Potenciando las decisiones clínicas con Inteligencia Artificial (IA)
La inteligencia artificial es muy prometedora para la radiología y ya está empezando a transformar la atención sanitaria de muchas maneras. Desde salvar el espacio entre las exigencias de datos cada vez mayores y tremendamente complejos y el número de radiólogos, hasta simplificar la interpretación de los datos mediante complicados algoritmos de IA y, por tanto, mejorar el proceso analítico. La IA es una herramienta valiosa que, combinada con el conocimiento individual de radiólogos y clínicos, ofrece un enorme futuro a la industria sanitaria. Las tendencias clave de la IA, como la toma de decisiones informada, los diagnósticos integrados y los gemelos digitales, se centran en gran medida en cómo la radiología desempeña un papel importante en la transformación digital de la atención sanitaria y en cómo se puede capacitar a los radiólogos y clínicos para que formulen la conclusión precisa para cada paciente. La inteligencia artificial encierra una gran cantidad de potencial para transformar aspectos de la industria sanitaria y no es algo que deba temerse, sino algo que debe adoptarse. Según el informe titulado "Mercado de la inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos", publicado por UnivDatos Market Insights. China ha sido un importante inversor para las empresas biotecnológicas en Estados Unidos en los últimos años. Estas inversiones aumentaron significativamente en 2019, con 1.400 millones de dólares en empresas biotecnológicas y farmacéuticas con sede en EE.UU., en comparación con sólo 125,5 millones de dólares en 2018.
¿Cómo puede la IA ser un gran avance en el segmento de la imagenología?
El mundo de la radiología ha transformado el enfoque del diseño de la inteligencia artificial. El reto ahora es identificar las oportunidades para reducir las ineficiencias en el segmento de la imagenología mediante la integración de la IA. Basándonos en los procedimientos y procesos actuales disponibles, aquí tenemos un desglose de las áreas en las que la IA puede mejorar la práctica de la imagenología médica.
- Detección y priorización: La detección es el niño mimado de la inteligencia artificial en la atención sanitaria, pero hay aún más cosas que la tecnología avanzada puede adjuntar como prueba de cribado. Con la detección computarizada, las imágenes del examen del radiólogo se basan en la comprensión de la prioridad, lo que acelera la presentación de informes y mejora los resultados del paciente. Con la adición de servicios de recuperación, la IA extrae imágenes paralelas de una carpeta para su evaluación cuando se encuentra con casos anormales o difíciles.
- Segmentación: La operación de separar un campo de interés en un estudio de imagenología sigue siendo una tarea laboriosa y sujeta a inconsistencias. El aprendizaje profundo representa el mayor potencial para abordar esta deficiencia. Dada su capacidad para aprender representaciones de datos complejas, la IA puede ayudar en el proceso de aprendizaje profundo detectando variaciones no deseadas, como la variabilidad entre lectores, y puede, por tanto, aplicarse a una gran variedad de condiciones y parámetros clínicos.
- Monitorización y registro: La monitorización del desarrollo de un tumor requiere la comparación de numerosas imágenes para seguir su progreso a través del registro de imágenes. Aunque algunas características de cambio son directamente identificables por los humanos, como las variaciones moderadamente grandes en la forma y las cavitaciones del tamaño del objeto, otras no lo son. Éstas podrían comprender variaciones sutiles en la consistencia y la heterogeneidad dentro del objeto. El registro inferior de la imagen, la producción de numerosos objetos y los cambios fisiológicos a lo largo del tiempo contribuyen a que los análisis de cambios sean más difíciles. Aquí es donde la IA ayuda a mejorar la calidad de las imágenes para un análisis detallado del segmento.
- Adquisición de imágenes: En radiología, la exactitud de la toma de decisiones médicas depende de la riqueza de la información contenida en una imagen. La tecnología de IA está equilibrada para ayudar a abordar los retos que plantea la obtención de imágenes de alta calidad. El primero es la diferencia entre los protocolos y las modalidades de imagenología. Existe una diferencia entre los avances en el hardware de adquisición de imágenes y el software de reconstrucción de imágenes, una brecha que podría abordarse mediante métodos de IA suprimiendo la cantidad y mejorando la calidad general.
¿Cómo es un flujo de trabajo de imagenología impulsado por la IA?
La inteligencia artificial ha ayudado a transformar toda la perspectiva de la radiología y la imagenología para el departamento de atención sanitaria. También ha aportado el elemento de digitalización al proceso, lo que a su vez está contribuyendo significativamente a un mejor tratamiento mediante un diagnóstico más rápido y una mayor eficiencia. Las aplicaciones impulsadas por la IA tienen el potencial de mejorar cada paso del proceso del flujo de trabajo de la imagenología. Los siguientes pasos son una visión del proceso de establecimiento de una red de imagenología impulsada por la IA.
- Pedido/Programación: El establecimiento de una conexión impulsada por la IA entre los pacientes y los médicos para un flujo de trabajo sistemático es el primer paso del proceso.
- Preparación y adquisición: El posicionamiento estandarizado y preciso del paciente impulsado por la IA y la planificación del procedimiento, así como la adquisición de los equipos necesarios, es el segundo paso del proceso.
- Post-procesamiento/Cuantificación: La puntuación automática de lesiones impulsada por la IA y las mediciones automáticas son los resultados del post-proceso que ayudan a determinar el estado del paciente. Este es el tercer paso en el proceso del flujo de trabajo de imagenología.
- Interpretación/Generación de informes: El resaltado, la caracterización y la cuantificación automáticos de las anatomías y las anomalías impulsados por la IA son la parte más esencial del proceso, ya que ayudan a identificar las irregularidades en el paciente. Este es el último paso del flujo de trabajo.
La IA se está convirtiendo en una parte indispensable de la atención sanitaria
En un estudio, publicado en Radiology en 2018, la IA fue capaz de detectar la enfermedad de Alzheimer en escáneres cerebrales 6 años antes del diagnóstico con una precisión del 98%. Los radiólogos han utilizado escáneres cerebrales para identificar el Alzheimer buscando la falta de niveles de glucosa en el cerebro. Sin embargo, como la enfermedad es un trastorno progresivo lento, los cambios en la glucosa son muy débiles y complejos de detectar a simple vista. Estos casos han confirmado la necesidad de la IA en el segmento de la imagenología médica y la han convertido en una parte indispensable de la misma. La atención sanitaria es uno de los campos más innovadores del mundo y la radiología encierra un enorme potencial para nuevas soluciones impulsadas por la IA. Pero cada mejora es tan buena como su implementación en la rutina diaria. Para la atención sanitaria, significa que las nuevas soluciones deben incorporarse al flujo de trabajo médico y ser económicamente viables. Para asegurar que nuestras soluciones se integran sin problemas en el flujo de trabajo clínico, los profesionales de la salud necesitan trabajar en estrecha colaboración con la colaboración clínica desde el principio de los nuevos desarrollos.
Autor: Neha Saxena
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