La inteligencia artificial ayuda al análisis de imágenes radiológicas en el Hospital Universitario Quirónsalud Madrid

Imagen de una radiografía de mano en la que la IA detecta dos fracturas encuadradas en amarillo.

Los programas de inteligencia artificial en Radiología mejoran la práctica clínica de los profesionales y la hacen más segura. El Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid tiene clara su utilidad, por lo que está incorporando esta herramienta cada vez a más tipos de imágenes. En la actualidad existen cuatro áreas en las que ya se trabaja diariamente con inteligencia artificial en el análisis de imágenes: Urgencias, mamografías, resonancias cardiacas y tomografías computarizadas pulmonar y cerebral. La primera es Urgencias, donde un algoritmo de inteligencia artificial analiza todas las radiografías óseas y de tórax para ayudar a los médicos de Urgencias a detectar cualquier fractura (incluso las más sutiles) y las placas de tórax en busca de nódulos pulmonares, condensaciones, derrames o fracturas costales. "El software que estamos utilizando posee una sensibilidad similar a la de un radiólogo experto y superior a la de un médico no formado específicamente en el análisis radiológico. La utilización de la inteligencia artificial ayuda mucho a mejorar la seguridad de nuestros pacientes", explica el Dr. Vicente Martínez de Vega, jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid.

IA en Diagnóstico por la Imagen3_mamografia

Imagen de la estadificación de riesgo de una mamografía a través de IA (mensaje a la derecha de la imagen), en la mamografía se marca la masa sospechosa encuadradas en violeta.

En el análisis mamográfico, el programa de IA analiza mamografías y ecografías, detecta lesiones sospechosas y ofrece un índice de riesgo de cáncer. "Estos análisis se realizan de forma automática. No evitan que el radiólogo deba seguir analizando la prueba, pero permiten que los más expertos puedan dedicarse solo a valorar las pruebas más complejas", explica del Dr. Martínez de Vega. "Estas IA se han entrenado analizando millones de imágenes en las que han estudiado muchas características: microcalcificaciones, densidades asimétricas, márgenes especulados… Clasifican toda esta información y nos ofrecen un análisis muy fiable".

IA en Diagnóstico por la Imagen4_nodulo pulmonarImagen de una tomografía computarizada pulmonar en la que la IA muestra la presencia de un nódulo pulmonar sospechoso.

La nueva tomografía computarizada Photon Counting también ofrece herramientas de IA que permiten análisis instantáneos de presencia de nódulos pulmonares o derrames cerebrales. "Este escáner detecta automáticamente si existen nódulos pulmonares. Si observa su presencia envía la prueba marcada al radiólogo que debe confirmar su presencia. Lo mismo hace con las tomografías computarizadas cerebrales; si detecta una hemorragia, alerta a los especialistas".

La IA también es muy útil en el análisis de resonancia magnética cardiaca. Ofrece a los radiólogos una secuencia de imágenes denominadas 4D flow que permiten valorar el flujo sanguíneo de cualquier vaso en tres dimensiones durante un ciclo cardiaco. "Gracias a esta herramienta podemos estudiar la dirección y el volumen de flujo, de los vasos, la velocidad pico, gradientes de presión y la fracción de regurgitación de una forma muy visual y cuantificable, lo que nos ayuda a estudiar fácilmente patologías como la comunicación interauricular, la interventricular, los ductus arteriosos, cualquier patología valvular, las afecciones de la aorta, como los aneurismas o las disecciones, y las malformaciones congénitas.

En opinión del Dr. Martínez de Vega, cada vez será más común el uso de estas herramientas: "Hasta hace no mucho tiempo un escáner de tórax estaba compuesto por 50 imágenes. Ahora tiene 1.200. Ningún radiólogo puede analizar tantas imágenes. Necesitamos que la IA nos ayude. Además, hay lesiones que el ojo de un humano no llega a ver y que la IA detecta. Los radiólogos ya no podemos elegir si debemos utilizar o no la IA: si no la utilizamos estaremos haciendo peor medicina".