Cómo la IA Está Transformando el Software Avanzado de Imagen Médica

La introducción de la IA (Inteligencia Artificial) en el campo de la imagen médica es muy prometedora. Muestra un progreso ingenioso en la detección temprana y diagnóstico de diferentes enfermedades.

El software de imagen médica basado en IA puede ofrecer soluciones viables al sector sanitario. Puede gestionar y procesar eficientemente los datos digitales producidos durante los escaneos, y proporcionar los resultados más precisos.

En este artículo veremos cómo la IA ayuda a desarrollar software avanzado de imagen médica y algunos ejemplos y casos de uso impresionantes.

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¿Cómo Puede la IA Ayudar en la Imagen Médica?

La IA puede mejorar el proceso de imagen médica en hospitales de muchas formas. Es emocionante ver el uso de tecnología para reducir tiempos de escaneo y mejorar la atención al paciente.

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La tecnología ayuda a radiólogos y otros profesionales médicos a mejorar la productividad. Los tecnólogos reiteran que el software avanzado de imagen médica mantiene baja la cantidad de personas en hospitales, reduciendo la posibilidad de transmisión.

Estas iniciativas apoyan a la comunidad de imagen médica tomando las mejores decisiones médicas. Veamos cómo la IA facilita la imagen médica.

1. Mayor Productividad con Automatización

La IA 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 velocidad, eficiencia y precisión, lo que conduce a mejor atención.

2. Diagnóstico Más Preciso

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

Por ejemplo, científicos de Google han desarrollado una IA que facilita el diagnóstico de cáncer de mama. La tecnología captura imágenes médicas vía diapositivas y usa algoritmos de deep learning para analizar células cancerosas.

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

3. Cálculo de Datos Cuantitativos

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

Puede predecir si un paciente sufrirá insuficiencia cardíaca basándose en su tasa de visitas hospitalarias e historial médico.

Las innumerables posibilidades han llevado a un aumento significativo en sistemas de modalidad de imagen basados en IA en todo el mundo. El crecimiento ha alimentado la rápida evolución en técnicas de deep learning y un número creciente de alianzas intersectoriales.

Principales Casos de Uso de IA en Imagen Médica

Veamos algunos casos de uso reales de IA en imagen médica.

1. Detección de Cánceres Comunes

En el fondo, la mayoría de curadores de software desean mejorar la eficacia de la atención clínica, lo que incluye la IA.

Dentro de la imagen oncológica, la IA encuentra gran utilidad en tareas clínicas que incluyen detección, caracterización y monitorización de tumores.

• Detección: En esta etapa, herramientas de detección basadas en IA reducen omisiones y errores de observación.
• Caracterización: La tarea abarca diagnóstico, segmentación y estadificación de tumores. Proporciona descriptores robustos de tumores que ayudan a capturar heterogeneidad y variabilidad intra-tumoral.
• Monitorización: La IA juega papel significativo monitorizando cambios en un tumor en el tiempo. Seguimiento temporal de cambios tumorales ya sea en historia natural o respuesta a tratamiento.

La imagen médica tiene un lugar destacado en cribados preventivos de cánceres como pulmón, mama y colon.

Por ejemplo, según expertos, la imagen médica en IA juega papel vital mejorando la detección temprana y caracterización de cáncer de pulmón.

Puede diferenciar nódulos benignos de malignos. La detección temprana y mayor precisión ayudan a mejorar resultados de pacientes y minimizar sobretratamiento. Las enfermedades detectadas en etapas tempranas son a menudo curables.

Además, la IA también mejora la estadificación y caracterización de cáncer de pulmón y monitorización de respuesta a tratamiento. Puede usar características de imagen cuantitativas para categorizar microcalcificaciones más precisamente. De hecho, la tecnología potencialmente reduce la tasa de biopsias benignas innecesarias.

2. Identificación de Riesgos para Enfermedades Cardiovasculares

Técnicas de IA como machine learning (ML), computación cognitiva y deep learning (DL) tienen inmenso potencial para cambiar cómo se practican la cardiología y medicina cardiovascular, especialmente en imagen cardiovascular.

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

La IA puede identificar problemas que pueden necesitar cirugía o manejo farmacológico. Automatizar la detección de anomalías en pruebas de imagen comúnmente solicitadas, como radiografías de tórax, no solo agiliza la toma de decisiones sino que reduce errores diagnósticos.

Piensa: si un paciente llega a urgencias con dificultad respiratoria, la radiografía de tórax como primer estudio de imagen puede ser útil.

Puede usarse como herramienta de cribado inicial para cardiomegalia, y los profesionales médicos la usan como marcador de enfermedad cardíaca.

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

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

Además, ayuda a proveedores a dirigir tratamientos apropiados para pacientes. Subsecuentemente, la cuantificación automática de flujo de arteria pulmonar ahorraría tiempo al médico intérprete.

3. Precisión en Diagnóstico de Enfermedades Neurológicas

En la última década, la tomografía computarizada (TC), tomografía por emisión de positrones (TEP) y resonancia magnética (RM) han revolucionado el estudio del cerebro.

