Supongamos que un algoritmo puede leer tu mamografía o tomografía computarizada y decirte que tienes cáncer. ¿Cómo reaccionaría usted?
Se prevé que la capacidad de los radiólogos para pensar de forma innovadora y guiar los procesos de diagnóstico será cada vez más importante.
No cabe duda de que la inteligencia artificial se arraigará en su rutina diaria, especialmente para diagnosticar dolencias simples y ayudarlos a realizar tareas repetitivas. En vista de esto, los radiólogos no deberían tener miedo a la IA, sino que deberían aprender cómo podría mejorar sus vidas laborales.
El término «inteligencia artificial» (IA) se refiere a la capacidad de la tecnología, principalmente las computadoras, para simular la inteligencia humana. El campo de la medicina puede beneficiarse enormemente del uso de la inteligencia artificial.
Los proveedores de servicios de salud pueden beneficiarse de las soluciones de IA de varias maneras, especialmente en lo que respecta a la atención de los pacientes y las tareas administrativas. El término «imágenes médicas» se refiere a un método de diagnóstico que incluye la creación de ayudas visuales y representaciones gráficas del cuerpo humano, así como la monitorización del funcionamiento de los órganos internos del cuerpo.
El aprendizaje automático y la robótica son las dos ramas principales de la IA. Los robots ayudan a los profesionales médicos, pacientes y operadores humanos en el proceso de diagnóstico, mientras que el aprendizaje automático se refiere a reconocer y emplear el algoritmo en los sistemas informáticos para interpretar las imágenes.
En términos de innovación, el sector de la salud está plagado de factores que cambian las reglas del juego. Los líderes en el campo de la inteligencia artificial (IA) en imágenes médicas están colaborando estrechamente con empresarios y profesionales de la salud para crear terapias médicas rentables y de vanguardia.
El aumento de las colaboraciones y asociaciones entre diferentes sectores ayuda a la inteligencia artificial (IA) en el mercado de las imágenes médicas. Las empresas que compiten por la inteligencia artificial (IA) en la industria de las imágenes médicas están dedicando importantes recursos a estudiar las promesas de este campo y a desarrollar soluciones de vanguardia.
Una de las áreas clave en las que se aplica la IA en las imágenes médicas es en el análisis de imágenes médicas, como las radiografías, las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas.
Podemos entrenar algoritmos de IA para analizar estas imágenes e identificar patrones y anomalías que pueden no aparecer inmediatamente ante un observador humano. Esto puede ayudar a mejorar la precisión de los diagnósticos y reducir el riesgo de errores.
La IA también se utiliza para ayudar en la interpretación de imágenes médicas. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden generar una lista de posibles diagnósticos o resaltar áreas específicas de preocupación en una imagen. Esto puede reducir la carga de trabajo de los proveedores de atención médica y permitirles centrarse en tareas más complejas.
Además del análisis y la interpretación de imágenes, la IA también se utiliza para mejorar la eficiencia de los procesos de imágenes médicas. Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden utilizar para automatizar la programación de los estudios de imágenes y optimizar el uso del equipo de imágenes.
 - Presented by PostDICOM.jpg)
Si bien se espera que la inteligencia artificial (IA) tenga un impacto significativo en la radiología, no es probable que sustituya por completo la necesidad de radiólogos.
Si bien los algoritmos de IA se pueden entrenar para analizar imágenes médicas e identificar patrones y anomalías, no pueden proporcionar el mismo nivel de experiencia y juicio que un radiólogo capacitado.
Se espera que la IA se utilice para aumentar las capacidades de los radiólogos en lugar de reemplazarlos. Por ejemplo, los algoritmos de IA se pueden utilizar para ayudar a interpretar imágenes médicas y generar una lista de posibles diagnósticos. Sin embargo, el radiólogo seguirá siendo el encargado de revisar e interpretar las imágenes y hacer un diagnóstico final.
