La tecnología de imagenología médica hoy y hacia dónde se dirige

Cuando escucha el término 'imagenología médica', la primera imagen que le viene a la mente es la de una radiografía, o rayos X como se conoce más comúnmente. Si bien las radiografías son el método más antiguo y el empleado con mayor frecuencia en la imagenología médica, hoy en día hay mucho más en este intrigante e innovador campo de la ciencia. En este artículo, intentamos revisar el estado actual de las cosas y los últimos avances en la tecnología de imagenología médica, así como delinear áreas donde se anticipan grandes avances en un futuro no muy lejano.

El término 'tecnología de imagenología médica' tiene una definición amplia y abarca cualquier técnica que ayude a los profesionales médicos a ver el interior del cuerpo o áreas que no son visibles a simple vista. La visualización de estas estructuras puede ayudar en el diagnóstico de enfermedades, planificación del tratamiento, ejecución del tratamiento —como a través de intervenciones guiadas por imágenes—, así como en el monitoreo y la vigilancia.

El vasto alcance del diagnóstico por imagen médico: qué implica

Hoy en día, la imagenología médica es integral para el diagnóstico y manejo de enfermedades. La forma más antigua de imagenología médica de diagnóstico fue la unidad de Rayos X, introducida por Roentgen en 1895. Desde entonces, la imagenología radiográfica ha recorrido un largo camino, y los rayos X tradicionales están siendo reemplazados rápidamente por la tomografía computarizada (TC), que combina el poder del procesamiento informático con las imágenes de rayos X. Los escáneres de TC toman imágenes en tres planos diferentes. La tecnología de TC en sí misma ha experimentado un refinamiento a lo largo de los años. El grosor de los cortes de imagen se ha reducido y ha llegado la TC espiral, que reduce drásticamente el tiempo de adquisición de imágenes.

La resonancia magnética (RM) surgió a finales del siglo XX, en un momento en que las preocupaciones sobre la exposición a la radiación durante la imagenología médica estaban en su punto máximo. Este sistema de imagenología utiliza campos magnéticos naturales para adquirir imágenes de las estructuras internas del cuerpo. Aunque inicialmente la RM tenía un uso diagnóstico limitado, las mejoras en el equipo han permitido que se convierta en la modalidad de imagenología preferida para tejidos blandos y estructuras vasculares. Las máquinas de RM más nuevas son dispositivos compactos y abiertos que ya no hacen que los pacientes sientan claustrofobia.

La ultrasonografía es otra modalidad de imagenología que no emplea radiación. Utiliza ondas sonoras reflejadas para pintar una imagen de los órganos internos. Una gran ventaja del ultrasonido es su portabilidad. Ha ganado una aplicación médica generalizada, como para exámenes de cabecera, estudio de estructuras vasculares y en obstetricia para evaluar la salud fetal.

Otras técnicas avanzadas de imagenología médica han aprovechado el poder de los radioisótopos nucleares. La tomografía por emisión de positrones (PET) permite que las moléculas radiomarcadas, como la glucosa, sean absorbidas por los tejidos corporales. Luego son detectadas por sensores y su distribución da pistas para el diagnóstico. La introducción de medios de contraste ha llevado a la imagenología específica del sitio, como la angiografía por TC. El material radiomarcado se inyecta en el torrente sanguíneo y las estructuras vasculares se pueden visualizar fácilmente. Esto ayuda a identificar anomalías vasculares y hemorragias. Las moléculas radiomarcadas también pueden ser absorbidas por ciertos tejidos, lo que ayuda a reducir el diagnóstico. Por ejemplo, el tecnecio-99 se utiliza en gammagrafías óseas y el yodo-131 se utiliza para estudiar el tejido tiroideo. A menudo, dos o más de las técnicas de imagenología anteriores se combinan para dar al médico una idea definitiva de lo que está sucediendo en el cuerpo del paciente.

Cómo ha progresado la tecnología de imagenología médica a lo largo de los años

La tecnología de imagenología médica ha progresado a pasos agigantados a lo largo de los años. Esto no se ha limitado a las modalidades a través de las cuales se adquieren las imágenes. Ha habido un énfasis cada vez mayor en el posprocesamiento y en formas nuevas y más avanzadas de compartir y almacenar imágenes médicas. La idea aquí es extraer el máximo beneficio de las tecnologías existentes y difundirlo a la mayor cantidad posible de personas.

En el ámbito de la imagenología médica de diagnóstico, los médicos ahora pueden manipular las imágenes para obtener mayores conocimientos e información del mismo conjunto de datos.

