El papel de la IA en la creación de software avanzado de imágenes médicas

La introducción de la IA (inteligencia artificial) en el campo de las imágenes médicas es bastante prometedora. Está mostrando un progreso ingenioso en la detección temprana y el diagnóstico de diferentes enfermedades.

El software de imágenes médicas basado en IA puede ofrecer soluciones viables para el sector de la salud. Puede manejar y procesar eficientemente los datos digitales producidos durante los escaneos y proporcionar los resultados más precisos.

En este blog, veremos cómo la IA puede ayudar a desarrollar software avanzado de imágenes médicas y algunos ejemplos y casos de uso impresionantes.

Vamos a sumergirnos.

¿Cómo puede ayudar la IA en las imágenes médicas?

La IA puede mejorar el proceso de imágenes médicas en los hospitales de muchas maneras. Es emocionante ver el uso de la tecnología para reducir los tiempos de exploración y mejorar la atención al paciente.

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La tecnología puede ayudar a los radiólogos y otros profesionales médicos a mejorar la productividad. Los tecnólogos reiteran que el software avanzado de imágenes médicas está manteniendo baja la cantidad de personas en los hospitales, lo que reduce la posibilidad de transmisión.

Tales iniciativas apoyan a la comunidad de imágenes al tomar las mejores decisiones médicas. Veamos cómo la IA puede facilitar las imágenes médicas. 1.

1. Mayor productividad con automatización

AI puede automatizar algunas partes del flujo de trabajo de radiología. Puede ayudar a analizar imágenes médicas más rápido que los profesionales médicos, ya que tiene mejores capacidades computacionales.

Puede mejorar la velocidad, la eficiencia y la precisión, lo que puede conducir a una mejor atención.

2. Diagnóstico más preciso

Según los estudios, la IA puede ser más competente que los profesionales médicos y los expertos en el diagnóstico de enfermedades como el cáncer basándose en imágenes médicas.

Por ejemplo, los científicos de Google han desarrollado una IA que puede facilitar el diagnóstico del cáncer de mama. La tecnología captura imágenes médicas a través de diapositivas y utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar las células cancerosas.

La IA registró una precisión del 99 % en el diagnóstico de cáncer, según las diapositivas correspondientes al 38 % de algunos médicos del grupo de comparación.

3. Computación de datos cuantitativos

La IA puede usar datos cuantitativos de múltiples maneras más allá de los límites de la cognición humana.

Puede predecir si un paciente sufrirá insuficiencia cardíaca en función de su tasa de visitas al hospital y su historial médico.

Las innumerables posibilidades han llevado a un aumento significativo en los sistemas de modalidad de imágenes basados ​​en IA en todo el mundo. El crecimiento ha impulsado la rápida evolución de las técnicas de aprendizaje profundo y un número cada vez mayor de asociaciones entre industrias.

Principales casos de uso de IA en imágenes médicas

Veamos algunos de los casos de uso de la vida real de la IA en imágenes médicas.

1. Detección de cánceres comunes

En el fondo, la mayoría de los curadores de software tienen el deseo de mejorar la eficacia de la atención clínica continua, que incluye la IA.

Dentro de las imágenes del cáncer, la IA encuentra una excelente utilidad para realizar tareas clínicas que incluyen detección, caracterización y monitoreo de tumores.

• Detección :En esta etapa, las herramientas de detección basadas en IA pueden reducir los descuidos de observación y los errores de omisión.
• Caracterización :La tarea captura ampliamente el diagnóstico, la segmentación y la estadificación de los tumores. Proporciona descriptores tumorales robustos que ayudan a capturar la heterogeneidad y la variabilidad intratumorales.
• Supervisión :La IA puede desempeñar un papel importante en el seguimiento de los cambios en un tumor a lo largo del tiempo. Seguimiento temporal de cambios tumorales ya sea en la historia natural o en respuesta al tratamiento.

Las imágenes médicas encuentran un lugar importante en las pruebas de detección preventivas de cánceres, como el cáncer de pulmón, el cáncer de mama y el cáncer de colon.

Por ejemplo , según los expertos, las imágenes médicas en IA juegan un papel vital para mejorar la detección temprana y la caracterización del cáncer de pulmón.

Puede diferenciar nódulos benignos de malignos. La detección temprana y la precisión mejorada pueden ayudar a mejorar los resultados de los pacientes y minimizar el sobretratamiento. Las enfermedades detectadas en etapas tempranas a menudo son curables.

Además, la IA también puede mejorar la estadificación y caracterización del cáncer de pulmón y monitorear la respuesta al tratamiento. Puede utilizar funciones de imágenes cuantitativas para categorizar las microcalcificaciones con mayor precisión. De hecho, la tecnología puede reducir potencialmente la tasa de biopsias benignas innecesarias.

