Avances en Diagnóstico por Imagen Médico que han transformado la Atención Sanitaria

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

El Estándar DICOM

La imagenología médica se utiliza 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 incidencia directa en los resultados del paciente. Para mantener la calidad, la Sociedad Americana de Radiología y la Asociación Nacional de Fabricantes Eléctricos desarrollaron conjuntamente un conjunto de estándares para imágenes médicas. Se conoce como los estándares DICOM, siglas de Digital Imaging and Communications in Medicine (Imágenes Digitales y Comunicaciones en Medicina). Las imágenes producidas por todo el hardware de imagen médica deben ajustarse a las características descritas en este estándar. Además, existe un formato específico disponible para almacenar y compartir imágenes médicas, denominado formato DICOM.

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

Archivado PACS

Con la llegada del diagnóstico por imagen médico digitalizado, la necesidad de revelar películas de rayos X ha disminuido notablemente. Sin embargo, las imágenes digitales todavía se están convirtiendo en "películas" con la ayuda de impresoras. Las películas de imagen requieren un almacenamiento adecuado en las condiciones correctas para evitar daños con el tiempo. La recuperación de estas imágenes del almacenamiento puede ser un proceso que consume mucho tiempo y requiere personal dedicado para el mantenimiento de registros.

PACS, que significa Picture Archiving and Communications System (Sistema de Archivo y Comunicación de Imágenes), obvia la necesidad de almacenamiento físico y recuperación de películas. Es básicamente una plataforma para el almacenamiento virtual y la recuperación de imágenes médicas. PACS hace posible manejar enormes volúmenes de datos relacionados con imágenes médicas. Cualquier computadora que esté conectada 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 se aloja en Internet y cualquier usuario conectado a Internet, con las credenciales correctas, puede acceder a las imágenes.

El 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 área donde se adquieren las imágenes. Pueden ver imágenes desde diferentes ubicaciones geográficas y proporcionar su opinión experta. A través de la telerradiología, un solo radiólogo puede generar informes para imágenes provenientes de múltiples hospitales. Esto ahorra tiempo y recursos valiosos, y ayuda a reducir los costos de atención médica.

Imágenes en Tiempo Real

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

La interpretación más rápida de las imágenes de diagnóstico médico conduce a un diagnóstico inmediato, lo que a su vez permite una intervención médica rápida. El diagnóstico por imagen médico en tiempo real juega un papel importante en emergencias. Por ejemplo, en pacientes con traumatismos, la lesión intraabdominal se determinaba anteriormente mediante laparoscopia diagnóstica o lavado peritoneal, ambos procedimientos invasivos. Hoy en día, sin embargo, el estándar de atención es utilizar FAST (Ecografía Abdominal Focalizada en Trauma), que utiliza un ultrasonido en tiempo real para determinar rápidamente si un paciente ha sufrido o no una lesión intraabdominal. La imagen por ultrasonido en tiempo real también se utiliza para monitorear la salud del feto en el útero y evaluar los parámetros de crecimiento.

Imágenes Funcionales

La mayoría de los sistemas de diagnóstico por imagen médico están diseñados para diagnosticar anomalías anatómicas o estructurales. El diagnóstico por imagen médico moderno, además de eso, también puede evaluar anomalías en la función de tejidos y 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 a través de la medicina nuclear. La medicina nuclear es una especialidad de la radiología que implica la inyección de moléculas que están "marcadas" radiactivamente en el cuerpo. Estas moléculas radiactivas pueden ser absorbidas preferentemente por órganos específicos para diversos procesos fisiológicos. Después de la captación, los órganos pueden emitir radiación, que es captada por escáneres externos 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 imagen funcional es el uso de gammagrafías tiroideas, que se utilizan para detectar hipertiroidismo. Estas exploraciones dependen de la captación de yodo radiactivo por las células tiroideas.

