Optimiza tus imágenes médicas y aprovecha al máximo su información

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Tabla de contenido

1. Introducción
2. La realidad actual de los radiólogos
3. La creciente demanda de imágenes médicas
4. El problema de la falta de tiempo para analizar cada imagen
5. La información no utilizada en los escaneos
6. Extractores automatizados de biomarcadores
7. Medidas personalizadas para la prevención de enfermedades
8. El potencial de la inteligencia artificial en radiología
9. Obstáculos para la implementación de la IA en hospitales
10. Un nuevo modelo para el uso de la IA en radiología
11. La importancia de obtener copias de los escaneos médicos
12. Conclusión
13. Recursos

La creciente demanda de imágenes médicas y el desafío para los radiólogos

En la actualidad, los radiólogos se enfrentan a una realidad desafiante. La cantidad de imágenes producidas por los escáneres de TC y MRI ha estado creciendo de manera exponencial, pero la cantidad de radiólogos disponibles ha permanecido más o menos estancada. Como resultado, los radiólogos tienen menos tiempo para analizar cada imagen y hay mucha información en estos escaneos que no se está utilizando.

Los radiólogos tienden a enfocarse únicamente en buscar anomalías y enfermedades evidentes, sin realizar mediciones cuantitativas ni ofrecer recomendaciones para la atención médica preventiva. Sin embargo, existen herramientas que pueden extraer automáticamente biomarcadores de cualquier escaneo de TC abdominal. Estas herramientas pueden proporcionar mediciones de densidad de médula ósea, cantidad de placa en la aorta, cantidad de grasa visceral y subcutánea, volumen y densidad muscular, volumen de hígado y grasa hepática, entre otras cosas.

Estas mediciones pueden compararse con las de otras personas de la misma edad y género, lo que permite brindar recomendaciones de salud personalizadas para ayudar a prevenir enfermedades en el futuro. Por ejemplo, si se detecta una baja densidad de médula ósea, se pueden recomendar suplementos para prevenir la osteoporosis. De manera similar, los modelos de aprendizaje profundo pueden segmentar la cantidad de placa en la aorta a partir de un escaneo de densitometría ósea estándar, lo cual proporciona una predicción de riesgo para enfermedades cardiovasculares.

Sin embargo, a pesar de que cientos de algoritmos de IA han sido aprobados por la FDA, pocos hospitales utilizan actualmente la inteligencia artificial en su práctica diaria. Esto se debe en parte a la falta de infraestructura y conocimientos para implementar y visualizar los resultados de la IA, pero también a la falta de un modelo de negocio claro para financiar esta tecnología.

En este sentido, se plantea un modelo alternativo que permitiría a los pacientes descargar sus escaneos médicos y enviarlos a servicios de IA basados en la nube. De esta manera, los emprendedores podrían desplegar la IA en radiología más rápidamente y ponerla al alcance de los consumidores. Por lo tanto, es importante solicitar copias de los escaneos médicos para estar preparado cuando los servicios de IA en la nube estén disponibles.

En conclusión, la inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la radiología al permitir una atención más personalizada y eficiente. Sin embargo, se requieren soluciones para superar los obstáculos actuales en su implementación. El modelo propuesto de servicios de IA basados en la nube podría acelerar el acceso de los pacientes a esta tecnología y mejorar la calidad de la atención médica.

Destaques

• La creciente demanda de imágenes médicas está sobrecargando a los radiólogos.
• Los radiólogos tienen poco tiempo para analizar cada imagen, lo que resulta en información no utilizada en los escaneos.
• Las herramientas de extracción automatizada de biomarcadores pueden ofrecer mediciones y recomendaciones de salud personalizadas.
• La inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la precisión y la eficiencia en la radiología.
• La implementación de la IA en la práctica diaria de los hospitales se ve obstaculizada por la falta de infraestructura y el desafío de encontrar un modelo financiero adecuado.
• Un modelo alternativo propuesto implica que los pacientes descarguen sus escaneos médicos y los envíen a servicios de IA basados en la nube.
• Solicitar copias de los escaneos médicos es importante para estar preparado cuando los servicios de IA en la nube estén disponibles.

FAQ

P: ¿Cuál es el problema actual con los radiólogos? R: Los radiólogos se enfrentan a una carga de trabajo abrumadora debido al crecimiento exponencial de la cantidad de imágenes médicas producidas.

P: ¿Qué información se está perdiendo en los escaneos médicos? R: Hay mucha información en los escaneos que los radiólogos no utilizan, como biomarcadores y mediciones cuantitativas.

P: ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar en radiología? R: La inteligencia artificial puede automatizar la extracción de biomarcadores, ofrecer mediciones personalizadas y mejorar el diagnóstico y la prevención de enfermedades.

P: ¿Por qué pocos hospitales utilizan actualmente la IA en radiología? R: La implementación de la IA requiere infraestructura y experiencia, pero también existe la dificultad de encontrar un modelo de negocio adecuado.

P: ¿Qué se puede hacer para acelerar el acceso de los pacientes a la IA en radiología? R: Un modelo alternativo propuesto implica que los pacientes descarguen sus escaneos médicos y los envíen a servicios de IA basados en la nube.

Recursos:

• National Institutes of Health
• Calico Life Sciences