En el futuro, es probable que los radiólogos sigan desempeñando un papel vital en el sistema de salud, trabajando junto con la IA para brindar la mejor atención posible a los pacientes. Sin embargo, el papel de los radiólogos puede evolucionar y cambiar a medida que avanza la tecnología de IA.
Pueden surgir varios desafíos al introducir la inteligencia artificial (IA) en el departamento de radiología:
La implementación de sistemas de IA puede resultar costosa, especialmente si el departamento de radiología necesita comprar nuevo software o hardware.
Los algoritmos de IA requieren que se entrenen y prueben grandes cantidades de datos, y la calidad de los datos puede afectar a la precisión del sistema de IA. La recopilación y preparación de datos de alta calidad puede llevar mucho tiempo y requerir muchos recursos.
La integración de los sistemas de IA con el flujo de trabajo y la tecnología de radiología existentes puede ser un desafío y requerir cambios significativos en los procesos y sistemas.
Es posible que algunos proveedores de atención médica se resistan a adoptar nuevas tecnologías y puede resultar difícil conseguir la aceptación de todos los miembros del departamento de radiología.
Garantizar que los sistemas de IA cumplan con las regulaciones y estándares pertinentes puede ser un desafío.
También hay consideraciones éticas a la hora de introducir la IA en el departamento de radiología, como el posible impacto en el empleo y la posibilidad de obtener resultados sesgados.
Por supuesto, incluso con una tecnología e infraestructura mejoradas, se necesitan los conjuntos de datos de imágenes médicas correctos para garantizar que la IA y los algoritmos de ciencia de datos sean imparciales.
Con ese objetivo, los investigadores del departamento de inteligencia artificial de la Escuela de Medicina de Harvard han establecido un nuevo proyecto MAIDA para compilar y distribuir bases de datos internacionales de imágenes médicas.
Los problemas de seguridad de los datos, la dependencia de proveedores y la costosa infraestructura de datos son la razón por la cual el líder del laboratorio, Pranav Rajpurkar, profesor adjunto de la Escuela de Medicina de Harvard, rara vez intercambia datos de imágenes médicas entre instituciones.
Los datos existentes no reflejan la diversidad. Por lo general, los algoritmos de aplicación clínica solo se entrenan en un pequeño subconjunto de hospitales, sin cobertura regional, nacional o internacional. Los resultados pueden estar sesgados hacia las poblaciones subrepresentadas. Los conjuntos de datos dermatológicos estándar no incluyen a suficientes personas de tez más oscura como para sacar conclusiones significativas.
Para avanzar en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, «existe una necesidad urgente de democratizar las colecciones de imágenes médicas», dijo Rajpurkar. «Los datos actualmente disponibles en el dominio público son extremadamente limitados, muy sesgados y gravemente deficientes en cuanto a diversidad y representación internacional. «
La recopilación de los conjuntos de datos del MAIDA ya ha comenzado, con las radiografías de tórax (el examen de diagnóstico por imágenes más común en el mundo) como enfoque inicial. Los modelos de IA para la inserción del tubo endotraqueal y el diagnóstico de neumonía en la sala de emergencias se encuentran entre los otros trabajos típicos de radiólogo en los que se centra el grupo.
Los expertos y las tendencias de investigación actuales demuestran cómo la IA transformará la radiología en breve. Por lo tanto, la comunidad médica debe acogerlo abiertamente en lugar de verlo con miedo o desprecio.
Los radiólogos no deberían sentirse amenazados por la inteligencia artificial, sino que deberían trabajar para entenderla y promoverla. Como mínimo, es beneficioso para los pacientes.
En los próximos años, es probable que la radiología sufra transformaciones importantes. Cuidar a los pacientes es primordial, por eso el sector debe estar siempre a la vanguardia. Trabajemos juntos para garantizar que la integración de la IA en la radiología arroje resultados positivos en el futuro.
|
Cloud PACS y visor DICOM en líneaCargue imágenes DICOM y documentos clínicos a los servidores PostDICOM. Almacene, vea, colabore y comparta sus archivos de imágenes médicas. |