La mayoría de las técnicas de imagen funcional, cuando se usan solas, pueden ser difíciles de interpretar. Esto se debe a que, aunque detectan áreas de actividad fisiológica anormal, puede ser difícil orientar estas áreas anatómicamente. Esto puede superarse mediante una técnica llamada fusión de imágenes. Los programas modernos de diagnóstico por imagen médico permiten la fusión de dos o más técnicas de diagnóstico. Por ejemplo, la fusión de una exploración PET con una tomografía computarizada (TC) 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 Post-procesamiento

Las técnicas de post-procesamiento se refieren a las intervenciones aplicadas a las imágenes médicas de diagnóstico después de que las imágenes se han adquirido del paciente. Las técnicas de post-procesamiento generalmente se realizan utilizando un programa avanzado de diagnóstico por imagen médico. Proporcionan al radiólogo información que no está disponible simplemente mirando las imágenes originales. Algunas de las técnicas de post-procesamiento más útiles utilizadas en el diagnóstico por imagen médico son las siguientes:

• Reconstrucción 3D: Un inconveniente crítico del diagnóstico por imagen médico es que es de naturaleza bidimensional. Sin embargo, la tecnología reciente permite que las imágenes se vean como objetos tridimensionales, tomando múltiples cortes de imagen y apilándolos juntos. Esto permite una mejor orientación anatómica y es más fácil de interpretar. También ayuda a comprender la relación entre varias estructuras. Otra forma de reconstrucción 3D es la reconstrucción multiplanar. En esto, el radiólogo puede tomar el objeto 3D, rotarlo 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 sosteniendo y cortando físicamente, dándoles un nivel de precisión inigualable.

• Proyecciones de intensidad: Esto se basa en la premisa de que diferentes estructuras dentro 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. MIP es más útil en la angiografía por TC, donde ayuda a distinguir grandes vasos sanguíneos de otras estructuras anatómicas. En las proyecciones de mínima intensidad (MINIP), solo se muestran las regiones que tienen los números de TC más bajos. MINIP es extremadamente útil en 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 evidentes.

Algunas Tecnologías Disruptivas para el Futuro de la Imagenología Médica

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es un frente emocionante que está incursionando lentamente en el diagnóstico por imagen médico. La inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para tomar decisiones cognitivas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Al alimentar a las computadoras con algoritmos de aprendizaje profundo, 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 radiografías de tórax. Los investigadores afirman que al usar 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 examinar múltiples imágenes en varias bases de datos hospitalarias para detectar obstrucciones de grandes vasos (LVO), que son indicativas de un accidente cerebrovascular inminente. Si se detecta una LVO, el software puede alertar tanto al especialista en accidentes cerebrovasculares como al médico de atención primaria del paciente para garantizar que el paciente reciba un tratamiento rápido.

Integración de Sistemas de Imágenes

Mientras que el PACS almacena imágenes médicas, otra información médica se almacena en diferentes sistemas. Por ejemplo, los sistemas de información hospitalaria (HIS) almacenan información relacionada con el historial médico del paciente, detalles clínicos e investigaciones de laboratorio. Los sistemas de información radiológica (RIS) gestionan datos de imágenes aparte de las imágenes reales, como referencias, solicitudes, detalles de facturación e interpretaciones. Todos estos sistemas de información están separados entre sí. 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. Integrar todos los sistemas de información en un solo registro médico al que se pueda acceder a través de un solo servidor puede ayudar a agilizar el flujo de trabajo y mejorar tanto la precisión como el rendimiento.

¿Cuáles son los desafíos a medida que evoluciona el Diagnóstico por Imagen Médico?

• Aumento de los costos de atención médica: A medida que el diagnóstico por imagen médico continúa avanzando, cada nuevo desarrollo tiene un costo. El costo de la tecnología en sí, el costo de la investigación y el costo de la implementación finalmente se reflejan como un parámetro: el aumento del costo de la atención médica para el paciente. Quizás, es por eso que las naciones en desarrollo todavía dependen de las imágenes de rayos X manuales y películas reveladas manualmente para el diagnóstico de enfermedades básicas, y reservan técnicas de imagen avanzadas para condiciones de salud más complejas. Aún así, si todos se van a beneficiar de los avances en el diagnóstico por imagen médico, se deben hacer esfuerzos para mantener el costo de las nuevas tecnologías médicas en niveles asequibles.

• Protección de datos y privacidad del paciente: A medida que el diagnóstico por imagen médico depende más de las tecnologías basadas en la web, la información del paciente se carga y almacena en línea. Existe alguna protección básica, en el sentido de que solo 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 una opción para anonimizar los datos que podrían usarse para identificar a los pacientes. Aun así, ha habido preocupaciones sobre la violación de datos y la pérdida de privacidad del paciente. Existe un requisito urgente de que se tomen medidas políticas que garanticen la protección de los datos de imágenes médicas en los servidores PACS.

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