Introducción
Los avances tecnológicos en el área en constante evolución de la medicina continúan cambiando la forma en que se identifican y tratan las enfermedades. La incorporación de soluciones de inteligencia artificial (IA) en la radiología es uno de los desarrollos recientes más emocionantes. La IA ha surgido como un cambio de juego, transformando el campo de la radiología mientras los profesionales de la salud trabajan para mejorar la exactitud, la eficiencia y los resultados para los pacientes. Las soluciones de IA están dotando a los radiólogos de fuertes herramientas que pueden mejorar su conocimiento, agilizar procesos y desenterrar conocimientos previamente inalcanzables a partir de imágenes médicas. Estas herramientas son posibles aprovechando algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales profundas y análisis impulsados por datos.
Aplicaciones clave de la IA en el campo de la imagen médica
La IA está revolucionando la imagen médica de varias maneras. Estas son algunas de las aplicaciones clave de la IA en este campo:
Interpretación de imágenes
Los algoritmos de IA pueden analizar imágenes médicas, como radiografías, escaneos CT, escaneos MRI, y mamografías, para ayudar en la interpretación y detección de anomalías. Los modelos de IA pueden entrenarse con grandes conjuntos de datos de imágenes etiquetadas para identificar patrones y marcadores asociados con diversas enfermedades y condiciones. Esto permite un diagnóstico más rápido y preciso al destacar áreas potencialmente preocupantes para una revisión adicional por parte de los radiólogos.
Detección asistida por computadora (CAD)
Los sistemas CAD utilizan algoritmos de IA para resaltar automáticamente regiones sospechosas en imágenes médicas. Por ejemplo, en la mamografía, la IA puede ayudar a detectar lesiones mamarias que puedan indicar la presencia de cáncer de mama. Los sistemas CAD pueden actuar como un segundo par de ojos para los radiólogos, mejorando su eficiencia y reduciendo las posibilidades de pasar por alto hallazgos importantes.
Segmentación de tumores
Las técnicas de IA pueden segmentar tumores y lesiones en imágenes médicas, lo que ayuda en la planificación y el monitoreo del tratamiento. Al delimitar con precisión los límites de los tumores, los algoritmos de IA ayudan a determinar el tamaño del tumor, la tasa de crecimiento y la respuesta a la terapia. Esta información es crucial para optimizar las estrategias de tratamiento y evaluar los resultados del tratamiento.
Reconstrucción de imágenes
La IA puede mejorar las técnicas de reconstrucción de imágenes médicas, permitiendo mejorar la calidad de las imágenes, reducir los artefactos y disminuir la exposición a la radiación. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje profundo, la IA puede reconstruir imágenes a partir de datos escasos o de baja dosis, lo que resulta particularmente útil en campos como la tomografía computarizada (CT) y la resonancia magnética (MRI).
Optimización del flujo de trabajo
Los algoritmos de IA pueden agilizar y automatizar diversas tareas en la imagen médica, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo. Por ejemplo, la IA puede ordenar y priorizar imágenes automáticamente, preprocesar datos y generar informes preliminares, liberando tiempo de los radiólogos para tareas más complejas y críticas.
Modelado de pronóstico
La IA puede ayudar a predecir los resultados de los pacientes analizando imágenes médicas junto con datos clínicos. Aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede identificar biomarcadores de imagen asociados con la progresión de la enfermedad, la respuesta al tratamiento o las tasas de supervivencia. Estos modelos predictivos pueden ayudar en la planificación de tratamientos personalizados y la toma de decisiones.
Minería de datos e investigación
La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de imágenes médicas, registros electrónicos de salud y literatura de investigación para descubrir patrones, correlaciones y nuevos conocimientos. Esto puede ayudar a los investigadores a identificar factores de riesgo, desarrollar nuevos criterios de diagnóstico y explorar enfoques novedosos para el tratamiento.
10 empresas de IA en radiología a seguir
A medida que el panorama de la IA en la radiología se expande rápidamente, mantenerse al día con los últimos avances se vuelve crucial. Para ayudarte a navegar en este campo dinámico, hemos recopilado una lista de empresas de IA en radiología que están haciendo contribuciones significativas y liderando el camino en este dominio:
1. Aidoc desarrolla software avanzado de soporte de decisiones basado en inteligencia artificial de grado sanitario. Su tecnología analiza imágenes médicas para proporcionar una de las soluciones más completas para destacar anomalías agudas en todo el cuerpo, ayudando a los radiólogos a priorizar casos potencialmente mortales y acelerar la atención al paciente. Aidoc ofrece 13 soluciones de IA autorizadas por la FDA (510k) desarrolladas internamente para el triage y notificación de imágenes de diagnóstico.
2. Lunit es una empresa pública que desarrolla software médico de IA para el cribado y tratamiento del cáncer. Sus soluciones de IA ayudan a detectar cáncer en etapa temprana (Lunit INSIGHT) y optimizan el tratamiento del cáncer (Lunit SCOPE), proporcionadas a instituciones médicas de todo el mundo.
3. Viz.ai solución integral de coordinación de atención impulsada por IA aprovecha algoritmos avanzados, autorizados por la FDA, para analizar datos de imágenes médicas, incluidos escaneos CT, EKG, ecocardiogramas y más, proporcionando información en tiempo real.
4. Subtle Medical– desarrollando SubtleMR™, que reduce el ruido de imágenes para todo el cuerpo, incluyendo, pero no limitado a, cabeza, columna, cuello, abdomen, pelvis, próstata, mama y regiones musculoesqueléticas del cuerpo, y aumenta la nitidez de la imagen para MRI de la cabeza.
