Lunes, 04 de marzo de 2024

Tecnología11 de enero, 2023

Los biomarcadores de imagen, la radiómica y la IA aumentan la precisión diagnóstica en los procesos radiológicos

Nuevas tecnologías en radiología La aplicación de la IA en las máquinas de resonancia magnética reduce el tiempo de estudio.

En Europa, las pruebas radiológicas se han multiplicado por siete en los últimos 20 años.

Seram

Los biomarcadores de imagen, la radiómica y la inteligencia artificial (IA) aumentan la precisión diagnóstica, el diagnóstico precoz y agilizan los procesos radiológicos en patologías como el cáncer de próstata, el cáncer de recto y el ictus en la actualidad, según la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram).

Los biomarcadores de imagen son parámetros obtenidos de forma objetiva a partir de imágenes médicas que se extraen tras aplicar modelos computacionales a las imágenes radiológicas conseguidas con cualquier técnica, como la radiografía, tomografía computarizada (TC) o la resonancia magnética (RM), entre otras, que permite obtener datos cuantitativos de las imágenes médicas que no se pueden valorar solo con el análisis visual de médico radiólogo.

“Nos encontramos en el inicio del uso de los biomarcadores de imagen, la radiómica y la IA, pero su desarrollo está siendo muy rápido".

Herramientas de gran ayuda

El doctor Carlos Casillas Meléndez, presidente ejecutivo de la sección de abdomen de la Seram y radiólogo en el Hospital Vithas Castellón apunta que “nos encontramos en el inicio del uso de los biomarcadores de imagen, la radiómica y la IA, pero su desarrollo está siendo muy rápido. Estas herramientas van a ser una gran ayuda para el médico radiólogo, especialmente van a tener un a papel principal en los estudios de cribado poblacional de mama, próstata y pulmón”.

"Estas herramientas van a ser una gran ayuda para el médico radiólogo, especialmente van a tener un a papel principal en los estudios de cribado poblacional de mama, próstata y pulmón”.

La implementación de la IA en las máquinas de RM reduce el tiempo de estudio y, por consiguiente, ampliar el número de pacientes por día, disminuyendo de esta forma las listas de espera.

“Las aplicaciones basadas en deep learning y machine learning están obteniendo biomarcadores de imagen que ayudan a un diagnóstico más rápido de los pacientes con cáncer de próstata, acortando el proceso diagnóstico, de tal forma que el paciente puede tratarse sin demora” puntualiza el doctor Casillas.

En procesos donde el tiempo es prioritario para reducir las secuelas y la mortalidad, como en el “código ictus”, la IA permite identificar, clasificar y cuantificar de forma automática las lesiones cerebrales.

La IA ayuda a priorizar, además de a disminuir un 25% el número de “rellamadas” para completar el estudio, disminuyendo así la irradiación de las pacientes.

También, un estudio reciente demuestra que el análisis de las mamografías con IA en el cribado del cáncer de mama tiene una alta precisión en distinguir entre las pacientes sin cáncer y con cáncer de mama. De esta forma, la IA ayuda a priorizar, además de a disminuir un 25% el número de “rellamadas” para completar el estudio, disminuyendo así la irradiación de las pacientes.

Más pruebas 

En Europa el incremento de las pruebas radiológicas es desproporcionado con respecto al del número de radiólogos. Desde el año 2000 a 2020 el número de radiólogos aumentó un 62%, mientras que el número de imágenes médicas un 792% (Eurostat, Deloitte analysis).

Desde el año 2000 a 2020 el número de radiólogos aumentó un 62%, mientras que el número de imágenes médicas un 792%.

En 2000 las pruebas radiológicas no llegaban a 10 millones al año, y 20 años después alcanzan casi los 70 millones al año. Mientras, en ese mismo período el número de médicos radiólogos ha incrementado de 30 mil radiólogos a 47 mil.




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