Avances en el almacenamiento y recuperación de datos de imágenes

Con los diferentes tipos de dispositivos de imagenología empleados hoy en día y los datos únicos que producen, la integración y la facilidad de colaboración son de sumo interés para las instituciones de salud y los usuarios finales. Casi todos los tipos de imágenes hoy en día se adquieren digitalmente y consisten en enormes archivos de datos. Un desarrollo importante en este sentido ha sido la introducción de PACS (Sistema de Archivo y Comunicación de Imágenes). Es una plataforma que permite el almacenamiento y visualización integrados de imágenes médicas de diversos dispositivos y sistemas. En el servidor PACS, las imágenes se almacenan principalmente en el formato DICOM (Imágenes Digitales y Comunicaciones en Medicina).

DICOM es un estándar desarrollado por el Colegio Americano de Radiólogos. Todas las imágenes, incluyendo las tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, ultrasonidos y escaneos PET, deben almacenarse, recuperarse y compartirse solo en el formato DICOM. El formato DICOM tiene detalles del paciente incrustados en la imagen para minimizar los errores de diagnóstico. Hay una serie de aplicaciones de visualización DICOM disponibles en el mercado, y cada una tiene una gama diferente de características que ayudan a los médicos en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.

Herramientas avanzadas de imagenología médica

Tecnología de imágenes médicas 3D

Otra rama de la reconstrucción 3D es la reconstrucción multiplanar (MPR). MPR es el proceso de obtener nuevos cortes de imágenes a partir del modelo reconstruido en 3D. Los nuevos cortes están en planos diferentes a los de los cortes que se adquirieron originalmente. Esto se vuelve particularmente útil cuando se rastrea el curso de estructuras importantes como la aorta.

Proyecciones de intensidad

El software de imagenología actual tiene múltiples funciones para ayudar a los profesionales de la salud a estudiar su región de interés en detalle. Una de esas funciones es la proyección de intensidad. Los médicos pueden optar por editar la imagen de un área reconstruida mostrando solo los valores de TC máximos o mínimos. Estas se denominan proyecciones de intensidad máxima y mínima, respectivamente (MIP y MINIP). Aumentan el contraste entre el área de interés y los tejidos normales circundantes.

Imágenes 3D reales

La tecnología de reconstrucción 3D aún no es tan precisa como nos gustaría, y algunos médicos prefieren revisar múltiples secciones 2D para evitar errores. Un desarrollo interesante en esta área son las imágenes 3D 'reales'. Este innovador sistema de imagenología permite a los médicos ver e interactuar con una réplica virtual de un órgano o estructura corporal. La imagen aparece en forma de holograma, y los médicos pueden rotar virtualmente la estructura, cortar secciones transversales e identificar hitos anatómicos vitales. Tal herramienta podría volverse indispensable para planificar cirugías en el futuro.

Fusión de imágenes

Una herramienta avanzada de imagenología médica llamada fusión de imágenes está disponible en muchas aplicaciones DICOM. Permite la fusión de dos o más conjuntos de datos de imágenes en un solo archivo. Esto puede combinar las ventajas de diferentes modalidades de imagenología. Las técnicas de fusión de imágenes más frecuentes y útiles son PET/TC y fusión de imágenes PET/RM, que combinan las ventajas de la exploración PET, la exploración por TC y la RM. El PET ayuda a identificar y localizar el área de interés (generalmente un área maligna o inflamada). La TC proporciona un excelente detalle anatómico de la extensión de la lesión, así como de los planos tisulares involucrados. La RM ayuda a lograr la resolución de tejidos blandos. Cuando se combinan, hay un aumento notable en la sensibilidad y especificidad de las investigaciones de imagenología de diagnóstico.

Imágenes en tiempo real

Tradicionalmente, siempre se ha entendido que habría un 'retraso' entre el momento en que se adquiere la imagen y cuando se interpreta. El retraso proviene del tiempo que lleva procesar y preparar la imagen, presentarla al radiólogo y luego que el radiólogo vea cada sección de la imagen y aplique su conocimiento para interpretarla. Este retraso puede afectar significativamente los resultados clínicos, especialmente en situaciones de emergencia como traumatismos, donde el tiempo es esencial.

