En el reciente congreso de Sociedad Americana de Radiología 2016 (RSNA), las palabras que han marcado tendencia han sido: Inteligencia artificial (AI), Deep leerning  y Machine learning. Sin duda las Tecnologías de la Información (IT) seguro que serán responsables de una nueva revolución en el mundo de la salud y en especial en la radiología.

Algunos piensan que la introducción de estas tecnologías puede acabar con el papel del radiólogo y  del diagnóstico en general.

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Una especialidad eminentemente tecnológica

El radiodiagnóstico o diagnóstico por imagen es una especialidad de la medicina eminentemente tecnológica y los pacientes son testigos de nuestra transformación digital constante. De la radiografía en película rotulada con plumilla a mano, hemos pasado a las imágenes digitales que se pueden entregar en un CD o con un acceso a portales de pacientes en la nube.

En la trastienda del servicio de  radiología los cambios constantes nos ponen a diario fuera de la zona de confort obligando al radiólogo a adquirir nuevas competencias y nuevos aprendizajes. Estaciones de trabajo que post-procesan las imágenes con reconstrucciones en 3D, navegación virtual por interior de los órganos como si de simples tuberías se tratasen, sistemas de detección asistida por computador (CAD), sistemas asistidos de biopsia, sistemas de archivo digital, diagnóstico a distancia del origen son todos rutina en el servicio de radiología actual.

La revolución digital de la radiología: lo bueno y lo malo

La sesión de apertura del congreso  a cargo del saliente Presidente de la RSNA , el Dr. Baron no podía ser más reveladora. La revolución digital debe aportar valor, tener un enfoque de equipo, llevar a una innovación continua y, sobre todo, estar centrada en el paciente.

En la siguiente lectura “Cuando las máquinas piensan: próxima frontera de la Radiología” a cargo del profesor Dreyer, pudimos comprender cómo el cambio tecnológico ha permitido que las computadoras pasen de reconocer objetos idénticos a un aprendizaje profundo que les permite reconocer imágenes diferentes que representen a un mismo objeto.

Una tecnología de la que ya disfrutamos en nuestro teléfono móvil como el reconocimiento de caras en nuestras fotos! Inteligencia Artificial ya en nuestros bolsillos.

Para Dreyer la revolución digital no debe llevar al radiólogo a ser un mero transcriptor de imágenes aislado del paciente y del resto de los clínicos. La AI jugará un papel relevante en el cuidado de la salud y la radiología será, una vez más, pionera. Para el radiólogo, las reglas de la  AI deben ser:

  • PIDE a la IA que aporte: no debe suponer una mera automatización de procesos. Debe aportar valor y precisión.
  • UTILIZA  la IA  para que mejore la radiología: Dar valor al mismo procedimiento.
  • USA la AI para expandir el papel Clínico y Diagnóstico del radiólogo.

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Inteligencia artificial (IA): el futuro ya está aquí

En el reciente congreso se pudo ver un nuevo proyecto con el supercomputador Watson Heelth de la firma IBM y la RSNA. Se sometieron las imágenes de varios estudios de radiodiagnóstico a la mirada de Watson y se visualizó como la computadora descartaba los posibles diagnósticos y tomaba una decisión diagnóstica. El proceso es similar al que puede llevar a dicho diagnóstico por un humano teniendo no sólo en cuenta las características de la imagen sino integrando los datos clínicos del paciente. En concreto una imagen de un nódulo mamario es una de las imágenes que se analizaron. Otros proyectos como el de la compañía GE y  el Hospital de niños de Boston para desarrollar herramientas de “machine learning” en las imágenes de estudios de cerebro pediátricas.

Para algunos esta capacidad de tomar decisiones computacionales es el fin de la profesión de la radiología pero, para otros, es un modificación de la distribución del tiempo de trabajo en el servicio de radiologías. Las nuevas herramientas de AI que no tardaremos en ver son una oportunidad para que le radiólogo dedique más tiempo a comunicarse con el paciente y a formar parte del equipo  que toma las decisiones clínicas.

Es hora de mejorar el perfil clínico del radiólogo, disminuyendo el número de horas que dedica a la lectura de las imágenes y la toma de decisiones diagnósticas a solas en la sala de informes.

Es hora de que el profesional de la radiología pueda formarse en competencias de comunicación que mejoren y humanicen la experiencia del paciente en el servicio de radiología.

Por otro lado, los sistemas de inteligencia artificial son una oportunidad para disminuir los errores de diagnóstico y dar seguridad a quienes se forman de nuevo en esta especialidad.

Además de eso, los métodos de intervencionismo guiado por imagen son cada día más importantes en los sistemas de salud por lo que la IA permitirá disponer de más profesionales para dichos procedimientos

Si sabemos darle valor y sumar seguro que la Inteligencia Artificial será el mejor amigo de la radiología. Para el paciente, toda una oportunidad para ser tratado por la Medicina de Precisión .

Os acordáis de este vídeo: ¿Matará el vídeo a la estrella de la radio?

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  1. La inteligencia artificial avanza de forma constante . Es evidente que dentro de muy poco tiempo tendremos a computadoras y maquinas suplntando el trabajo humano , por lo que debemos de prepararnos para eso . Muy buen artículo , muchos saludos y sigan asi.

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