Las imágenes médicas son una de las áreas de más rápido crecimiento en la atención médica. En las últimas décadas, ha evolucionado para incluir múltiples modalidades de imágenes, incluidas tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, ultrasonido y medicina nuclear, por nombrar algunas. Junto con los avances en el hardware y los dispositivos utilizados para generar imágenes médicas, se ha avanzado mucho con los diferentes tipos de software que manejan estas imágenes.
La introducción del estándar DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) ha ayudado a garantizar que la calidad de las imágenes médicas se mantenga en un nivel alto. La adquisición, el almacenamiento, la recuperación y el intercambio de imágenes médicas solo se pueden realizar en formato DICOM. Cada hospital necesita tener una estación de trabajo DICOM dedicada. Con la llegada de PACS (Picture Archiving and Communications System), que es un área de almacenamiento virtual para imágenes DICOM digitales, el almacenamiento y la recuperación de dichas imágenes se han simplificado.
El mercado está inundado de diferentes tipos de software de imágenes médicas para ver imágenes DICOM. Esto incluye software gratuito de imágenes médicas, así como software premium que puede ofrecer funciones más avanzadas. A medida que los radiólogos se acostumbran al software de imágenes médicas más reciente para ver y almacenar imágenes, los fabricantes centran su atención en otras áreas del flujo de trabajo de imágenes, identifican problemas que deben resolverse y ver si pueden encontrar soluciones innovadoras para ello. En este artículo, revisamos los diferentes tipos de software de imágenes médicas que se han diseñado para hacer más que solo ver imágenes médicas DICOM.
Cualquier software que pueda «analizar» los datos que se obtienen de imágenes médicas se conoce como software de análisis de imágenes médicas. El análisis puede tomar la forma de ayudar al diagnóstico, comparar imágenes entre pacientes o dentro del mismo paciente en diferentes momentos para evaluar el progreso de la enfermedad y evaluar el pronóstico. Junto con la mejora de la tecnología de imágenes, se están logrando grandes avances con respecto a la capacidad analítica del software de imágenes médicas, en el esfuerzo por crear un software capaz de detectar de forma independiente anomalías clínicas en imágenes médicas.
El análisis suele ser una función cognitiva que realiza el radiólogo o el médico que ve la imagen médica. Con los avances en la atención médica, el número de exploraciones que se solicitan para los pacientes se ha disparado. Hoy en día, los resultados de los escaneos médicos están disponibles con mayor detalle y en múltiples secciones, lo que lleva a un mayor número de imágenes que necesitan ser examinadas. La interpretación de tantas imágenes por parte de un radiólogo no solo requiere una habilidad tremenda, sino que también requiere mucho tiempo y es agotadora. Si bien la carga de trabajo de los radiólogos se ha multiplicado a lo largo de los años, el crecimiento en el número de radiólogos capacitados solo ha reflejado la mitad del aumento de la carga de trabajo. El resultado es una grave escasez de recursos humanos en el contexto de la carga de trabajo de radiología. Una solución propuesta a este problema es el uso de máquinas para interpretar imágenes médicas y detectar anomalías.
El software de análisis de imágenes médicas utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para leer y evaluar imágenes. Es capaz de examinar cientos de imágenes a la vez y, por lo tanto, puede gestionar grandes cargas de trabajo. Se le puede entrenar para «marcar» imágenes con hallazgos sospechosos, lo que puede acelerar los procesos para los radiólogos en el sentido de que no necesitan revisar todas las imágenes y centrarse en las que están marcadas.
Aidoc: Aidoc, una empresa con sede en Tel Aviv, ha desarrollado un software de análisis de imágenes médicas que proporciona apoyo diagnóstico para las tomografías computarizadas de cuerpo entero. La aplicación analiza las tomografías computarizadas de la cabeza, el cuello, el tórax y el abdomen, y es capaz de detectar anomalías visuales de alto nivel. Un estudio de caso realizado por la empresa demostró que el uso de Aidoc redujo significativamente el tiempo de respuesta de los informes, en particular para los escaneos de la cabeza y el cuello.
Arterys: Arterys es una empresa con sede en San Francisco que combina algoritmos de IA de aprendizaje profundo con computación en la nube. Se ha demostrado que el software de análisis de imágenes médicas aumenta la velocidad y la precisión del análisis. Desarrollado inicialmente para resonancias magnéticas cardíacas, Arterys ha desarrollado aplicaciones similares para resonancias magnéticas hepáticas, resonancias magnéticas pulmonares y mamografías, y ayuda a identificar lesiones patológicas en estas regiones.