Expertos estiman que las tasas diarias de errores y discrepancias en radiología son superiores al 3-5 %. Es evidente que métodos novedosos y software avanzado de imagen médica pueden ayudar a médicos a analizar datos eficazmente.

La calidad de datos médicos aumentará, soportando mejor análisis y control de enfermedades.

Piensa: no hay cura para algunas enfermedades neurológicas degenerativas, como esclerosis lateral amiotrófica (ELA). En tales casos, diagnósticos precisos ayudan a individuos a entender probables resultados y prepararse para cuidados a largo plazo.

Los estudios de imagen son críticos para identificar ELA y diferenciar ELA y esclerosis lateral primaria (ELP). Radiólogos juegan papel crucial decidiendo si lesiones imitan estructuras de una de las enfermedades.

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

Técnicas ML son cada vez más populares para abordar problemas cerebrales. Automatizar tales procedimientos con ML podría ayudar al desarrollo de biomarcadores de imagen prometedores. Estas iniciativas novedosas ayudan a reducir cargas de trabajo en proveedores.

4. Detección de Complicaciones Torácicas

Neumonía y neumotórax pueden convertirse en emergencia vital por colapso pulmonar y angustia respiratoria o circulatoria. Retrasos en detección y tratamiento de neumotórax grave pueden resultar en daño severo a pacientes. En tales casos, algoritmos artificiales pueden ayudar a médicos.

Las imágenes de radiología se usan popularmente para diagnosticar neumonía y distinguirla de otras condiciones pulmonares, como bronquitis. Sin embargo, radiólogos no siempre están disponibles para leer imágenes.

Incluso cuando radiólogos están presentes, aún pueden tener dificultad detectando neumonía en casos donde pacientes tienen condiciones pulmonares preexistentes, incluyendo fibrosis quística o malignidades.

Aquí, un algoritmo IA podría evaluar radiografías y otras imágenes para evidencia de opacidades que indiquen neumonía. Subsecuentemente, alerta a proveedores de salud a diagnósticos potenciales y permite tratamiento más rápido.

Además, algoritmos computacionales, respaldados con datos de entrenamiento de alta calidad, podrían ayudar a detectar neumotórax en radiografía de tórax con precisión significativa para priorizar imágenes para revisión rápida por médicos.

Radiólogos podrían usar algoritmos como herramienta para aumentar la velocidad con que se detecta neumotórax grave, especialmente en momentos de menor personal, cuando los tiempos de respuesta son típicamente más largos.

Veamos un buen ejemplo que reitera precisión en detección de complicaciones y condiciones torácicas. En un estudio, algoritmos detectaron la mayoría (80-84 %) de imágenes mostrando neumotórax moderado o grande, categorizando correctamente el 90 % o más de imágenes sin neumotórax como negativas.

Así, la implementación de tales algoritmos mejora velocidad y calidad de atención en diversos entornos sanitarios. Además, la IA también puede ayudar a proveedores a monitorizar pacientes en el tiempo.

Detección rápida y comunicación veloz con profesionales médicos tratantes puede resultar en tratamiento más rápido de neumotórax y reducir impactos de un problema médico grave.

Ejemplos Líderes de IA en Imagen Médica

Veamos algunas tecnologías populares de IA y visión artificial aprobadas para uso clínico.

1. QuantX (Quantitative Insights)

Paragon Biosciences y Qlarity Imaging han desarrollado una forma de aprovechar el poder de la IA para ayudar a humanos a detectar cáncer más temprano y con más precisión.

QuantX es el primer sistema de diagnóstico de cáncer de mama asistido por computadora aprobado por la FDA para uso en radiología. Es un dispositivo de software de análisis de imagen cuantitativo usado para asistir a radiólogos en evaluar y caracterizar anomalías mamarias usando datos de imagen RM.

El software ha ayudado a radiólogos a interpretar RM, notando diferencias entre lesiones mamarias cancerosas y no cancerosas. Como declaró acertadamente el CEO y chairman de Paragon Biosciences, la radiología es la columna vertebral del diagnóstico de muchas enfermedades, y el futuro son radiólogos con tecnología.

Además, QuantX también puede usarse como visor de imágenes de multi-modalidad digital, incluyendo ecografía y mamografía. El software incluye herramientas que permiten medir y documentar imágenes y generar informe estructurado.

RM de mama (Instituto Nacional del Cáncer) | Fuente de imagen

2. ProFound AI (iCAD inc.)

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

ProFound AI para tomosíntesis de mama digital (DBT) está desarrollado en la tecnología de deep learning e IA más moderna. Está clínicamente establecido para apoyar a radiólogos abordando retos de lectura de casos de tomosíntesis.

ProFound AI es una potente y probada plataforma de deep learning IA que ayuda a radiólogos con lectura de mamografía 2D.

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

ProFound AI para Mamografía 2D | Fuente de imagen

3. IDx-DR

IDx, creador de herramientas diagnósticas IA autónomas, construyó IDx-DR. Es un dispositivo capaz de diagnosticar retinopatía diabética sin intervención humana.