2. Identificación de riesgos de enfermedades cardiovasculares

Las técnicas de IA como el aprendizaje automático (ML), la computación cognitiva y el aprendizaje profundo (DL) tienen un enorme potencial para cambiar la forma en que se practican la cardiología y la medicina cardiovascular, especialmente en la imagenología cardiovascular.

Puede ayudar a medir las diversas estructuras del corazón y revelar el riesgo de enfermedades cardiovasculares de un individuo.

La IA puede identificar problemas que pueden necesitar ser abordados mediante cirugía o manejo farmacológico. La automatización de la detección de anomalías en las pruebas de diagnóstico por la imagen solicitadas habitualmente, como las radiografías de tórax, no solo acelerará la toma de decisiones, sino que también reducirá los errores de diagnóstico.

Entonces, piense por un momento, si un paciente aterriza en una unidad de atención médica de emergencia quejándose de dificultad para respirar, la radiografía de tórax como primer estudio de imagen puede ser útil.

Se puede usar como una herramienta de detección inicial para cardiomegalia, y los profesionales médicos pueden usarlo como marcador de enfermedad cardíaca.

De hecho, Zebra Medical Vision y Clalit Health Services presentaron un proyecto de investigación que permite la identificación temprana de pacientes con enfermedades cardiovasculares utilizando IA. Utilizando los datos de tomografía computarizada (TC) existentes, los algoritmos de IA de Zebra-Med permiten a Clalit encontrar pacientes que están en riesgo de eventos cardíacos.

En el futuro, las evaluaciones visuales de los radiólogos que a veces son erróneas pueden trascender al uso eficiente de la IA. Por ejemplo, la identificación del agrandamiento de la aurícula izquierda a partir de radiografías de tórax podría eliminar otros problemas cardíacos o pulmonares.

Además, puede ayudar a los proveedores a orientar los tratamientos apropiados para los pacientes. Posteriormente, la cuantificación automatizada del flujo de la arteria pulmonar ahorraría tiempo al médico que realiza la interpretación.

3. Precisión en el Diagnóstico de Enfermedades Neurológicas

Durante la última década, la tomografía computarizada (TC), la tomografía por emisión de positrones (PET) y la resonancia magnética nuclear (RMN) han revolucionado el estudio del cerebro.

Los expertos estiman que las tasas de error y las discrepancias diarias en radiología superan el 3%-5%. Es evidente que los métodos novedosos y el software avanzado de imágenes médicas pueden ayudar a los médicos a analizar los datos de manera efectiva.

La calidad de los datos médicos aumentará, lo que puede respaldar un mejor análisis y control de enfermedades.

Piense por un momento:no hay cura para algunas enfermedades neurológicas degenerativas, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). En tales casos, los diagnósticos precisos pueden ayudar a las personas a comprender los resultados probables y también a prepararse para la atención a largo plazo.

Los estudios de imágenes son fundamentales para identificar la ELA y también para diferenciar la ELA de la esclerosis lateral primaria (PLS). Los radiólogos juegan un papel crucial para decidir si las lesiones imitan las estructuras de una de las enfermedades.

Los profesionales médicos saben que las evaluaciones manuales de segmentación y mapeo de susceptibilidad cuantitativa (QSM) de la corteza motora son difíciles, necesarias y requieren mucho tiempo.

Las técnicas de ML ahora son cada vez más populares para abordar problemas relacionados con el cerebro. La automatización de tales procedimientos con ML podría ayudar en el desarrollo de biomarcadores de imágenes prometedores. Tales iniciativas novedosas pueden ayudar a reducir la carga del flujo de trabajo de los proveedores.

4. Detección de complicaciones torácicas

La neumonía y el neumotórax pueden convertirse en una emergencia potencialmente mortal debido al colapso pulmonar y dificultad respiratoria o circulatoria. Los retrasos en la detección y el tratamiento del neumotórax grave pueden provocar daños graves a los pacientes. En tales casos, los algoritmos artificiales pueden ayudar a los médicos.

Las imágenes de radiología se usan popularmente para diagnosticar neumonía y distinguir la afección de otras afecciones pulmonares, como la bronquitis. Sin embargo, los radiólogos no siempre están disponibles para leer las imágenes.

Incluso cuando los radiólogos están presentes, pueden tener dificultades para detectar neumonía en los casos en que los pacientes tienen afecciones pulmonares preexistentes, como fibrosis quística o tumores malignos.

Aquí, un algoritmo de IA podría evaluar las radiografías y otras imágenes en busca de evidencia de opacidades que indiquen neumonía. Posteriormente, puede alertar a los proveedores de atención médica sobre los posibles diagnósticos y permitir un tratamiento más rápido.

