Potenciar las decisiones clínicas con Inteligencia Artificial (IA)
La inteligencia artificial encierra una promesa considerable para la radiología y, a estas alturas, está empezando a transformar la atención médica de muchas maneras. Desde acortar la brecha entre las demandas de datos cada vez mayores y tremendamente complejos y el número de radiólogos, hasta simplificar la interpretación de datos a través de algoritmos de IA complicados y, por lo tanto, mejorar el proceso analítico. La IA es una herramienta valiosa que, cuando se combina con el conocimiento individual de radiólogos y clínicos, ofrece una enorme perspectiva a la industria de la salud.Tendencias clave de la IA, como la toma de decisiones informadas, el diagnóstico integrado y los gemelos digitales, se centran en gran medida en cómo la radiología desempeña un papel importante en la transformación digital de la atención médica y cómo los radiólogos y clínicos pueden ser capacitados para formular la conclusión precisa para cada paciente. La Inteligencia Artificial encierra una vasta cantidad de potencial para transformar aspectos de la industria de la salud y no es algo a lo que temer; más bien, es algo que hay que abrazar. Según el informe titulado "Mercado de Inteligencia Artificial en el Descubrimiento de Fármacos”; publicado porUnivDatos Market Insights.China ha sido un importante inversor para las empresas de biotecnología en los Estados Unidos en los últimos años. Estas inversiones aumentaron significativamente en 2019, con 1.400 millones de dólares en empresas de biotecnología y farmacéuticas con sede en Estados Unidos, en comparación con los 125,5 millones de dólares de 2018.
¿Cómo puede la IA ser un avance en el segmento de imágenes?
El mundo de la radiología tiene un enfoque transformado en el diseño de la inteligencia artificial. El desafío ahora es identificar oportunidades para reducir las ineficiencias en el segmento de imágenes a través de la integración de la IA. Basado en los procedimientos y procesos actuales disponibles, aquí hay un desglose de las áreas donde la IA puede mejorar la práctica de las imágenes médicas.
- Detección y Priorización: La detección es el niño mimado de la inteligencia artificial en la atención médica, pero hay aún más que la tecnología avanzada puede adjuntar como prueba de detección. Con la detección computarizada, los radiólogos examinan las imágenes basadas en la comprensión de la prioridad, lo que acelera los informes y avanza los resultados de los pacientes. Con la adición de servicios de recuperación, la IA extrae imágenes paralelas de una carpeta para su evaluación cuando encuentra casos anormales o difíciles.
- Segmentación: La operación de separar un campo de interés en un estudio de imágenes sigue siendo una tarea que requiere mucha mano de obra y está sujeta a inconsistencias. El aprendizaje profundo representa el mayor potencial para abordar esta insuficiencia. Dada su capacidad para aprender representaciones de datos complejos, la IA puede ayudar en el proceso de aprendizaje profundo detectando variaciones no deseadas, como la variabilidad entre lectores, y, por lo tanto, puede aplicarse a una gran variedad de condiciones y parámetros clínicos.
- Monitoreo y Registro: El seguimiento del desarrollo de un tumor requiere la comparación de numerosas imágenes para rastrear el progreso a través del registro de imágenes. Si bien algunas características de cambio son directamente identificables por los humanos, como las variaciones moderadamente grandes en el tamaño, la forma y las cavitaciones de los objetos, otras no lo son. Estas podrían comprender variaciones sutiles en la consistencia y la heterogeneidad dentro del objeto. El registro de imágenes inferior, la producción de numerosos objetos y los cambios fisiológicos a lo largo del tiempo contribuyen a análisis de cambio 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 precisión 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 desafíos para obtener imágenes de alta calidad. El primero es la diferencia en los protocolos y modalidades de imagen. Existe una diferencia entre los avances en el hardware de adquisición de imágenes y el software de reconstrucción de imágenes, una brecha que puede ser abordada por los métodos de IA suprimiendo la cantidad y mejorando la calidad general.
¿Cómo se ve el flujo de trabajo de imágenes impulsado por la IA?
La Inteligencia Artificial ha ayudado a transformar toda la perspectiva de la radiología y las imágenes para el departamento de atención médica. También ha traído el elemento de la digitalización en el 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 imágenes. Los pasos mencionados a continuación son un vistazo al proceso de establecimiento de una red de imágenes impulsada por la IA.
- Orden/Programación:Establecer una conexión impulsada por la IA entre pacientes y 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 imágenes.
- Interpretación/Generación de Informes:El resaltado, la caracterización y la cuantificación automáticos de anatomías y anomalías impulsados por la IA es la parte más esencial del proceso, ya que ayuda 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 médica
En un estudio, publicado en Radiology en 2018, la IA pudo detectar la enfermedad de Alzheimer en escáneres cerebrales 6 años antes del diagnóstico con un 98% de precisión. 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.Tales casos han confirmado la necesidad de la IA en el segmento de imágenes médicas y la han convertido en una parte indispensable de ella. La atención médica es uno de los principales campos innovadores del mundo y la radiología tiene un enorme potencial para las nuevas soluciones impulsadas por la IA. Pero cada mejora es tan buena como su implementación en la rutina diaria. Para la atención médica, significa que las nuevas soluciones deben incorporarse en el flujo de trabajo médico y ser económicamente viables. Para garantizar que nuestras soluciones se integren a la perfección en el flujo de trabajo clínico, los profesionales de la salud deben trabajar en estrecha colaboración con la colaboración clínica desde el comienzo de los nuevos desarrollos.
Autor: Neha Saxena
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