Todos los años, la Sociedad Radiológica de Norte América (RSNA) realiza un encuentro entre profesionales vinculados al ámbito de la radiología, en el que se exponen las últimas tendencias e innovaciones en el sector.
La tecnología aplicada a la salud cambia de manera vertiginosa y, por lo tanto, resulta indispensable la actualización para potenciar los recursos existentes e incorporar nuevos equipamientos y procedimientos.
Por ejemplo, ¿qué está sucediendo con la inteligencia artificial en este ámbito?
Les confieso que la primera vez que escuché hablar sobre inteligencia artificial (IA) fue a través de una película de Steven Spielberg en el año 2001, pero este año en Chicago viví otra realidad acerca de la IA para los radiólogos. ¡Vaya sorpresa!
En pocas palabras, el IA es un sistema que simula la inteligencia humana. Un aspecto de la IA es el aprendizaje profundo (deep learning) o redes neuronales profundas. De manera simple, puede considerarse una forma de automatizar el análisis predictivo.
Sólo con mirar el programa científico educativo del RSNA entre posters, exhibits y clases, nos damos cuenta que la IA tiene su lugar “casi” como una sub-especialidad dentro de las imágenes.
Por otra parte, en technical exhibits aparecen “nuevos” proveedores y desarrolladores de tecnología médica como IBM Watson, Google Cloud, Deep Radiology y Nvidia por mencionar sólo algunos, ya que hay más de 80 compañías que presentaron sus software y productos de IA.
Pero vayamos al punto importante: ¿qué nos aporta la IA a nuestra “vida” radiológica ? Les menciono algunos ejemplos concretos:
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Deep learning en detección de neumonía, para identificar y localizar sus signos en radiografías de tórax.
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IA para detección de fracturas craneanas, para identificar y localizar fracturas en tomografías de cerebro por trauma.
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IA para detección de nódulos mamarios, para identificar y localizar nódulos en mamografías.
La American Cancer Society estima que de los 12.1 millones de mamografías realizadas anualmente, el 50% arroja resultados falsos positivos y la IA podría alcanzar una detección ajustada al 90%. Con la IA, se reducirían las regiones bajo sospecha y se obtendría información sobre la presencia del cáncer mediante el uso de algoritmos predictivos y redes neuronales.
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Y yendo un poco más allá de estos desarrollos, he visto también que algunos fabricantes de equipos ya tienen incorporados esta tecnología en su equipamiento. Estas herramientas y metodologías indudablemente pueden mejorar el diagnóstico y colaboran con el radiólogo. Las aplicaciones, al descubrir alguna anormalidad emiten alertas al especialista.
Cómo la IA afectará de forma efectiva a la práctica radiológica todavía es un interrogante. Sin duda, la revolucionará y ocupará un rol importante. Pero, ¿qué nos depara el futuro en esta transformación que recién empieza?
No solo la IA fue uno de los temas que allí se trataron; también nuevas tendencias y procedimientos de vanguardia.
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Morfología cardíaca congénita con modelos de impresión 3D
La impresión 3D es una nueva manera de mostrar imágenes. Se utiliza en radiología para simular procedimientos nunca antes vistos o para planificar intervenciones quirúrgicas. Se pueden por ejemplo, utilizar datos de imágenes de un paciente para imprimir en 3D modelos anatómicos reales. Reemplazan el arduo trabajo que tiene el profesional al ensamblar todas las tomas bidimensionales, tales como la ecocardiografía, la angiografía, la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM).
Las aplicaciones cardiovasculares de este desarrollo tecnológico aparecen en la enseñanza médica, la exploración de la función de válvulas y vasos, la planificación de cirugías o procedimientos quirúrgicos basados en catéteres y en los primeros trabajos de diseño y refinamiento de las últimas innovaciones en dispositivos estructurales percutáneos.
Los modelos de impresión 3D aportan un grado de seguridad no igualado por las imágenes 3D tradicionales. Con este sistema, se obtiene una comprensión más completa que incluye una evaluación funcional. Entre muchos beneficios que se destacan, ayudan con precisión en la colocación de la cánula del dispositivo de asistencia ventricular.
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Las imágenes moleculares en oncología
Las imágenes moleculares utilizadas en oncología constituyen uno de los últimos avances en el área. Con esta técnica se pueden evaluar las respuestas tumorales y dar cuenta, incluso, de por qué dos tumores que aparecen bajo la misma clasificación, tienen comportamiento diferente.
También, son técnicas menos invasivas y con efectos colaterales menores. Por otra parte, permiten individualizar cada caso y en el análisis de la respuesta a los tratamientos ayudan a detectar quiénes responden a las prácticas y quiénes no.
Los temas tratados aquí son tan solo una pequeñísima muestra de todo lo que vi en la RSNA 2018. Otros aspectos que se mostraron fueron: los avances en PET/CT y PET/MRI, ultrasonido en el primer trimestre del embarazo, doppler carotídeo y renal y RM funcional para la detección de tumores en radioterapia, entre muchos más.
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