¿Cómo la inteligencia artificial ayudará en el diagnóstico médico a través de la radiología?

En 2025 la inteligencia artificial (IA) aumentará su aplicación en el diagnóstico médico por imagen. La IA ayudará a analizar las imágenes radiológicas, detectando fracturas óseas y patologías torácicas, examinando mamografías y localizando nódulos o hemorragias cerebrales tras una tomografía computarizada.

Los programas de inteligencia artificial utilizados en Radiología mejoran la práctica clínica de los profesionales y la hacen más segura, explican desde el Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid (HUQM), que está incorporando esta herramienta a cada vez a más tipos de imágenes.

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En la actualidad “ya se trabaja diariamente con inteligencia artificial en el análisis de imágenes: Urgencias, mamografías, resonancias cardiacas y tomografías computarizadas pulmonar y cerebral”, según explica el doctor Vicente Martínez de Vega de Vega, jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del HUQM.

El doctor Martínez de Vega es pionero en España en la aplicación clínica de la Resonancia Magnética (RM), y tiene amplia experiencia en RM de Mama, RM Cardiovascular Neuroradiología y RM osteoarticular, así como en Tomografía Computarizada con Multidetectores, especialmente en patología Cardiaca y Vascular.

Este médico explica a EFE que “los equipos de imagen diagnóstica ofrecen en cada estudio cada vez más información, la cual en muchos casos excede la capacidad de análisis visual que puede tener un radiólogo”.

“Cada estudio posee muchísima información, en muchos casos más de mil imágenes, que en algunos casos no se es capaz de analizar con el ojo humano. Además, cada vez es más importante cuantificar dicha información”, señala este especialista.

Este trabajo “lo hace la inteligencia artificial, lo que aumenta la eficacia diagnóstica y la rapidez en el análisis de las pruebas y también la precisión diagnóstica”, destaca.

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“No quiere decir que la IA no se equivoque, pero es una ayuda imprescindible sin la cual no podremos trabajar en el futuro. Ahora el uso de la IA puede ser opcional, pero dentro de muy poco no lo será”, enfatiza el doctor Martínez de Vega.

“Muchas personas piensan que las IA sólo ayudan al radiólogo a hacer informes, pero su papel es cada vez más amplio”.

Explica que “en los equipamientos médicos, la IA ayuda a manejar el enfermo y selecciona el estudio más adecuado para emitir la menor dosis de radiación”.

Esta tecnología “también ayuda a quitar el ‘ruido’ (variaciones aleatorias que no representan la realidad) de las imágenes para que éstas se vean más nítidas y contribuye a que los estudios duren menos en realizarse”, según Martínez de Vega.

“Queda poco para que una IA seleccione a los enfermos en los que sea más útil realizar un estudio diagnóstico” vaticina.

RADIOLOGÍA DE URGENCIAS

El doctor Martínez de Vega de Vega explica que la IA se utiliza a diario en Urgencias para analizar las radiografías óseas y de tórax y ayudar a los médicos a detectar cualquier fractura, incluso las más sutiles, y para analizar las placas de tórax en busca de nódulos pulmonares, condensaciones, derrames o fracturas costales.

“El ‘software’ y algoritmos (programas) de IA que estamos utilizando posee una sensibilidad similar a la de un radiólogo experto y superior a la de un médico no formado específicamente en el análisis radiológico. Su utilización ayuda mucho a mejorar la seguridad de nuestros pacientes”, explica Martínez de Vega.

ANÁLISIS MAMOGRÁFICO

Explica que “en el análisis mamográfico, el programa de IA analiza mamografías y ecografías, detecta lesiones sospechosas y ofrece un índice de riesgo de cáncer”.

“Estos análisis se realizan de forma automática. No evitan que el radiólogo deba seguir analizando la prueba, pero permiten que los más expertos puedan dedicarse solo a valorar las pruebas más complejas”, explica el doctor Martínez de Vega de Vega.

“Estas IA se han entrenado analizando millones de imágenes en las que han estudiado muchas características, como microcalcificaciones, densidades asimétricas o márgenes especulados, clasifican toda esta información y nos ofrecen un análisis muy fiable”, destaca.

ESCÁNERES CEREBRALES Y PULMONARES

Este especialista también destaca las herramientas de IA utilizadas en las nuevas tecnologías de Diagnóstico por la Imagen, como la tomografía computarizada Photon Counting, que “posibilitan efectuar análisis instantáneos de presencia de nódulos pulmonares o derrames cerebrales”.

“Este escáner detecta automáticamente los nódulos pulmonares. Si observa su presencia envía la prueba marcada al radiólogo que debe confirmar su presencia. Lo mismo hace con las tomografías computarizadas cerebrales; si detecta una hemorragia, alerta a los especialistas”, señala Martínez de Vega.

RESONANCIA MAGNÉTICA CARDIACA

“La IA también es muy útil en el análisis de resonancia magnética cardiaca, ofreciendo a los radiólogos una secuencia de imágenes denominadas 4D flow que permiten valorar el flujo sanguíneo de cualquier vaso en tres dimensiones durante un ciclo cardiaco”, según el especialista de Quirónsalud.

“Gracias a esta herramienta podemos estudiar factores cardiacos como la dirección y el volumen de flujo, de los vasos, la velocidad pico, gradientes de presión y la fracción de regurgitación de una forma muy visual y cuantificable”, señala Martínez de Vega.

“Esto que nos ayuda a estudiar fácilmente patologías como la comunicación interauricular, la interventricular, los ductus arteriosos, cualquier patología valvular, las afecciones de la aorta, como los aneurismas o las disecciones, y las malformaciones congénitas”, puntualiza.

El doctor Martínez de Vega considera que cada vez será más común el uso de las herramientas con IA en el ámbito del Diagnóstico por la Imagen.

“Hasta hace no mucho tiempo un escáner de tórax estaba compuesto por 50 imágenes. Ahora tiene 1,200. Ningún radiólogo puede analizar tantas imágenes. Necesitamos que la IA nos ayude. Además, hay lesiones que el ojo humano no ve y que la IA detecta”, explica.

“Los radiólogos no podremos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina” concluye.

PUNTOS CLAVE:

- “Los radiólogos ya no podemos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina”, señala el doctor Vicente Martínez de Vega de Vega, de Quirónsalud.

- “La IA es una ayuda para analizar imágenes radiológicas cuyo uso ahora puede ser opcional, pero que dentro de muy poco no lo será”, señala Martínez de Vega, especialista en Diagnóstico por la Imagen.

- “La IA ayuda al radiólogo a hacer informes, a seleccionar el estudio más adecuado y con menos radiación y a quitar el ‘ruido’ de las imágenes para que se vean más nítidas”, explica Martínez de Vega.

Por Ricardo Segura EFE-Reportajes.