The AI es utilizada para mejorar el análisis de imágenes médicas de radiología hepatobiliar.
Recientemente, se publicó un artículo en la revista Oncotarget que explora cómo la inteligencia artificial (AI) está revolucionando el análisis de imágenes médicas en el campo de la radiología hepatobiliar, es decir relacionada con el hígado y las vías biliares. Los investigadores destacan cómo técnicas avanzadas de AI pueden medir la “incertidumbre” en los diagnósticos, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más precisas y confiables.
En primer lugar, ¿qué es la cuantificación de incertidumbre? En términos simples, la cuantificación de incertidumbre es una herramienta que permite a los modelos de AI indicar qué tan seguros están de sus resultados. Por ejemplo, al analizar una imagen del hígado, la AI puede señalar áreas donde hay dudas, como lesiones pequeñas o bordes poco definidos, lo que alerta a los radiólogos para que presten atención adicional a esas zonas.
El artículo menciona dos avances clave, primero AHUNet, un modelo híbrido que combina imágenes 2D y 3D para analizar mejor la estructura del hígado. Aunque es muy preciso para medir el volumen total del hígado, tiene dificultades con lesiones pequeñas. Segundo, las Redes Bayesianas y Monte Carlo, técnicas que mejoran la confiabilidad de los diagnósticos al incorporar cálculos de probabilidad, lo que es especialmente útil en casos con imágenes de baja calidad o pacientes con anatomías atípicas.
El estudio destaca el uso de la AI para la detección temprana y ayuda a identificar cánceres como el carcinoma hepatocelular (HCC) en etapas iniciales, lo que mejora las opciones de tratamiento. Asimismo, minimiza las diferencias entre diagnósticos de distintos radiólogos, ofreciendo resultados más consistentes. De igual manera, el estudio detalla que algunos modelos pueden procesar imágenes en segundos, acelerando el flujo de trabajo en hospitales.
No obstante, a pesar de sus importantes ventajas, estas tecnologías requieren grandes cantidades de datos para entrenarse y pueden ser costosas en términos computacionales. Además, aún falta validar su eficacia en distintos entornos clínicos.
Aunque quedan desafíos por superar, estos avances prometen mejorar la calidad de la atención médica, especialmente en la detección y tratamiento de enfermedades complejas del hígado. En el futuro, estas herramientas podrían convertirse en un apoyo indispensable para los profesionales de la salud.
