miércoles 24 julio, 2024
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Integración de Salud Digna de IA LUNIT: estrategias en la optimización continua de la calidad médica.

Autores: Dr. José Azael Castro Sánchez1, Dr. Carlos Martín Galindo Sarco2, Dr. Benjamin Conde Castro3. Director Funcional de Imagenología, Salud Digna1, Gerente Clínico de Telerradiología, Salud Digna2, Jefe de Investigación en Imagenología, Salud Digna3

Salud Digna se ha destacado por su compromiso con la accesibilidad y calidad en el cuidado médico, aportando múltiples servicios de salud, entre los cuales se encuentran el diagnóstico médico a través de estudios de imagenología, mediante equipos de densitometría, radiografía, ultrasonido, mamografía, tomografía computarizada, resonancia magnética y PET-CT.

Entre los grandes retos, lograr la accesibilidad en todo México a través de más de 200 clínicas, tener altos estándares de calidad y continuar con el precio más asequible de todo el país. Para comprender la magnitud de la complejidad que exige esta gestión es importante mencionar que en el año 2022 se beneficiaron de todos los servicios de Salud Digna más de 23 millones de pacientes y para dar contexto de la infraestructura se cuenta con más de 150 equipos para radiografías y 120 mastógrafos.

Para asegurar nuestro liderazgo de calidad en diagnóstico de imagenología, se han reali-zado múltiples estrategias en innovación, destacaremos las estrategias más relacionadas con el enfoque a integrar la utilidad de las IA:

1) Selección y reclutamiento de talento humano: actualmente somos el equipo de médicos radiólogos más grande de todo México, con más de 220 médicos especialistas en radiología e imagen, los cuales tienen perfiles con distintos posgrados que incluyen conocimiento profundo en imagenología de mama, pediatría, neurología, patología musculoesquelética, oncología y PET-CT; esto también apoya en la eficiencia en la interpretación acorde a las distintas modalidades, dando como resultado mejorar la calidad acorde a los distintos perfiles de médicos radiólogos, como ejemplo: se asignan los estudios de mamografía a los médicos que tienen posgrado en imagenología de mama; esto permite que exista una gran disponibilidad nacional, es decir, independientemente de donde se realicen los estudios los pacientes, tendrán la oportunidad de que se realice la interpretación por un médico especialista con mayor conocimiento y experiencia.

2) Monitorización continua y permanente de las interpretaciones: con la innovación de un Centro de Monitoreo de radiología, integrado por 17 médicos radiólogos enfocados de tiempo completo a las actividades de apoyar, revisar y evaluar las interpretaciones reali-zadas de nuestro equipo integrado con más de 220 médicos radiólogos. Con este departa-mento es posible aplicar interpretaciones estandarizadas, apoyar dudas de interpretación, realizar doble firma en patologías complejas y relevantes, obtener métricas sobre impreci-siones diagnósticas para implementar el mejoramiento continuo personalizado y apoyar en protocolos de investigación, entre ellos incluidos con IA.

3) Capacitación continua en imagenología: con la creación de un departamento de ense-ñanza enfocado en posgrado para médicos especialistas de imagenología, para atender los temas de relevancia acorde a las necesidades del centro de monitoreo, de la expansión y apertura de nuevas clínicas, así como de la incorporación de distintas tecnologías, dando como resultado la capacitación constante en temas complejos y la aplicación de capaci-taciones relacionadas con IA.

4) Investigación en Imagenología: con la innovación de un departamento de investigación es posible gestionar diversos, para impulsar el desarrollo, rendimiento y la calidad de los procesos, que involucran los distintos departamentos de imagenología, principalmente el Centro de Monitoreo, Departamento de capacitación continua y Operaciones, por lo cual hace factible obtener investigación sobre el impacto de la IA.

5) Aplicación de IA en imagenología: desde septiembre del 2019 se encuentran integrados los algoritmos de LUNIT Insight CXR para radiografías de tórax y LUNIT MMG para mamografía, a través de la alianza que tiene Salud Digna con FUJIFILM. En lo que lleva el año 2023 se han analizado 754 mil radiografías de tórax y 543 mil mamografías, correspondientes al 22% y 16% del total de estudios de imagenología realizados en Salud Digna.