Hoy en día, muchos sistemas de imagenología ofrecen resultados en 'tiempo real', lo que significa que el retraso entre la adquisición de la imagen y la interpretación es mínimo o nulo. Los médicos pueden ver imágenes en una pantalla mientras el paciente todavía está en la unidad de imagenología. Esto no solo reduce el retraso, sino que tiene el beneficio adicional de ver los sistemas corporales en funcionamiento en tiempo real y, por lo tanto, evaluar su integridad funcional. Por ejemplo, la función de deglución del esófago se puede evaluar de esta manera para detectar posibles causas de disfagia. De manera similar, los movimientos fetales se pueden ver en tiempo real con ultrasonido. El poder de las imágenes en tiempo real hace posible que los cirujanos tomen decisiones intraoperatoriamente.

Un vistazo al futuro de la tecnología de imagenología médica

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para simular la inteligencia humana. Esto se aplica principalmente a funciones cognitivas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. En el contexto de la imagenología médica, la IA puede ser entrenada para detectar anomalías en el tejido humano, ayudando así tanto en el diagnóstico de enfermedades como en el monitoreo de su tratamiento. Hay tres formas en las que la IA puede ayudar a los radiólogos. La IA puede examinar enormes conjuntos de datos de imágenes e información de pacientes a velocidades sobrehumanas. Esto puede agilizar los flujos de trabajo. En segundo lugar, la IA puede ser entrenada para detectar anomalías que son demasiado pequeñas para ser discernidas a simple vista. Esto puede mejorar la precisión diagnóstica. En tercer lugar, la IA se puede utilizar para recuperar escaneos de imágenes anteriores del registro médico electrónico (EMR) de un paciente y luego compararlos con los últimos resultados de escaneo del paciente. Otros aspectos del EMR del paciente, como cualquier historial médico pertinente, también se pueden recuperar y utilizar para facilitar el diagnóstico.

Varias empresas han tenido éxito en la incorporación de IA en sistemas de imagenología, pero ninguna de ellas está disponible para uso comercial hasta el momento. Un ejemplo de software de imagenología médica integrado con IA es Viz, que mejora tanto la detección como el tiempo de tratamiento en pacientes con obstrucciones de grandes vasos (LVO). El software es capaz de detectar LVO en múltiples imágenes a través de varias bases de datos hospitalarias. 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 inmediato. Para una enfermedad dependiente del tiempo como el accidente cerebrovascular, esto tiene el efecto de mejorar enormemente los resultados y reducir la carga de costos en el sistema de salud.

Aplicaciones basadas en la nube

Tanto el rápido avance en la tecnología de imagenología como el uso omnipresente de imágenes médicas en la atención médica han resultado en una urgencia por encontrar formas innovadoras de almacenar y compartir datos de imágenes médicas. En este contexto, la tecnología en la nube ha surgido como uno de los principales determinantes del futuro de la tecnología de imagenología médica. La tecnología en la nube permite el almacenamiento y el intercambio de datos independientemente de la ubicación geográfica con la ayuda de Internet. Las aplicaciones de imagenología médica basadas en la nube facilitan el almacenamiento y la recuperación de archivos de imágenes en formato DICOM. Aumentan la eficiencia y disminuyen los costos. Los profesionales de la salud pueden colaborar en datos de imágenes médicas desde todo el mundo. El resultado final son mejores resultados de salud para los pacientes.

Las aplicaciones basadas en la nube también mejoran el proceso de 'blockchain' (cadena de bloques). Un 'blockchain', en términos simples, es la adición de un nuevo registro digital a uno antiguo, al igual que agregar un nuevo eslabón a una cadena física existente. Las imágenes disponibles en la nube se pueden agregar a una cadena de bloques, lo que hace que la información médica del paciente sea accesible para cualquier médico en cualquier lugar del mundo.

PostDICOM - A la vanguardia de la tecnología de imagenología médica

PostDICOM combina lo mejor de lo último en tecnología de imagenología médica. Es una de las pocas aplicaciones de visualización DICOM basadas en la nube que existen. Los archivos DICOM almacenados en el servidor Cloud PACS están protegidos con cifrado SSL. PostDICOM incorpora tecnología de imágenes médicas 3D y ofrece funciones avanzadas de manipulación de imágenes, incluida la reconstrucción multiplanar, proyección de intensidad (máxima, promedio y mínima) y fusión de imágenes. Los documentos clínicos también se pueden almacenar y ver con la aplicación. Es compatible con los principales sistemas operativos (Windows, Mac OS, Linux) y se puede acceder desde computadoras portátiles, tabletas y teléfonos inteligentes. Lo mejor de todo es que, para usuarios básicos, es absolutamente gratis probar el espacio de almacenamiento en la nube.