La radiología es la rama de la medicina que se apoya en la tecnología de imágenes para diagnosticar, tratar y controlar diversas condiciones de salud y enfermedades, así como en el campo de la investigación médica.
Actualmente, la inteligencia artificial (IA) es el gran avance en la tecnología de imágenes médicas que ya está siendo utilizado y sigue avanzando. Con la IA se emplean algoritmos computarizados que reproducen la función cognitiva humana. Esta reproducción incluye cálculos, resolución de problemas, razonamiento, comprensión y reconocimiento. La información se recopila de diversas fuentes y con el tiempo, a través del aprendizaje automático, se desarrollan algoritmos que desencadenan en las soluciones más favorables para el paciente.
El uso de la IA en el campo médico de la radiología, permite realizar diagnósticos y tratamientos más precisos para los pacientes.
La Inteligencia Artificial toma la imagen radiológica como su entrada de datos y devuelve una respuesta para ayudar al equipo médico con sus análisis.
Importancia de la radiología en el cuidado de la salud
Prevención y detección de enfermedades
Gracias a los estudios radiológicos de diagnóstico, se pueden detectar una gran cantidad de enfermedades incluso antes de que el paciente se sienta afectado por algún síntoma. De esta manera, los médicos pueden establecer protocolos para tratamientos más efectivos. Con la detección temprana de enfermedades, los pacientes reciben el tratamiento adecuado en las primeras etapas de la enfermedad, previniendo, en la mayoría de los casos, el avance de la misma.
Por un lado, con la radiología diagnóstica se pueden ver imágenes detalladas del interior del cuerpo. De esta forma, la radiología diagnóstica ayuda a los médicos a entender, de una mejor manera, las posibles causas de los síntomas que presenta un paciente. Algunas de las tecnologías involucradas en la radiología de diagnóstico incluyen la tomografía computarizada, resonancia magnética, mamografía, rayos X, estudios por ultrasonido, entre otros. Además, en algunos procedimientos se utilizan medios de contraste para facilitar la visualización.
Intervenciones quirúrgicas
Por otro lado, la radiología intervencionista, es una herramienta valiosa para la ejecución de procedimientos quirúrgicos guiados por imágenes. Básicamente, en estos procedimientos se usan las mismas tecnologías de imágenes empleadas en la radiología diagnóstica mencionadas anteriormente. Un ejemplo de este tipo de procedimientos médicos, son las cirugías por laparoscopia.
Aplicación de tratamientos médicos
Algunos tratamientos o terapias, deben hacerse de manera localizada, directamente en la zona afectada y la radiología ayuda a planificar, administrar y hacer seguimiento. Por ejemplo, para el tratamiento del cáncer, los especialistas en oncología radioterápica ubican el área afectada y se asegurarán de que la radiación interactúe con el área correcta.
Seguimiento y evaluación
Con la radiología y la tecnología de imágenes, se puede rastrear y evaluar la efectividad de los tratamientos aplicados a un paciente. El médico puede conocer los cambios en su condición de salud a lo largo del tiempo, así como la efectividad del tratamiento.
Avances en radiología
Imagenología molecular y genómica
Las imágenes moleculares permiten visualizar directamente la biología de los organismos vivos, a nivel celular y molecular. Así, se logra comprender mejor a las enfermedades humanas, permitiendo detectarlas en las primeras etapas.
Con la radiogenómica los fenotipos macroscópicos de las imágenes médicas se vinculan con los fenotipos moleculares. La idea principal es descubrir biomarcadores de imagen que puedan identificar la genómica de las enfermedades, especialmente el cáncer, sin tener que emplear un bioespía. Debido al alto costo de las pruebas genéticas, la radiogenómica puede llegar a convertirse en un sustituto confiable.
Este campo está en continuo crecimiento, desarrollando nuevos equipos, instrumentos y herramientas para visualizaciones en alta resolución.
Radiología intervencionista
Los avances en el tratamiento de enfermedades degenerativas, traumáticas y tumorales de la radiología intervencionista son notables. Por ejemplo:
- En el campo musculoesquelético durante el lavado percutáneo de las calcificaciones del manguito rotador.
- Biopsias en casi todas las áreas del cuerpo.
Inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial ya se está utilizando en radiología, como en los procedimientos de detección de cáncer asistidos por computadora, autosegmentación de órganos en post procesamientos 3D, apoyar en el desarrollo de un lenguaje natural y sencillo para facilitar la redacción informe de resultados críticos, entre otras.
Muchos expertos consideran que la inteligencia artificial (IA) IA se convertirá en una práctica rutinaria de los radiólogos, quienes podrán optimizar su trabajo, así como ayudar a descubrir marcadores genómicos.
Los más escépticos y temerosos, consideran que la IA en radiología no será certera y que podría reemplazar el trabajo de los radiólogos, pero esta manera de pensar no considera la valiosa ayuda que estas herramientas aportarán a los radiólogos para compilar y analizar información, organización de pacientes de acuerdo a sus prioridades clínicas, categorizar, detectar y tratar enfermedades. Con la IA se podrán identificar en las imágenes, patrones que son complejos para los ojos humanos.
Muy probablemente será como cualquier otra tecnología IA que le permitirá a la industria médica mejorar su propuesta de valor, eficiencia y calidad. Sin embargo, aún queda un largo camino por recorrer para los algoritmos de aprendizaje profundo en el campo clínico.
Palabras finales
Definitivamente, un diagnóstico certero y a tiempo, es muy importante para la salud e incluso para la vida de un paciente. Por consiguiente, el uso de computadoras que puedan procesar grandes cantidades de datos, así como del aprendizaje automático, va más allá que cualquier capacidad humana.
Ciertamente, el gran desafío radica en que los desarrolladores de algoritmos de IA no siempre son profesionales médicos ni comprenden las metodologías del trabajo médico.
Queda mucho camino por recorrer, pero se está recorriendo.