Profundizando en la diversidad de aplicaciones de IA en el campo de la imagenología cabe destacar que pueden clasificarse de numerosas formas, una forma de clasificarlas es acorde al momento en que interviene su utilidad según el flujo del paciente, desde que inicia la búsqueda de un servicio hasta incluso la retroalimentación de la satisfacción de la entrega del diagnóstico, teniendo en cuenta que una misma IA puede utilizarse en distintos momentos y por lo tanto tener distintas utilidades.

Para comprender la función de LUNIT en nuestra institución, mencionaremos en forma resumida el flujo de trabajo: todos los estudios realizados en cualquiera de las clínicas se envían de forma inmediata a una central para ser asignados a los distintos médicos radiólogos que se encuentra conectados en línea, previo a la asignación se evalúa de forma automática con la IA de LUNIT todas las radiografías de tórax y mamografías, otorgando etiquetas de alerta de hallazgos que requieran mayor prioridad de interpretación; cuando el médico radiólogo abre el estudio para interpretar ya se encuentra analizado por la IA, siendo posible observar la localización y descripción del hallazgo anormal en caso de tenerlo, siendo un apoyo para interpretar el estudio, por lo tanto puede enlistarse las principales aplicaciones de esta tecnología en nuestra institución:

a) Incremento de la precisión diagnóstica: apoya en la toma de decisiones del médico radiólogo, para priorizar los hallazgos relevantes e identificar la localización de las anormalidades. En las radiografías de tórax identifica los siguientes hallazgos: derrame pleural, nódulo pulmonar, tumor pulmonar, consolidación pulmonar, cambios fibróticos pulmonares, neumotórax, neumoperitoneo, calcificaciones, cardiomegalia y atelectasias; en los estudios de mamografía evalúa la densidad y la posibilidad de hallazgos relacionados con malignidad de cada proyección de mamografía.

b) Identificar patrones no visibles por humanos: provee una revisión adicional, ayudando a identificar posibles errores o detalles omitidos en la interpretación humana. Como ejemplos del uso de esta tecnología en radiografías de tórax puede identificar nódulos en puntos ciegos por sobreposición del tórax óseo, ápices, bases pulmonares y mediastino; diferencia la densidad del derrame pleural versus variantes anatómicas y categorizar cardiomegalia con el índice cardiotorácico; en mamografía permite identificar hallazgos relacionados de malignidad que podrían pasar inadvertidas por el ojo humano, como nódulos y calcificaciones pequeñas en mamografías que tengan composición c y d.

c) Mejorar del flujo de trabajo: apoya en la reducción del tiempo de interpretación, mejorar la administración de casos y facilitar la identificación de casos urgentes. Aplicado en radiografías de tórax es posible utilizarlo para la asignación de estudios a médicos que tienen mayor experiencia en radiología torácica, tener doble verificación para todos los estudios considerados emergencias como los son neumotórax, derrame pleural y neumo-peritoneo; en mamografía los casos etiquetados por la IA con hallazgos anormales serán verificados por un segundo medico radiólogo mediante el centro de monitoreo referido.

d) Aplicación en capacitación continua y divulgación científica: tener un filtro por la IA permite seleccionar casos para los distintos cursos que se aplican en nuestra institución, tanto de forma interna en temas relacionados de capacitación para los médicos radiólogos como para divulgación e investigación, enriqueciendo la experiencia del grupo de médicos radiólogos y fortaleciendo nuestra labor social en congresos médicos con el fin de enri-quecer la educación.

Podemos concluir que la integración de Salud Digna de la IA de LUNIT ha sido una estra-tegia exitosa para la optimización continua de la calidad médica, siendo un apoyo para el médico radiólogo en la interpretación; al adoptar esta tecnología, se reafirma el compromiso con la innovación y excelencia en el sector salud.

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