domingo 21 julio, 2024
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Cómo tratar una imagen médica cada 3 segundos durante 8 horas

En el mundo de la medicina en constante evolución, los avances tecnológicos nos han llevado a un punto en el que la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el campo de la radiología. En las últimas dos décadas, la combinación de potentes dispositivos informáticos, importantes inversiones de gigantes tecnológicos y la amplia disponibilidad de datos, ha abierto nuevas puertas a investigación de la IA, particularmente en el ámbito de las imágenes médicas.

En este artículo exploramos el papel de la IA en radiología, sus prometedoras aplicaciones en diferentes campos de la imagen y por qué la IA “aumenta” a los radiólogos en lugar de reemplazarlos.

IA y Radiología: ¿Dónde nos encontramos ahora?

La aparición de modelos de IA como herramientas de alto valor para la radiología es el resultado de un progreso sustancial en varios dominios. En primer lugar, la disponibilidad y asequibilidad de los dispositivos informáticos significa que se han desarrollado mecanismos de procesamiento de datos más eficientes. Además, el crecimiento significativo de la cantidad de imágenes médicas y datos de imágenes implica que los conjuntos de datos están más disponibles, lo que a su vez permite desarrollar algoritmos más precisos y entrenar y mejorar modelos de aprendizaje profundo.

Como tal, la IA está ahora presente en todas las etapas de los procesos de obtención de imágenes médicas, independientemente de la modalidad o especialidad, ya sea en diagnóstico por imágenes, radiología intervencionista o radiómica.

Profundicemos en cómo las herramientas de inteligencia artificial pueden desempeñar su papel en cada uno de estos campos.

Las numerosas aplicaciones de la IA en el diagnóstico por imágenes

Desde la adquisición de datos hasta la reconstrucción de imágenes, el análisis de imágenes o la generación de informes, la IA puede ayudar a los radiólogos de muchas maneras. La carga de trabajo del radiólogo promedio ha aumentado de forma constante en los últimos años: las investigaciones indican que el radiólogo promedio interpreta una imagen cada 3 a 4 segundos durante una jornada laboral de 8 horas. Esta presión conduce inevitablemente a errores, que la IA tiene el potencial de reducir.
En primer lugar, la IA puede mejorar los flujos de trabajo y automatizar tareas, lo que evita tener que hacer malabarismos con varios sistemas y elimina las tareas tediosas y repetitivas. La IA también ha demostrado su valía en entornos de alta presión, como los departamentos de emergencias, gracias a sus capacidades interpretativas (en particular, la capacidad de reconocer hallazgos) y no interpretativas, como la priorización de tareas. La IA puede incluso ayudar a redactar informes: un estudio reciente evaluó las capacidades de redacción de ChatGPT y concluyó que eran satisfactorias. Otras aplicaciones de IA incluyen redes generativas adversarias, codificadores automáticos variacionales y codificadores automáticos, que pueden contribuir, cada uno a su manera, a mejorar los procesos de diagnóstico y de toma de decisiones, eliminando ruido y segmentando imágenes, aprendiendo a comprender imágenes y detectar anomalías, o creando imágenes realistas con fines de formación o investigación.

Con todo esto, podemos claramente afirmar que la IA se está convirtiendo en el nuevo gran aliado del radiólogo.
Dentro de este panorama evolutivo de la atención médica, en Dedalus imaginamos un futuro en el que la Inteligencia Artificial (IA) se integra perfectamente con nuestras soluciones de TI para el diagnóstico por imágenes revolucionando la radiología y al mismo tiempo mejorando las capacidades de los profesionales de la salud. Creemos firmemente en aprovechar la tecnología de IA para empoderar al personal de radiología, ayudándolos en sus tareas diarias sin desplazamientos.
Estamos comprometidos a invertir en este dominio, particularmente en modelos de lenguaje grande (LLM), que integraremos en nuestra suite de TI de imágenes médicas, DeepUnity. Nuestra visión une las capacidades de la IA con otros sistemas existentes, agilizando los flujos de trabajo clínicos y ofreciendo asistencia inteligente a través de un chatbot. Este chatbot resumirá de manera eficiente los informes de los pacientes, traducirá documentos, responderá consultas e incluso generará informes médicos. Reconociendo los desafíos que enfrentan los médicos debido a la fragmentación de los sistemas y los procesos manuales, buscamos mejorar la eficiencia a través de soluciones potenciadas por la IA.
Además, en respuesta a la creciente disponibilidad de soluciones de IA destinadas a apoyar a los profesionales de la salud, en Dedalus ya estamos invirtiendo en la integración del mercado de la IA. Al centrarnos en esta iniciativa, estamos totalmente comprometidos a garantizar flujos de trabajo más fluidos y un soporte de decisiones más rápido para la eficiencia clínica, reduciendo así los costos de implementación.
Nuestro enfoque centrado en el cliente subraya todo lo que hacemos, ya que reconocemos que solo priorizando a nuestros clientes podemos lograr un proceso de integración perfecto y, en última instancia, mejorar la calidad de la atención al paciente.

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