Al final del día, el software de análisis de imágenes médicas es tan bueno como los algoritmos informáticos en los que se basa. Un ordenador no «ve» las cosas y no puede pensar, y su salida se basa en una serie de números y algoritmos. Por lo tanto, los resultados generados se basan en los algoritmos con los que se ha programado. Por lo tanto, hay mucho margen de error aquí, ya que la tecnología aún está naciente. Si bien el software de análisis de imágenes médicas ciertamente puede reducir la carga de trabajo del radiólogo, aún no está listo para reemplazar completamente al radiólogo. Todavía está en sus inicios y no se utiliza con tanta frecuencia como su contraparte menos automatizada, el software de procesamiento de imágenes médicas.
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El software de procesamiento de imágenes médicas, en esencia, transforma las imágenes después de que se han adquirido. Si bien algunos grupos consideran que el software de procesamiento de imágenes médicas forma parte del software de análisis de imágenes médicas, no ayuda mucho a analizar las imágenes. Sin embargo, el procesamiento facilita el trabajo del análisis manual para el radiólogo. El procesamiento de imágenes médicas es de tres tipos: segmentación de imágenes, registro de imágenes y visualización de imágenes.
La segmentación se refiere al proceso de dividir una sola imagen en partes o segmentos pequeños. Idealmente, estos segmentos deben ser significativos, es decir, cada segmento debe representar una estructura u órgano diferente.
El software de segmentación de imágenes médicas es capaz de realizar las siguientes funciones:
Localización de la región de interés: el software puede identificar anomalías en la región de interés, incluidos tumores, nódulos y otras patologías.
Discernir los límites anatómicos: el software de segmentación puede identificar los límites de las estructuras corporales, como los vasos sanguíneos.
Medición de volúmenes: el software de segmentación de imágenes médicas se puede utilizar para calcular los volúmenes de estructuras específicas, como cavidades anatómicas o tumores. Es particularmente útil controlar los cambios en el tamaño del tumor durante el curso del tratamiento.
El registro de imágenes es un proceso que permite alinear las imágenes de la manera correcta. En esta técnica, el ordenador está familiarizado con una serie de imágenes «objetivo». Cuando se introduce una nueva imagen, esta nueva imagen «de origen» se transforma para que se alinee de manera similar a la imagen de destino. El registro de imágenes se puede lograr mediante tres métodos: modelos de transformación, funciones de similitud y procedimientos de optimización.
Aplicaciones de registro de imágenes mediante software de procesamiento de imágenes médicas:
Fusión de imágenes: en la fusión de imágenes, los datos de imágenes médicas que provienen de diferentes fuentes se pueden combinar en un único conjunto de datos. Esto es extremadamente útil para entender cómo la anatomía se correlaciona con los procesos funcionales. Por ejemplo, las tomografías computarizadas proporcionan información estructural, mientras que las TEP proporcionan información metabólica. Mediante la fusión de imágenes, ambos conjuntos de información se pueden obtener a través de un único conjunto de datos.
Estudiar los cambios a lo largo del tiempo: el registro de imágenes puede usarse para comparar una serie de imágenes a lo largo del tiempo. Esto es útil para evaluar los cambios dentro de la misma sesión de imágenes, como los movimientos del corazón o la función respiratoria. También se puede aplicar a cambios a largo plazo, como el seguimiento de la progresión de una enfermedad a lo largo de unos años.
Caracterización de las características anatómicas: El registro de imágenes también puede comparar imágenes entre diferentes sujetos de una población. Esto se puede utilizar para caracterizar las características anatómicas en una población determinada.
Procedimientos intervencionistas: La cirugía asistida por computadora es posible con el registro de imágenes. Al aplicar la tomografía computarizada preoperatoria o la imagen de IRM en el entorno intraoperatorio, se hace posible la cirugía guiada por imágenes.
El software de visualización de imágenes médicas cambia la forma en que se puede ver el conjunto de datos original. Esto permite el análisis desde diferentes puntos de vista. La visualización es esencialmente el proceso de explorar datos, transformarlos si es necesario y, a continuación, visualizarlos con mayor profundidad y claridad en comparación con el conjunto de datos original. Existen varias técnicas de posprocesamiento que permiten la visualización de imágenes médicas.
