Avances en imágenes médicas de diagnóstico que han transformado la atención médica

Hace poco más de cien años, la llegada de los rayos X se consideraba un salto significativo en el diagnóstico médico. Durante el último siglo, la radiografía simple se ha expandido a un campo especializado: el diagnóstico por imágenes médicas. Los rayos X se han aprovechado utilizando una mejor tecnología a través de tomografías computarizadas digitalizadas y han surgido nuevas técnicas de diagnóstico por imágenes médicas, como la resonancia magnética y la ecografía. Las modalidades de imágenes médicas continúan evolucionando y perfeccionándose. A medida que avanza el proceso de obtención de imágenes, hay una mejora paralela, e igualmente importante, en el manejo de las imágenes médicas y el flujo de trabajo asociado. En este artículo, nos centramos en los avances más importantes en imágenes de diagnóstico médico que han transformado la forma en que los médicos examinan y tratan a los pacientes.

El estándar DICOM

Las imágenes médicas se utilizan principalmente para diagnosticar enfermedades, así como para controlar su progreso. Es esencial que las imágenes producidas sean de la más alta calidad, ya que tienen una relación directa con los resultados de los pacientes. Para mantener la calidad, la Sociedad Estadounidense de Radiología y la Asociación Nacional de Fabricantes de Electricidad desarrollaron conjuntamente un conjunto de estándares para imágenes médicas. Se conoce como los estándares DICOM, que significa Digital Imaging and Communications in Medicine. Las imágenes producidas por todo el hardware de imágenes médicas deben cumplir con las características descritas en esta norma. Además, hay un formato específico disponible para almacenar y compartir imágenes médicas, denominado formato DICOM.

Se supone que todos los equipos de imágenes médicas fabricados hoy en día cumplen con los estándares DICOM. La visualización de las imágenes así producidas no puede realizarse mediante programas de imágenes ordinarios disponibles en un PC normal. Se requiere un programa especial de diagnóstico por imágenes médicas, conocido como estación de trabajo DICOM. Para uso comercial en el diagnóstico médico, dichos programas de diagnóstico por imágenes médicas deben estar aprobados por la FDA y necesitan una licencia especial. Estas medidas garantizan que cualquier aplicación desarrollada con fines clínicos sea capaz de representar con precisión imágenes médicas de alta calidad.

Archivado PACS

Con la llegada de las imágenes de diagnóstico médico digitalizadas, la necesidad de desarrollar películas de rayos X ha disminuido notablemente. Sin embargo, las imágenes digitales se siguen convirtiendo en «películas» con la ayuda de impresoras. Las películas de imágenes requieren un almacenamiento adecuado en las condiciones adecuadas para evitar daños con el tiempo. La recuperación de estas imágenes del almacenamiento puede ser un proceso lento y requiere personal dedicado para el mantenimiento de registros.

PACS, que significa Picture Archiving and Communications System, evita la necesidad de almacenamiento físico y recuperación de películas. Básicamente es una plataforma para el almacenamiento virtual y la recuperación de imágenes médicas. PACS permite gestionar enormes volúmenes de datos relacionados con imágenes médicas. Cualquier ordenador que esté conectado a un servidor PACS específico puede recuperar imágenes DICOM y verlas e incluso modificarlas. La última innovación ha sido la introducción de PACS basado en la nube, donde en lugar de almacenamiento local, el PACS está alojado en Internet y cualquier usuario conectado a Internet, con las credenciales adecuadas, puede acceder a las imágenes.

PACS no solo ha simplificado el almacenamiento y la recuperación, sino que también ha hecho realidad la telerradiología. Hoy en día, los radiólogos no necesitan estar presentes en la misma zona en la que se adquieren las imágenes. Pueden ver imágenes de diferentes ubicaciones geográficas y dar su opinión de expertos. A través de la teleradiología, un solo radiólogo puede generar informes para las imágenes que llegan de varios hospitales. Esto ahorra tiempo y recursos valiosos, y ayuda a reducir los costos de atención médica.

Imágenes en tiempo real

Con la necesidad de revelar o imprimir películas, el proceso de flujo de trabajo para la adquisición y visualización de imágenes médicas ha mejorado. La obtención de imágenes en tiempo real es un concepto en el que no hay desfase entre la adquisición de imágenes del paciente y su visualización por parte del médico. Los radiólogos pueden ver literalmente las imágenes mientras el paciente aún está dentro del escáner.

