La industria de la atención de la salud ha integrado rápidamente el aprendizaje automático, los algoritmos avanzados y la inteligencia artificial para dedicarse a la medicina de precisión en los últimos años. La tecnología avanzada escanea y analiza datos masivos para recuperar diagnósticos relevantes y detectar diversas enfermedades.
La detección de imágenes con IA mejora las capacidades de predicción en cuanto a los resultados de los pacientes a través del análisis de estos datos masivos. Convierte las imágenes adquiridas en datos antes de analizar la información a fin de detectar anomalías. Estos resultados les permiten a los radiólogos identificar los primeros signos de la enfermedad y desarrollar un plan de tratamiento personalizado.
La rápida adopción de dispositivos de imágenes basados en IA (en casos de uso como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas) y la creciente inversión en tecnologías avanzadas para la atención de la salud han producido un aumento en su implementación y uso. Las inversiones comenzaron en 2016 cuando la IA mostró resultados muy prometedores y, desde entonces, ha seguido desempeñando un papel fundamental en la medicina. De hecho, los informes de mercado predicen que la detección de imágenes con IA puede generar una CAGR del 30,4 % para 2026 (Mordor Intelligence, 2021).
En este artículo, destacaremos el crecimiento de la detección de imágenes con IA en cuanto al descubrimiento y la prevención de enfermedades. Además, analizaremos el papel de los radiólogos durante esta evolución y lo que implica el futuro de la IA.
Cómo aprovechar la detección de imágenes con IA para el diagnóstico temprano de enfermedades
A lo largo de los años, la IA ha comenzado a dominar el mercado de la atención médica debido a una mayor especificidad y menores índices de repetición. Estos aspectos aumentan los niveles de productividad y permiten ser más eficientes en el diagnóstico de diversas enfermedades. Las imágenes de diagnóstico avanzadas les permiten a los radiólogos detectar los primeros signos de cáncer, tumores y otras enfermedades.
La intervención en tiempo real puede mejorar la tasa de supervivencia y ayudar a los médicos a desarrollar un plan de tratamiento personalizado según los datos adquiridos. La publicación Journal of the American College of Radiology destaca el futuro de la detección de imágenes con IA en la atención de salud al enumerar sus diversas aplicaciones y la demanda de mercado. Un informe reciente de la revista Journal of the American College of Radiology a cargo del Dr. Alan Alexander, se estima que actualmente el uso de dispositivos de imágenes basados en IA abarca desde tomografías computarizadas (90 %) y resonancias magnéticas (60 %) hasta rayos X (56 %).
Los profesionales de la salud están ansiosos por utilizar dispositivos de imágenes basados en IA en lugar de procedimientos de biopsia. Su enfoque no invasivo para el diagnóstico y la detección ayuda a evitar las complicaciones no deseadas con las que se encuentran los médicos durante las biopsias. Los resultados son relativamente más exactos y precisos que los métodos de diagnóstico convencionales. Por ejemplo, las tomografías computarizadas pueden identificar mutaciones genéticas y lesiones en una etapa temprana con la ayuda de la tecnología avanzada.
Además, es posible medir pequeñas anomalías radiográficas que antes habrían permanecido indetectables. La IA utiliza algoritmos y aprendizaje automático con requisitos previos para detectar anomalías y patrones relacionados con los tejidos. Su alta sensibilidad permite que estos dispositivos detecten patrones inconsistentes a un nivel que los radiólogos no pueden identificar durante la consulta inicial o las lecturas a nivel de superficie.
Los radiólogos y la IA: ¿La IA reemplazará a los médicos?
Podríamos preguntarnos si el crecimiento constante de los dispositivos basados en IA en la atención de salud podría provocar el reemplazo de los radiólogos. Si bien esto parece un resultado inevitable de la adopción de la IA, los profesionales médicos saben que su presencia tiene la misma importancia.
Para empezar, la detección de imágenes de IA actualmente se encuentra en su fase de desarrollo. También se debe recordar que la toma de decisiones requiere aptitud y conocimiento médico, más allá de los resultados basados en algoritmos.
Por lo tanto, incluso si las imágenes mediante IA superan las técnicas de diagnóstico tradicionales en tareas cuantitativas, no pueden igualar la precisión de nivel humano en la toma de decisiones médicas. Por el momento, se debe considerar la integración del aprendizaje automático como una solución de diagnóstico complementaria para ciertas enfermedades.
Dicha integración puede ayudar a los radiólogos interesados a aumentar la productividad, dado que se reduce el tiempo clínico y los pacientes tienen mejores experiencias.
Un artículo reciente en la publicación The Lancet también observó que los radiólogos pueden optimizar los resultados de los pacientes si consideran contratiempos específicos relacionados con la IA. Por ejemplo, un diagnóstico temprano puede ser difícil de demostrar si los resultados apuntan hacia anomalías que no cuentan con un amplio respaldo científico. Asimismo, el “sobrediagnóstico como resultado de cambios menores” puede generar falsos positivos. Los radiólogos deben poner en práctica su experiencia para comparar los síntomas y presentar el diagnóstico correcto. En resumen, la detección de imágenes con IA aún exige el respaldo humano para alcanzar su potencial.
El futuro de las imágenes mediante IA
La confianza en las imágenes médicas ha aumentado significativamente en la última década. A medida que mejoren las redes de aprendizaje automático, también mejorará la detección y la interpretación de imágenes médicas. Debido a esto, muchas grandes corporaciones y programas de investigación invierten en sensores de imágenes de IA.
Por ejemplo, Google Health busca “reducir la planificación del tratamiento y mejorar la eficiencia de la radioterapia” mediante una colaboración con Mayo Clinic para configurar un algoritmo que segmente los órganos y tejidos sanos de los tumores. La empresa de tecnología también ha invertido en soluciones de imágenes centradas en IA para detectar enfermedades oculares, cáncer de mama y cáncer de pulmón.
Además, el éxito de la detección de imágenes con IA ha dado lugar al desarrollo de imágenes médicas en 3D con realidad aumentada (RA). En la actualidad, los investigadores están probando prototipos que les permiten a los médicos usar cascos de RA para ver los órganos y tejidos afectados. Opcionalmente, las imágenes en 3D también se pueden usar para observar obstrucciones, tejidos cicatrizados y tumores desde varios ángulos. Los cirujanos pueden utilizar esta información para solo centrarse en las zonas afectadas durante la operación.
Complementar los diagnósticos avanzados a través de imágenes médicas puede dar lugar a conocimientos transformadores sobre diversas enfermedades, lesiones (fracturas o lesiones musculoesqueléticas) y afecciones. Los proveedores de atención médica pueden generar datos que quizás antes no podían identificar sin una ayuda visual. Las altas tasas de sensibilidad y precisión generan planes de tratamiento exitosos.
En definitiva, el mayor interés en la detección de imágenes con IA hará que la tecnología de diagnóstico sea más accesible y práctica.