El sistema es la primera IA autónoma aprobada por FDA que usa software para analizar imágenes de una cámara retinal llamada Topcon NW400 en busca de evidencia de lesiones.

¿Cómo funciona?

Un médico sube las imágenes digitales de las retinas del paciente a un servidor cloud donde está instalado el software IDx-DR. El software ofrece resultados precisos para evaluación diagnóstica posterior.

La FDA designó IDx-DR como Dispositivo Revolucionario. En este contexto, Michael Abramoff, fundador y presidente de la empresa, afirmó acertadamente que el sistema sanitario necesitaba formas más eficientes y rentables de detectar retinopatía diabética.

Sistema IDx-DR | Fuente de imagen

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

El software OsteoDetect de Imagen Technologies es un software de detección y diagnóstico asistido por computadora. La tecnología usa un algoritmo de IA para examinar y analizar imágenes de rayos X 2D para indicaciones de fractura de radio distal.

El software usa técnicas de deep learning para analizar radiografías de muñeca (posterior-anterior [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 detección y diagnóstico.

El OsteoDetect aprobado por FDA está pensado para uso por clínicos en diversos entornos, incluyendo atención primaria, urgencias, medicina de emergencia y especialidades como ortopedia.

Software OsteoDetect Guiado por IA | Fuente de imagen

5. ContaCT (Viz.ai)

ContaCT de Viz.ai es una herramienta de flujo de trabajo paralelo, solo notificaciones. ContaCT usa un algoritmo de IA para examinar y analizar imágenes de tomografía computarizada (TC) para biomarcadores sintomáticos de posible ictus.

El software usa deep learning para cuantificar características de imagen y realizar segmentación de vasos consistente con oclusiones de gran vaso (LGV) en escaneos.

El tiempo es crítico tratando ictus, así que una app móvil que envía notificaciones directamente al médico tratante puede salvar vidas.

Aplicación Viz.AI ContaCT | Fuente de imagen

¿La Escasez de Radiólogos Formados y Experimentados Puede Resolverse con IA?

Por un lado, hay aumento de demanda de imagen transversal (TC y RM). Por otro, falta de radiólogos formados para examinar y analizar imágenes.

En Europa hay escasez masiva de radiólogos formados. Reino Unido enfrenta las peores restricciones de capacidad, con el menor número de radiólogos practicantes per cápita.

Limitaciones presupuestarias y población envejecida junto con el proceso lento de análisis de imagen probablemente causan la catastrófica escasez de radiólogos en Europa. (Fuente)

Con IA y machine learning, expertos esperan abordar este problema. La IA puede automatizar varias actividades manuales como registro y análisis de datos. Sin embargo, aún hay retos para usar software de imagen médica basado en IA.

Retos del Uso de IA en Imagen Médica

Las modalidades de imagen habilitadas por IA globalmente están llamadas a cambiar el panorama del mercado. Sin embargo, el software de imagen médica basado en IA enfrenta retos significativos.

Veamos las facetas de crisis.

• Retos Regulatorios

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

La intención detrás del diseño de IA necesita consideración, ya que algunos dispositivos pueden programarse para actuar de formas poco éticas. Así, regulaciones deben establecerse que sean oportunas y relevantes.

• Aumento de Gastos en Imagen Médica

El mercado global de IA en imagen médica alcanzará un valor proyectado de 264.850 millones USD para 2026. Según investigación, el alto coste y la reticencia a adoptar estos sistemas también frenarán el crecimiento del mercado. (Fuente)

Los retos también incluyen nueva tecnología interrumpiendo la prestación de cuidados y la necesidad de mejorar resultados de pacientes. Sin embargo, con crecientes complejidades tecnológicas y retos, hay excelente oportunidad para aprovechar tecnología y ofrecer soluciones que cubran la brecha de capacidad de imagen. Como appreneurs, se puede evolucionar imbibiendo mejores prácticas para satisfacer necesidades crecientes.

Conclusión

Sin duda, la IA para imagen médica está en una encrucijada emocionante. La IA potencia el procesamiento de un número masivo de imágenes médicas y tiene futuro prometedor. A pesar de la emoción, aún se necesitan mejoras antes de volverse más robusta. Sin embargo, la IA puede jugar papel significativo en el espacio de imagen médica. Cambiará cómo la gente procesa la enorme cantidad de imágenes, mejorando atención al paciente y reduciendo tiempos de escaneo.

Aún estamos rascando la superficie de las capacidades de la IA. El panorama de imagen médica se acelerará con creciente confianza de clientes en soluciones clínicas basadas en IA. Todo lo que necesitas es seguir desarrollando software robusto que habilite radiólogos con mayor precisión diagnóstica.

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A pesar de los muchos retos, es emocionante llevar soluciones de imagen médica IA al mercado. Es evidente que la radiología IA crecerá a saltos. Así que si buscas desarrollar software robusto de imagen médica, háblanos.

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