Las imágenes médicas son muy importantes para la detección lesiones y enfermedades, por lo que los investigadores buscan implementar la inteligencia artificial (IA) en las imágenes médicas.

Debido a la pandemia de COVID-19, la mayoría de los pacientes con cáncer aplazaron las visitas de control y las pruebas de detección de cáncer, esto resultó en un cáncer más avanzado en los pacientes. Por lo que se ha estado buscando la expansión de la IA en el área médica para detectar el cáncer.

Con la IA en las imágenes médicas la tecnología en la médica mejorará evaluando los factores de riesgo del paciente, aligerará la carga de los médicos y mejorará la precisión médica. Es por esto, que mediante el uso de la IA en la imagenología se pueden identificar las condiciones de una manera más rápida y efectiva, además de promover una detección temprana.

Según los investigadores, los patólogos evalúan y etiquetan regularmente miles de imágenes de histopatología para identificar si un paciente tiene cáncer.

“Aunque gran parte de su trabajo es repetitivo, la mayoría de los patólogos están muy ocupados porque hay una gran demanda de lo que hacen, pero hay una escasez mundial de patólogos calificados, especialmente en muchos países en desarrollo».

«Este estudio es revolucionario porque aprovechamos con éxito la inteligencia artificial para identificar y diagnosticar el cáncer colorrectal de una manera rentable, lo que en última instancia podría reducir la carga de trabajo de los patólogos”.

Hong-Wen Deng, PhD

Además, por medio de la IA se puede para evaluar otras patologías como las complicaciones cardiovasculares.

La medición de varias estructuras del corazón puede indicar el riesgo de enfermedad cardiovascular de un paciente. La aplicación de IA a los datos de imágenes también podría ayudar a identificar el engrosamiento de ciertas estructuras musculares o monitorear los cambios en el flujo sanguíneo a través del corazón y las arterias asociadas. Con imágenes médicas de IA, la tecnología también puede detectar fracturas, diagnosticar enfermedades neurológicas e identificar complicaciones torácicas.

La medición de diferentes estructuras del corazón puede indicar el riesgo de enfermedad cardiovascular de un paciente. Por esto mismo, la automatización de la detección de

anomalías en las pruebas de imagen puede conducir a una toma de decisiones más rápida con menos errores de diagnóstico.

Mejorando la medicina de la presición

La IA también se puede implementar en imágenes médicas para avanzar en la medicina de precisión. Además, la herramienta de aprendizaje automático predijo las tasas de supervivencia de los pacientes mejor que el enfoque estándar de los patólogos que clasifican los tumores por grado y estadio. “Dos patólogos altamente calificados que evalúen el mismo portaobjetos solo estarán de acuerdo alrededor del 60 por ciento de las veces” dijo en un comunicado de prensa el profesor y presidente de genética, Michael Snyder, PhD.

Indicación y evaluación del riesgo

Así como la IA se puede usar en imágenes médicas para identificar las condiciones actuales que afectan a un paciente, también puede predecir el riesgo potencial de enfermedades futuras. En un estudio reciente, los investigadores descubrieron que, al combinar técnicas de imágenes de IA con datos clínicos, los médicos podrían mejorar los modelos predictivos que indican el riesgo de ataques cardíacos de un paciente.

“Recientemente, las técnicas de imágenes avanzadas han demostrado ser muy prometedoras para determinar qué pacientes con enfermedad de las arterias coronarias tienen mayor riesgo de sufrir un ataque al corazón.»

«Estas técnicas incluyen la TEP con 18F- fluoruro de sodio, que evalúa la actividad de la enfermedad en las arterias coronarias, y la angiografía por TC, que proporciona un análisis cuantitativo de la placa”.

Piotr J.

Según el equipo de investigadores, sus hallazgos respaldaron el uso de métodos de inteligencia artificial para integrar imágenes multimodales y datos clínicos para predecir con precisión los ataques cardíacos.

Con la IA, los exámenes médicos, la medicina de precisión y el análisis de los factores de riesgo del paciente podrán mejorar, así como avanzar por medio de los métodos de aprendizaje automático, además de aligerar la carga de los médicos.

Adaptado y traducido: McNemar, E. (25 de 01 de 2022). Healthitanalytics. Obtenido de Healthitanalytics: https://healthitanalytics/how-can-artificial-intelligence- change-medical-imaging