La interpretación más rápida de las imágenes médicas diagnósticas conduce a un diagnóstico inmediato, lo que a su vez permite una intervención médica rápida. Las imágenes de diagnóstico médico en tiempo real desempeñan un papel importante en las emergencias. Por ejemplo, en pacientes con traumatismos, la lesión intraabdominal se determinó previamente mediante laparoscopia diagnóstica o lavado peritoneal, ambos procedimientos invasivos. Sin embargo, hoy en día, el estándar de atención es usar FAST (Focused Abdominal Sonography in Trauma), que utiliza una ecografía en tiempo real para determinar rápidamente si un paciente ha sufrido o no una lesión intraabdominal. Las imágenes por ultrasonido en tiempo real también se utilizan para controlar la salud del feto en el útero y evaluar los parámetros de crecimiento.

Imágenes funcionales

La mayoría de los sistemas de diagnóstico por imágenes médicas están diseñados para diagnosticar anomalías anatómicas o estructurales. Las modernas imágenes de diagnóstico médico, además de eso, también pueden evaluar anormalidades en la función de los tejidos y los órganos. Esto incluye la detección de anomalías en procesos fisiológicos como el metabolismo y el flujo sanguíneo. Las imágenes funcionales se logran en gran medida mediante la medicina nuclear. La medicina nuclear es una especialidad de la radiología que consiste en la inyección de moléculas que se «marcan» radiactivamente en el cuerpo. Estas moléculas radiactivas pueden ser captadas preferentemente por órganos específicos para diversos procesos fisiológicos. Después de la captación, los órganos pueden emitir radiación, que los escáneres externos captan como «puntos calientes». Por ejemplo, la tomografía por emisión de positrones (PET) refleja la captación de glucosa radiomarcada por las células. Las células que tienen una mayor actividad metabólica, en particular las células cancerosas, tienden a absorber más glucosa. Por lo tanto, esta técnica se utiliza para identificar áreas de metástasis dentro del cuerpo. Otra técnica de diagnóstico por imágenes funcional es el uso de gammagrafías tiroideas, que se utilizan para detectar el hipertiroidismo. Estas exploraciones dependen de la absorción de yodo radiactivo por las células tiroideas.

La mayoría de las técnicas de diagnóstico por imágenes funcionales, cuando se usan solas, pueden ser difíciles de interpretar. Esto se debe a que, aunque detectan áreas de actividad fisiológica anormal, puede resultar difícil orientar estas áreas anatómicamente. Esto puede superarse mediante una técnica llamada fusión de imágenes. Los programas modernos de diagnóstico por imágenes médicas permiten la fusión de dos o más técnicas de diagnóstico. Por ejemplo, la fusión de una TEP con una tomografía computarizada puede ayudar a identificar si hay metástasis o no, y también puede identificar con precisión las zonas anatómicas en las que se ha producido la metástasis.

Técnicas de posprocesamiento

Las técnicas de posprocesamiento se refieren a las intervenciones aplicadas a las imágenes médicas de diagnóstico después de que se hayan adquirido las imágenes del paciente. Las técnicas de posprocesamiento generalmente se realizan mediante un programa avanzado de diagnóstico por imágenes médicas. Proporcionan al radiólogo información que no está disponible con solo mirar las imágenes originales. Algunas de las técnicas de posprocesamiento más útiles que se utilizan en las imágenes de diagnóstico médico son las siguientes:

• Reconstrucción 3D: un inconveniente fundamental de las imágenes de diagnóstico médico es que son de naturaleza bidimensional. Sin embargo, la tecnología reciente permite que las imágenes se vean como objetos tridimensionales, al tomar múltiples cortes de imagen y apilarlos juntos. Esto permite una mejor orientación anatómica y es más fácil de interpretar. También ayuda a entender la relación entre varias estructuras. Otra forma de reconstrucción 3D es la reconstrucción multiplanar. En esto, el radiólogo puede tomar el objeto 3D, girarlo a voluntad y cortarlo en cualquier ángulo dado, diferente de los cortes adquiridos originalmente. Estas técnicas ayudan al radiólogo a ver virtualmente la estructura anatómica como si la estuviera sujetando y cortando físicamente, lo que le da un nivel de precisión inigualable.

