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IA: 3 claves para utilizarla en radiología intervencionista

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El futuro de la radiología intervencionista se presenta prometedor, gracias al papel que podría jugar en su desarrollo la inteligencia artificial. Los cambios de paradigma que provee la tecnología dan mayor seguridad a los resultados clínicos y para las terapias de tumores poco invasivas, se logra un aporte fundamental.

Con el afán de analizar en profundidad cómo la radiología intervencionista se beneficiaría con la implementación de IA, nos servirá como ejemplo la evaluación que brindaron Brian Letzen y sus colegas en la revista Radiología Vascular e Intervencionista a fines de 2018.

Para este análisis, los investigadores se concentraron en el caso de la oncología de intervención hepática.

 

  1. Más y mejores diagnósticos

Se invierte cada vez más en tecnología para mejorar la atención al paciente. La posibilidad de caracterización radiológica más clara y específica es uno de los tantos avances que aportó la inteligencia artificial. Por ejemplo, según indicaron los autores, el aporte que brinda en la clasificación de las masas hepáticas en la ecografía, en la tomografía computada e, incluso, en la resonancia magnética.

telerad_ecografiaA mayor cantidad de datos y de especificaciones, habrá más especialistas informados sobre formas y estructuras de patologías y, por lo tanto, mejor calidad general en la atención de los pacientes.

Estos datos que se obtienen posibilitan, incluso, un razonamiento detrás de ellos; y por lo tanto se abre una impensada posibilidad de predicción acerca de posibles fallos. Según el investigador Latzen, el flujo de trabajo se vería mejorado, se desarrollarían nuevos diagnósticos y estadísticas más efectivas.

 

  1. Puntualizar los tratamientos

La posibilidad que brinda la inteligencia artificial de predecir los resultados terapéuticos hará que mayor cantidad de pacientes accedan a la atención o tratamiento más adecuado que necesitan y, al mismo tiempo, se evitará que otros pacientes se expongan a tratamientos que no les sean favorables o que no colaboren en su recuperación.

La suma de datos apropiados, con el correr del tiempo, podrán reemplazar terapias actuales y mejorar, de manera efectiva, las estadísticas con las que se cuenta hoy en día.

  1. Procedimientos mejorados

Con los datos que proporciona la inteligencia artificial, muchos aspectos de la radiología intervencionista pueden ser mejorados y esta podría desarrollarse con mucho más potencial. Por ejemplo, diseñarse un nuevo sistema de navegación por catéter o contar con mayores estimaciones en márgenes de ablación.

Además, los datos que aporta la IA se calculan en milisegundos, de forma que se optimiza el tiempo y no se limita la toma de decisiones que puede requerirse en medio de una intervención.

 

  • Un escalón más en el aporte tecnológico 

Como una manera de complementar y conocer más sobre los avances que la inteligencia artificial aporta a la radiología intervencionista, es interesante comentar una propuesta que la Society of Interventional Radiology (SIR) difundió a fines del 2017.

La investigación fue realizada por radiólogos intervencionistas de la Universidad de California, en Los Ángeles, y la presentación del avance se realizó en la reunión científica anual que tuvo lugar en Washington. Lo que se dio a conocer fue la creación de una aplicación de aprendizaje automático, cuya función es guiar la atención de los pacientes que concurran a la radiología intervencionista.

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En este caso, la inteligencia artificial colaboró en la creación de un radiólogo intervencionista chatbot que tiene la capacidad de comunicarse automáticamente con los médicos que estén trabajando y proporcionarles respuestas basadas en las preguntas más frecuentes. De esta manera, el profesional podría dar respuesta más rápida y en tiempo real a los pacientes sobre la siguiente fase del tratamiento o información básica acerca de la práctica de radiología intervencionista a la que deba someterse.

Si bien se trata de un prototipo que está actualmente en desarrollo y probándose en pequeños centros, se cree que con un costo accesible, la inteligencia artificial podría utilizarse para mejorar la atención al paciente y optimizar, también, el modo en que los equipos de médicos trabajan en torno a un caso. Cada uno obtendría los datos que necesita con mayor celeridad y podrían dedicarse con mayor concentración al acompañamiento del paciente.

telerad_ai_radiologia_intervencionista2Aunque la aplicación ya contaría con una base de conocimiento de más de 2000 puntos de datos de ejemplo que simulan consultas comunes que reciben los radiólogos intervencionistas, la idea es que cada profesional pueda ir sumando información sobre casos particulares a medida que avanza el uso de esta app. Cada escenario de uso se incorporaría en la aplicación de modo que esta se podría volver cada vez más inteligente y, en los casos que fuera oportuno, advertiría sobre la necesidad de consulta humana.

El modo en que la inteligencia artificial se integra con la práctica de la radiología resulta cada vez más eficaz. Si bien hay profesionales que aún no se sienten familiarizados con la información que el aprendizaje automático aporta, se cree que resultará indispensable la integración, puesto que el saber del radiólogo será el que conduzca a más y mejores resultados.

Diagnósticos más puntuales, mejora en los tratamientos y precisión en los procedimientos… ¿la inteligencia artificial hará que la radiología intervencionista potencie su espectro de aplicación? El futuro no tan lejano nos dará respuestas concretas al respecto.


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