Además, los algoritmos informáticos, respaldados con datos de entrenamiento de alta calidad, podrían ayudar a detectar el neumotórax en una radiografía de tórax con una precisión significativa para ayudar a priorizar las imágenes para que los médicos las revisen rápidamente.

Los radiólogos podrían usar algoritmos como una herramienta para aumentar la velocidad con la que se detecta un neumotórax grave, especialmente en momentos de escasez de personal, cuando los tiempos de respuesta suelen ser más largos.

Veamos un buen ejemplo que reitera la precisión en la detección de complicaciones y condiciones torácicas. En un estudio de investigación, los algoritmos pudieron detectar la mayoría (80 %–84 %) de las imágenes que mostraban un neumotórax moderado o grande y clasificaron correctamente el 90 % o más de las imágenes sin neumotórax como negativas.

Por lo tanto, la implementación de dichos algoritmos puede mejorar la velocidad y la calidad de la atención brindada en varios entornos de atención médica. Además, la IA también puede ayudar a los proveedores a monitorear a los pacientes a lo largo del tiempo.

La detección rápida y la comunicación rápida con los profesionales médicos tratantes pueden dar como resultado un tratamiento más rápido del neumotórax y disminuir los impactos de un problema médico grave.

Ejemplos destacados de IA en imágenes médicas

Veamos algunas tecnologías populares de inteligencia artificial y visión artificial que están aprobadas para uso clínico.

1. QuantX (perspectivas cuantitativas)

Paragon Biosciences y Qlarity Imaging han desarrollado una forma de aprovechar el poder de la inteligencia artificial para ayudar a los humanos a detectar el cáncer antes y con mayor precisión.

QuantX es el primer sistema de diagnóstico de cáncer de mama asistido por computadora aprobado por la FDA para su uso en radiología. Es un dispositivo de software de análisis cuantitativo de imágenes que se utiliza para ayudar a los radiólogos a evaluar y caracterizar anomalías mamarias utilizando datos de imágenes de RM.

El software ha estado ayudando a los radiólogos a interpretar las resonancias magnéticas, observando las diferencias entre las lesiones mamarias cancerosas y no cancerosas. Como afirmó acertadamente el director ejecutivo y presidente de Paragon Biosciences, la radiología es la columna vertebral del diagnóstico de muchas enfermedades, y el futuro son los radiólogos con tecnología.

Además, QuantX también se puede utilizar como visualizador de imágenes digitales multimodales, incluidas ecografías y mamografías. El software incluye herramientas que permiten a los usuarios medir y documentar imágenes y generar un informe estructurado.

Resonancia magnética de mama (Instituto Nacional del Cáncer) | Fuente de la imagen

2. ProFound AI (iCAD inc.)

iCAD, el líder del mercado en la detección asistida por computadora del cáncer de mama, presentó lo último en IA:ProFound AI.

ProFound AI para tomosíntesis digital de mama (DBT) se desarrolla en la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje profundo más moderna. Está clínicamente establecido para ayudar a los radiólogos a abordar los desafíos de leer casos de tomosíntesis.

ProFound AI es una plataforma de IA de aprendizaje profundo potente y probada que ayuda a los radiólogos a leer mamografías 2D.

La solución de flujo de trabajo y detección de cáncer de alto rendimiento examina y analiza con precisión cada imagen. Además, detecta densidades malignas de tejidos blandos y calcificaciones con una precisión inigualable.

ProFound AI para mamografía 2D | Fuente de la imagen

3. IDx-DR

IDx, fabricante de herramientas de diagnóstico de IA autónomas, creó IDx-DR. Es un dispositivo capaz de diagnosticar la retinopatía diabética sin intervención humana.

El sistema es la primera inteligencia artificial (IA) autónoma aprobada por la FDA que utiliza software para analizar imágenes de una cámara retiniana llamada Topcon NW400 en busca de evidencia de lesiones.

¿Cómo funciona?

Un médico carga las imágenes digitales de las retinas del paciente en un servidor en la nube en el que está instalado el software IDx-DR. El software puede ofrecer resultados precisos para una evaluación diagnóstica adicional.

La FDA designó a IDx-DR como un dispositivo innovador. En este contexto, Michael Abramoff, el fundador y presidente de la compañía, afirmó acertadamente que el sistema de atención médica necesitaba formas más eficientes y rentables para detectar la retinopatía diabética.

Sistema IDx-DR | Fuente de la imagen

4. OsteoDetect (Tecnologías de Imagen)

El software OsteoDetect de Imagen Technologies es un software de detección y diagnóstico asistido por computadora. La tecnología utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para examinar y analizar imágenes de rayos X 2D en busca de cualquier indicación de fractura de radio distal.