• Proyecciones de intensidad: Esto se basa en la premisa de que las diferentes estructuras del cuerpo absorberán y reflejarán diferentes cantidades de radiación, lo que se reflejaría en sus números de TC. En las proyecciones de máxima intensidad (MIP), solo se muestran las regiones que tienen los números de TC más altos. La MIP es más útil en la angiografía por TC, donde ayuda a distinguir los vasos sanguíneos grandes de otras estructuras anatómicas. En las proyecciones de intensidad mínima (MINIP), solo se muestran las regiones que tienen los números de TC más bajos. El MINIP es extremadamente útil en las enfermedades del parénquima pulmonar, que se presentan como valores de TC hipoatenuados. Por ejemplo, en pacientes con bronquiolitis obstructiva constrictiva, los cambios en la TC son extremadamente sutiles. El uso de MINIP puede hacer que estos cambios sean más llamativos.

Algunas tecnologías disruptivas para el futuro de las imágenes médicas

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es un frente emocionante que poco a poco se está introduciendo en las imágenes de diagnóstico médico. La inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para tomar decisiones cognitivas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Al alimentar los algoritmos de aprendizaje profundo de las computadoras, pueden aprender a distinguir entre varios patrones digitales y, por lo tanto, pueden ayudar en el diagnóstico. Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, por ejemplo, ha desarrollado un algoritmo de este tipo para las radiografías de tórax. Los investigadores afirman que mediante el uso de este algoritmo, las computadoras pueden reconocer la presencia o ausencia de neumonía mejor que los radiólogos. Mientras tanto, el equipo de radiología de la UCSF se está asociando con GE para desarrollar una serie de algoritmos que pueden ayudar a distinguir entre radiografías de tórax normales y anormales. Otra aplicación médica, llamada Viz, ayuda a detectar múltiples imágenes en varias bases de datos de hospitales para detectar obstrucciones de vasos grandes (OVL), que son indicativas de un accidente cerebrovascular inminente. Si se detecta una OVL, el software puede alertar tanto al especialista en ictus como al médico de atención primaria del paciente para garantizar que el paciente reciba un tratamiento inmediato.

Integración de sistemas de imágenes

Mientras que PACS almacena imágenes médicas, otra información médica se almacena en diferentes sistemas. Por ejemplo, los sistemas de información de salud (HIS) almacenan información relacionada con el historial médico del paciente, los detalles clínicos y las investigaciones de laboratorio. Los sistemas de información radiológica (RIS) administran los datos de imágenes aparte de las imágenes reales, como referencias, solicitudes, detalles de facturación e interpretaciones. Todos estos sistemas de información están separados unos de otros. Sin embargo, al tratar con un paciente, un médico a menudo debe tener todos estos detalles juntos a mano para hacer un diagnóstico y planificar el tratamiento. La integración de todos los sistemas de información en un único registro médico al que se puede acceder a través de un único servidor puede ayudar a agilizar el flujo de trabajo y mejorar la precisión y el rendimiento.

¿Cuáles son los desafíos a medida que las imágenes de diagnóstico médico continúan evolucionando?

• Aumento de los costos de la atención médica: a medida que las imágenes médicas de diagnóstico continúan avanzando, cada nuevo desarrollo tiene un costo. El costo de la tecnología en sí, el costo de la investigación y el costo de implementación finalmente se reflejan como un parámetro: el aumento del costo de la atención médica para el paciente. Tal vez, esta es la razón por la que los países en desarrollo todavía confían en las imágenes de rayos X manuales y en las películas desarrolladas manualmente para el diagnóstico de enfermedades básicas, y reservan técnicas de imágenes avanzadas para afecciones de salud más complejas. Aun así, para que todos se beneficien de los avances en el diagnóstico por imágenes médicas, se deben hacer esfuerzos para mantener el costo de las nuevas tecnologías médicas a niveles asequibles.

• Protección de los datos y la privacidad de los pacientes: Como las imágenes médicas de diagnóstico dependen más de las tecnologías basadas en la web, la información del paciente se carga y se almacena en línea. Existe cierta protección básica en el sentido de que solo las cuentas de usuario específicas que son propiedad de médicos y hospitales pueden acceder a los servidores PACS. Cuando las imágenes se exportan con fines de enseñanza o investigación, existe la opción de anonimizar los datos que podrían usarse para identificar a los pacientes. Aun así, ha habido preocupación por la violación de datos y la pérdida de la privacidad de los pacientes. Existe un requisito urgente para que se tomen medidas políticas que garanticen la protección de los datos de imágenes médicas en los servidores PACS.

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