Aplicaciones de visualización de imágenes mediante software de procesamiento de imágenes médicas:
Reconstrucción 3D: el software de imágenes médicas 3D casi siempre está integrado en los programas de software de procesamiento de imágenes médicas normales. La reconstrucción 3D implica la adición de todas las secciones adquiridas en un solo conjunto de datos y su combinación en una sola imagen. Esto permite a los operadores interpretar fácilmente las anomalías, ya que hay una mejor orientación anatómica en comparación con las secciones individuales. El software de imágenes médicas 3D también ayuda a identificar las anomalías más rápidamente. De ser necesario, se pueden visualizar más detalles con visualización 2D.
Visualización 2D: es una inversa de la técnica de reconstrucción 3D. Se puede usar para mostrar los datos de imágenes originales de reconstrucciones 3D o 4D, o se puede usar para ver diferentes secciones del conjunto de datos original. Un ejemplo de visualización 2D es el reformateo multiplanar, que permite crear nuevas secciones a partir de reconstrucciones 3D y 4D, en planos que son diferentes de los planos originales. La MPR encuentra aplicación en la visualización de estructuras curvilíneas, incluidos el canal espinal y los vasos sanguíneos. La mayoría de los tipos de software de imágenes médicas en 3D también permiten MPR.
El aumento simultáneo en el número de pacientes que se someten a imágenes médicas de diagnóstico y la calidad de las imágenes médicas que se adquieren, lo que significa enormes archivos de datos, ha llevado a que centros de salud y hospitales manejen volúmenes masivos de conjuntos de datos. El almacenamiento, la recuperación y el manejo de este enorme volumen de datos de imágenes pueden ser un desafío en sí mismo. El software de gestión de imágenes médicas facilita este proceso mediante la organización e integración de dichos conjuntos de datos.
El software de administración de imágenes médicas consiste en un servidor PACS que se puede integrar con una estación de trabajo DICOM normal. Un software de gestión de imágenes médicas estándar debe tener las siguientes funciones:
Reemplaza el archivado físico mediante el almacenamiento digital de todos los conjuntos de datos de imágenes médicas de forma organizada.
Permite a los radiólogos acceder a los datos de imágenes médicas desde cualquier ubicación geográfica y permite que varios usuarios vean los datos al mismo tiempo en diferentes sistemas.
Permite exportar imágenes a otros formatos de archivo, de modo que se puedan utilizar para la enseñanza, el aprendizaje o la difusión de imágenes a través de publicaciones y sitios web.
Permite la integración de datos de imágenes médicas con datos de pacientes en otros registros, como el registro médico electrónico, el sistema de información de salud y el sistema de información radiológica (RIS).
Una desventaja importante de las imágenes médicas es la exposición a la radiación. Ahora es posible medir la dosis de radiación involucrada durante la adquisición de la exploración con el software de seguimiento.
Con el uso cada vez mayor del diagnóstico y la intervención guiados por TC, incluidas las exploraciones basadas en medicina nuclear y la angiografía, ha habido un aumento constante de la exposición a la radiación tanto de los pacientes como de los médicos. Los organismos estatutarios lo han notado y han hecho obligatorio realizar un seguimiento de la cantidad de radiación que reciben los pacientes e introducirla en sus registros de salud. También es necesario realizar un seguimiento de la cantidad de radiación a la que están expuestos los médicos durante el curso de su trabajo.
Para facilitar el seguimiento de la dosis, varios desarrolladores de software de gestión de imágenes médicas han ideado soluciones. Por ejemplo, GE ofrece un programa llamado DoseWatch. Realiza un seguimiento de la dosis de radiación administrada a los pacientes en una institución determinada. Los datos se pueden clasificar de acuerdo con el dispositivo individual, el protocolo o el operador para que sea más fácil identificar los valores atípicos de dosis. Otras aplicaciones, como Sectra, ofrecen un seguimiento de dosis basado en la web. Sectra está certificada por el Colegio Estadounidense de Radiólogos y puede enviar los datos de dosis de un hospital directamente a su Registro de índice de dosis.
PostDICOM integra las funciones del software de imágenes médicas que hemos descrito anteriormente en un programa repleto de funciones. Es un sofisticado software de gestión de imágenes médicas que permite el almacenamiento y la recuperación de imágenes médicas en la nube. PostDICOM es compatible con múltiples sistemas operativos, incluidos Windows, Linux, Mac OS y Android. Este software gratuito de imágenes médicas ofrece opciones de visualización avanzadas y está integrado con el software de segmentación de imágenes médicas. Se puede comprar almacenamiento adicional a un costo nominal. Visite postdicom.com para obtener más información sobre este práctico software.
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