MADRID 5 Dic. (EUROPA PRESS) -
El Hospital Universitario Quirónsalud Madrid ha destacado que el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para analizar imágenes radiológicas hace que la práctica clínica sea más segura, además de mejorar la seguridad de los pacientes, razón por la que ya usa esta herramienta "diariamente" en Urgencias, mamografías, resonancias cardíacas y tomografías computarizadas pulmonar y cerebral.
"El software que estamos utilizando posee una sensibilidad similar a la de un radiólogo experto y superior a la de un médico no formado específicamente en el análisis radiológico. La utilización de la Inteligencia Artificial ayuda mucho a mejorar la seguridad de nuestros pacientes", ha explicado el jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid, el doctor Vicente Martínez de Vega.
Este tipo de análisis mamográficos por IA, que se realizan de forma automática, pueden detectar lesiones sospechosas y ofrecer un índice de riesgo de cáncer y, si bien el radiólogo debe seguir analizando la prueba, permite que "los más expertos puedan dedicarse solo a valorar las pruebas más complejas".
Cabe destacar que estos sistemas de IA han sido entrenados mediante el análisis de "millones de imágenes en las que han estudiado muchas características", como las microcalcificaciones, densidades asimétricas o márgenes especulados, una información que acaban clasificando para ofrecer "un análisis muy fiable".
La nueva tomografía computarizada 'Photon Counting' también ofrece herramientas de IA que permiten análisis instantáneos de presencia de nódulos pulmonares o derrames cerebrales, que puede detectar automáticamente, tras lo que envía la prueba marcada para que el radiólogo confirme su presencia.
En el caso de las tomografías computarizadas cerebrales funciona de la misma forma pues, si detecta una hemorragia, acaba alertando a los especialistas.
Cuando la IA analiza una resonancia magnética cardíaca, ofrece una secuencia de imágenes 4D 'flow' que permite valorar el flujo sanguíneo de cualquier vaso en tres dimensiones durante un ciclo cardíaco.
"Gracias a esta herramienta podemos estudiar la dirección y el volumen de flujo, de los vasos, la velocidad pico, gradientes de presión y la fracción de regurgitación de una forma muy visual y cuantificable, lo que nos ayuda a estudiar fácilmente patologías como la comunicación interauricular, la interventricular, los ductus arteriosos, cualquier patología valvular, las afecciones de la aorta, como los aneurismas o las disecciones, y las malformaciones congénitas", ha añadido De Vega.
Asimismo, ha manifestado que este tipo de herramientas serán cada vez más comunes, y es que "hasta hace no mucho tiempo, un escáner de tórax estaba compuesto por 50 imágenes", mientras que "ahora tiene 1.200".
"Ningún radiólogo puede analizar tantas imágenes. Necesitamos que la IA nos ayude. Además, hay lesiones que el ojo de un humano no llega a ver y que la IA detecta. Los radiólogos ya no podemos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina", ha finalizado.
