¡No desperdicies tus imágenes médicas! Descubre cómo aprovecharlas al máximo

Tabla de contenido

1. Introducción
2. El problema de los radiólogos sobrecargados
3. La falta de utilización de la información en los escaneos
4. La importancia de las mediciones cuantitativas
5. Herramientas automatizadas para la extracción de biomarcadores
6. Recomendaciones de atención médica personalizada
7. Predicción de riesgos y detección precoz
8. Obstáculos para la implementación de la inteligencia artificial en radiología
9. Un modelo alternativo para acelerar la adopción de la IA en radiología
10. Conclusiones

👨‍⚕️ Radiólogos sobrecargados: ¿una realidad peligrosa?

La radiología es una especialidad médica fundamental para el diagnóstico y la prevención de enfermedades. Sin embargo, hoy en día nos encontramos con una realidad desafortunada: los radiólogos están realmente sobrecargados de trabajo. El número de imágenes producidas por los escáneres de tomografía computarizada (TC) y resonancia magnética (RM) ha ido creciendo de forma exponencial, mientras que el número de radiólogos ha permanecido prácticamente estancado. Como resultado, los radiólogos dedican cada vez menos tiempo al análisis de cada imagen, lo que implica que se está desaprovechando una gran cantidad de información valiosa en estos escaneos.

🤷‍♂️ ¿Por qué falta utilización de la información en los escaneos?

Los radiólogos tienden a enfocarse únicamente en la búsqueda de anomalías y enfermedades graves, dejando de lado la realización de mediciones cuantitativas y la recomendación de cuidado preventivo de la salud. Durante mi tiempo en los Institutos Nacionales de Salud, trabajé en el desarrollo de herramientas capaces de extraer de manera automatizada biomarcadores a partir de cualquier TC abdominal. Estas herramientas nos permiten obtener mediciones de factores como la densidad de la médula ósea, la cantidad de placa en la aorta, la cantidad de grasa visceral y subcutánea, el volumen y densidad muscular, el volumen hepático, la cantidad de grasa en el hígado, entre muchos otros.

📏 Mediciones cuantitativas: la clave para una atención personalizada

Gracias a estas mediciones, podemos comparar tus resultados con los de personas de tu mismo grupo de edad y género, y así realizar recomendaciones de atención médica personalizadas para ayudarte a prevenir enfermedades en el futuro. Por ejemplo, si tienes una baja densidad de médula ósea, podríamos recomendarte suplementos específicos para prevenir la osteoporosis. Otro ejemplo interesante es el trabajo realizado por investigadores de Calico Life Sciences, quienes demostraron cómo un modelo de aprendizaje profundo puede segmentar la cantidad de placa presente en la aorta a partir de una exploración de densidad mineral ósea, brindando una predicción de riesgo para enfermedades cardiovasculares equivalentes a mediciones especializadas de calcificación de las arterias coronarias. En base a este tipo de mediciones, podríamos decirte, por ejemplo, que aunque tienes 45 años, presentas la cantidad de placa en la aorta típica de una persona de 75 años. Con suerte, este tipo de información te incentivaría a realizar cambios positivos en tu estilo de vida.

💡 Obstáculos para la implementación de la IA en radiología

A pesar de los avances en inteligencia artificial (IA) aplicada a la radiología y de que cientos de algoritmos de IA han sido aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), existe una brecha importante en su implementación práctica. Uno de los obstáculos principales es la falta de infraestructura y experiencia en los hospitales para implementar y desplegar la IA, así como para visualizar e interpretar los resultados. Sin embargo, el problema más fundamental radica en la forma de financiar estas tecnologías. Muchos hospitales simplemente no saben cómo costear su implementación.

👥 Un modelo alternativo para acelerar la adopción de la IA en radiología

Quisiera proponer un modelo diferente que podría permitir una adopción más rápida de la IA en radiología. Este modelo implica que los pacientes descarguen sus escaneos, a los cuales tienen el derecho de acceder según la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), y los suban a servicios basados en la nube que utilizan IA. De esta manera, los emprendedores que deseen implementar IA en radiología podrían ofrecer servicios de diagnóstico y recomendaciones de atención médica personalizada directamente a los consumidores. Esto permitiría acelerar el tiempo de llegada de la IA a manos de los pacientes y generar ingresos más rápidamente para los desarrolladores de estas tecnologías.

En conclusión, las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial en el campo de la radiología son enormes. Desde la extracción automatizada de biomarcadores hasta la predicción de riesgos y la detección precoz de enfermedades, la IA puede revolucionar el cuidado de la salud. Sin embargo, para aprovechar todas estas ventajas, es necesario superar los obstáculos existentes y explorar modelos alternativos de implementación. La integración de la IA en la radiología no solo mejoraría la atención médica, sino que también empoderaría a los pacientes en la toma de decisiones sobre su propia salud.

Recursos:

• National Institutes of Health
• Calico Life Sciences

FAQs

P1: ¿Qué es la densidad de médula ósea y por qué es importante? R: La densidad de médula ósea es una medida que refleja la salud y fortaleza de tus huesos. Una baja densidad ósea puede aumentar el riesgo de fracturas y enfermedades como la osteoporosis.

P2: ¿Cuáles son algunos otros biomarcadores que se pueden medir a partir de un escaneo abdominal? R: Aparte de la densidad de médula ósea, un escaneo abdominal puede brindar mediciones de la cantidad de placa en la aorta, la cantidad de grasa visceral y subcutánea, el volumen y densidad muscular, el volumen hepático y la cantidad de grasa en el hígado, entre otros.

P3: ¿Cómo puedo solicitar una copia de mis escaneos médicos? R: Según la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), tienes el derecho de acceder a tus registros médicos y solicitar una copia de tus escaneos médicos a las instituciones médicas que los hayan realizado.