5. Arterys – Arterys es la plataforma de IA para imágenes médicas que permite a las instituciones médicas integrar aplicaciones clínicas de IA directamente en su flujo de trabajo existente impulsado por PACS o EHR.
6. Gleamer – Gleamer ofrece un conjunto de soluciones de IA para radiología que encapsulan experiencia de grado médico. Nuestra empresa desea apoyar a los lectores de imágenes para garantizar diagnósticos para todos los pacientes en todo momento, mejorando la comodidad y la eficiencia del flujo de trabajo.
7. Qure.ai – El objetivo de Qure es aprovechar el aprendizaje profundo de manera efectiva para diagnosticar enfermedades a partir de imágenes de radiología y patología, y crear planes de tratamiento personalizados para el cáncer a partir de imágenes de psicopatología y secuencias del genoma.
8. Enlitic – El framework Enlitic Curie™ estandariza, protege, integra y analiza datos para crear la capa de imágenes médicas de una base de datos de evidencia del mundo real que mejora los flujos de trabajo clínicos, aumenta la eficiencia y expande la capacidad.
9. RapidAI – RapidAI permite a los equipos clínicos neurovasculares y vasculares empujar los límites del cuidado, reduciendo el tiempo para el tratamiento y mejorando los resultados para los pacientes. Entregado a través de dispositivos móviles, escritorio y PACS, la plataforma clínica Rapid aprovecha la inteligencia artificial (IA) para crear imágenes mejoradas y de alta calidad a partir de datos NCCT, CTA, CTP y MRI de difusión y perfusión, ayudando a los médicos a tomar decisiones de diagnóstico y tratamiento expedientes.
10. Sirona Medical – El sistema operativo de radiología de Sirona (RadOS) pone a los radiólogos en el asiento del conductor con soluciones impulsadas por IA que simplifican su flujo de trabajo y amplifican su producto de trabajo.
La integración de la inteligencia artificial en la imagen médica tiene un gran potencial para mejorar la precisión diagnóstica, la planificación del tratamiento y los resultados para los pacientes, mientras también mejora la eficiencia y productividad de los proveedores de atención médica.
La necesidad de una infraestructura interoperable para sostener el desarrollo de la IA
Una infraestructura de imágenes interoperable es esencial al construir IA en radiología por varias razones:
Integración de datos
Los departamentos de radiología a menudo tienen múltiples sistemas de imágenes con diferentes formatos y mecanismos de almacenamiento de datos. Una infraestructura interoperable permite la integración y consolidación de datos de diversas fuentes, haciéndolo accesible para análisis de IA. Permite la agregación de diversos datos de imágenes, incluidos imágenes, informes y metadatos asociados, en un formato unificado que los algoritmos de IA pueden procesar.
Accesibilidad y disponibilidad de datos
Una infraestructura interoperable asegura que los datos estén fácilmente accesibles para los algoritmos de IA. Permite la recuperación sin problemas de datos de imágenes de diferentes fuentes, como sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS), registros electrónicos de salud (EHRs) y otros repositorios de imágenes médicas. Esta accesibilidad mejora la eficiencia de la recopilación de datos para entrenar modelos de IA y facilita el análisis en tiempo real durante el flujo de trabajo clínico.
Estandarización de datos
La interoperabilidad facilita la estandarización de datos de imágenes a través de diferentes sistemas e instituciones. Implica adoptar formatos de datos comunes, como DICOM (Imágenes Digitales y Comunicaciones en Medicina), y estandarizar las estructuras de metadatos. Formatos de datos y estándares consistentes permiten un eficiente intercambio de datos, reducen inconsistencias de datos y aseguran la compatibilidad de los algoritmos de IA en diferentes plataformas.
Escalabilidad y colaboración
Una infraestructura interoperable apoya la escalabilidad y colaboración en la investigación y desarrollo de IA. Permite el intercambio fluido de datos de imágenes y modelos de IA entre investigadores, clínicos e instituciones. Esto fomenta la colaboración, acelera el desarrollo de algoritmos de IA y alienta el intercambio de conocimientos y experiencia.
Integración del flujo de trabajo
La interoperabilidad permite la integración sin problemas de algoritmos de IA en el flujo de trabajo de radiología. Al integrar la IA con los sistemas de imágenes existentes, como PACS y estaciones de trabajo de radiología, las salidas de IA pueden presentarse convenientemente a los radiólogos e integrarse en sus procesos de diagnóstico. Esta integración mejora la eficiencia y efectividad del trabajo de los radiólogos al proporcionar conocimientos impulsados por IA dentro de sus flujos de trabajo existentes.
Cumplimiento regulatorio y privacidad de datos
Una infraestructura interoperable asegura el cumplimiento de los requisitos regulatorios y estándares de privacidad de datos. Permite la implementación de controles de acceso de datos apropiados, cifrado de datos y rastros de auditoría. Esto protege la privacidad del paciente, protege datos sensibles y asegura el cumplimiento con marcos legales y regulatorios, como HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud).
Una infraestructura de imágenes interoperable como la de Medicai es esencial para la integración eficiente de datos, accesibilidad, estandarización, escalabilidad, colaboración, integración de flujos de trabajo y cumplimiento regulatorio al construir IA en radiología. Permite el intercambio y utilización fluida de datos de imágenes, apoyando el desarrollo e implementación de algoritmos de IA para mejorar la atención al paciente y mejorar la precisión diagnóstica.
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