La inteligencia artificial, aliada en la alta demanda de pruebas de imagen

En muchos países, el volumen de pruebas de imágenes para resonancias y tomografía computarizada se ha disparado; sin embargo, el número de radiólogos para analizarlas no crece en la proporción necesaria. Por ello, la apuesta por la inteligencia artificial es clave para aumentar la precisión en el diagnóstico y facilitar los flujos de trabajo.

Este ha sido uno de los temas de debate durante la última reunión del Comité de Innovación de la Fundación Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (Fundación IDIS), en la que los miembros del equipo de Siemens Healthineers, en concreto, Jesús Prieto Vara, director de Diagnóstico por Imagen y Terapia, y Óscar Fernández, responsable de Visualización Avanzada, presentaron los avances de la compañía en inteligencia artificial con aplicaciones utilizadas para la tomografía computerizada, resonancia magnética, medicina nuclear, radioterapia, mamografía o investigación, entre otras.

Durante la reunión presentaron una solución que procesa datos de imágenes a través de algoritmos basados en inteligencia artificial, lo que ayuda a reducir la carga de las tareas repetitivas básicas y a aumentar su precisión de diagnóstico con la interpretación de imágenes médicas. Es decir, el radiólogo recibe los resultados del análisis para revisión, confirmación y posible inclusión en un informe. Uno de los usos de esta tecnología es con la tomografía computarizada de tórax, ya que gracias a la imagen diagnóstica es posible ver si la neumonía producida por el SARS-CoV-2 (Covid-19) empeora o mejora con el tratamiento aplicado, tal como demostraron con un prototipo lanzado para la detección y cuantificación de anormalidades infecciosas pulmonares.

Asimismo, es posible utilizarla en lesiones de próstata, donde la aplicación permite segmentar de forma automática la glándula prostática y gracias a la tecnología AI-Rad el radiólogo puede marcar dónde es necesario realizar una biopsia, y en el área de neurología, segmentando los órganos en riesgo para conocer la evolución en un paciente con Alzheimer. Igualmente, se aludió a su uso en radioterapia de mama (donde el algoritmo clasifica a las pacientes y codifica mediante color y porcentaje según la malignidad encontrada), en medicina nuclear o en planificación de las cirugías, gracias a imágenes radiológicas ultrarrealistas.

Ángel de Benito y Marta Villanueva, secretario general y directora general de Fundación IDIS, pusieron el acento en el hecho de cómo la inteligencia artificial ha supuesto un punto de inflexión dentro del campo de la radiología y de la medicina en general. Sin duda, su desarrollo futuro, tal como aseguraron, facilitará el trabajo de los profesionales médicos y la calidad de la asistencia, redundando en una mejora evidente de los resultados de salud. El aprovechamiento de los datos, en los que se apoya la inteligencia artificial, es hoy una necesidad y está permitiendo el desarrollo de estrategias tanto de gestión como asistenciales en beneficio de los pacientes y del sistema sanitario en su conjunto.