, A. G., Mohr, M., & Fjallheim, A. S. (2025). The efficacy of ultrasound-guided peripheral intravenous cannulation versus the landmark technique in emergency department patients with difficult intravenous access: A systematic review and meta-analysis. Journal of Vascular Access. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/11297298251347816​ 
  2. Gottlieb, M., Sundaram, T., Holladay, D., & Nakitende, D. (2017). Ultrasound-Guided Peripheral Intravenous Line Placement: A Narrative Review of Evidence-based Best Practices. The western journal of emergency medicine, 18(6), 1047–1054. https://doi.org/10.5811/westjem.2017.7.34610​

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