El software utiliza técnicas de aprendizaje profundo para analizar radiografías de muñeca (posterior [PA] y lateral [LAT]) para fracturas de radio distal en pacientes adultos. Además, marca la ubicación de la fractura en la imagen para ayudar al proveedor en la detección y el diagnóstico.

El OsteoDetect aprobado por la FDA está diseñado para ser utilizado por médicos en varios entornos, incluida la atención primaria, la atención de urgencia, la medicina de emergencia y la atención especializada, como la ortopedia.

Software guiado por IA OsteoDetect | Fuente de la imagen

5. Contacto (Viz.ai)

ContaCT de Viz.ai es una herramienta de flujo de trabajo paralelo solo para notificaciones. ContaCT utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para examinar y analizar imágenes de tomografía computarizada (TC) en busca de biomarcadores sintomáticos de un posible accidente cerebrovascular.

El software utiliza el aprendizaje profundo para cuantificar las características de la imagen y realizar una segmentación de los vasos que sea coherente con las oclusiones de vasos grandes (LVO) en los escaneos.

El tiempo es crítico en el tratamiento de accidentes cerebrovasculares, por lo que una aplicación móvil que envía notificaciones directamente al médico tratante puede salvar vidas.

Aplicación de contacto Viz.AI | Fuente de la imagen

¿La escasez de radiólogos capacitados y experimentados se puede resolver con IA?

Por un lado, hay un aumento en la demanda de imágenes transversales (CT y MRI). Por otro lado, faltan radiólogos capacitados para examinar y analizar las imágenes.

En toda Europa, hay una escasez masiva de radiólogos capacitados. El Reino Unido se enfrenta a las peores limitaciones de capacidad, con el menor número de radiólogos en ejercicio per cápita.

Las restricciones presupuestarias y el envejecimiento de la población, junto con el lento proceso de análisis de imágenes, es probablemente la razón de la catastrófica escasez de radiólogos en toda Europa. (Fuente)

Con inteligencia artificial y aprendizaje automático, los expertos esperan abordar este problema. La IA se puede utilizar para automatizar varias actividades manuales, como registrar y ejecutar análisis sobre los datos. Sin embargo, todavía existen algunos desafíos para el uso de software de imágenes médicas basado en IA.

Desafíos del uso de IA en imágenes médicas

Las modalidades globales de imágenes habilitadas para IA están preparadas para cambiar el panorama del mercado. Sin embargo, el software de imágenes médicas basado en IA enfrenta algunos desafíos importantes.

Revisemos las facetas de la crisis.

• Desafíos normativos

Las aplicaciones de IA necesitan regulaciones para la seguridad, la protección de la privacidad y el uso ético de la información confidencial.

La intención detrás del diseño de AI necesita consideración, ya que algunos dispositivos pueden programarse para funcionar de manera poco ética. Por lo tanto, es necesario establecer regulaciones que sean oportunas y relevantes.

• Un aumento en los gastos de imágenes médicas

Se espera que el mercado global de inteligencia artificial en imágenes médicas alcance un valor proyectado de USD 264,850 millones para 2026. Según la investigación, también se espera que el alto costo y la renuencia a adoptar estos sistemas restrinjan el crecimiento del mercado. (Fuente)

Los desafíos también incluyen nuevas tecnologías que interrumpen la prestación de atención y la necesidad de mejorar los resultados de los pacientes. Sin embargo, con las crecientes complejidades y desafíos tecnológicos, existe una excelente oportunidad para aprovechar la tecnología y ofrecer soluciones para cerrar la brecha de capacidad de imágenes. Como emprendedores, uno puede evolucionar absorbiendo las mejores prácticas para satisfacer las crecientes necesidades.

Conclusión

Sin duda, la IA para imágenes médicas se encuentra en una encrucijada emocionante. AI está aumentando el poder de procesamiento de una gran cantidad de imágenes médicas y tiene un futuro prometedor. A pesar de la emoción, todavía se necesitan mejoras antes de que se vuelva más robusto. Sin embargo, la IA puede desempeñar un papel importante en el espacio de imágenes médicas. Puede cambiar la forma en que las personas procesan la enorme cantidad de imágenes, mejorando la atención al paciente y reduciendo los tiempos de escaneo.

Todavía estamos arañando la superficie con respecto a las capacidades de la IA. El panorama de las imágenes médicas se acelerará con la creciente confianza de los clientes en las soluciones clínicas basadas en IA. Todo lo que necesita hacer es seguir desarrollando un software sólido que pueda permitir a los radiólogos una mayor precisión diagnóstica.

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A pesar de los muchos desafíos, es emocionante llevar al mercado soluciones de inteligencia artificial para imágenes médicas. Es evidente que la IA en radiología crecerá a pasos agigantados. Entonces, si está buscando desarrollar un software sólido de imágenes médicas, hable con nosotros.

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