La inteligencia artificial en aplicada en imágenes de resonancia magnética permite diagnósticos más rápidos y precisos, y además facilita la formación de los profesionales de la salud.
Las resonancias magnéticas (MRI, en inglés) son una tecnología establecida y consolidada en el campo de la atención médica desde hace más de cuatro décadas. En la actualidad, el uso de inteligencia artificial (IA) para mejorar la calidad de las imágenes y agilizar tareas repetitivas relacionadas con el proceso de MRI es uno de los más recientes avances en este campo. La implementación de IA aumenta la eficacia y la eficiencia para los radiólogos y el equipo técnico que opera estas herramientas, esto conduce a diagnósticos más rápidos, incluida una detección más temprana de enfermedades como cáncer y una intervención más oportuna.
El Dr. Johnson Polakkal Joseph un especialista clínico en radiología con más de 15 años de experiencia en el campo de las MRI, explica la relevancia actual de la IA aplicada en este campo y cómo puede continuar evolucionando, ya que aún se encuentra en una etapa temprana. En este sentido, la digitalización avanzada de la tecnología y la introducción de la IA están haciendo de la MRI una herramienta diagnóstica aún más confiable.
Además, en muchos casos, la MRI es el último recurso que brinda el mayor nivel de detalle antes de un procedimiento quirúrgico, especialmente después de una radiografía y una tomografía computarizada (TC). Por ejemplo, las MRI cardíacas pueden mostrar las cámaras cardíacas y los tractos de salida desde varios ángulos, lo que proporciona detalles no vistos en otros tipos de escaneos o angiogramas, todo en un solo procedimiento de diagnóstico.
Según explica el Dr. Polakkal, otro de los beneficios de la IA es que permite programar una MRI cardíaca planificada por un técnico experto en MRI, sin necesidad de la presencia de un especialista cardíaco, lo que garantiza la optimización del escaneo. Asimismo, en el informe radiológico, la IA puede procesar imágenes y detectar nódulos o lesiones cancerosas minúsculas y en etapas tempranas, o cuantificar escaneos cerebrales para detectar enfermedades como demencia y Alzheimer, en niveles que podrían pasar desapercibidos incluso para los especialistas más experimentados.
Por otra parte, la IA permite escaneos más cortos de imágenes 3D y la carga de imágenes de MRI en plataformas de software de realidad virtual (RV), acortando la curva de aprendizaje para estos procedimientos. Los escaneos del cerebro visualizados con VR proporcionan al cirujano información adicional, para mejorar su toma de decisiones desarrollar un plan de acción más efectivo antes de comenzar un procedimiento invasivo.
La IA también acorta los tiempos de escaneo al convertir escaneos de MRI más rápidos y menos detallados en imágenes de mayor resolución, minimizando los problemas causados por el movimiento del paciente y reduciendo la incomodidad de estar en un espacio cerrado. La mejora en la tecnología ha permitido sistemas de MRI más extensos y de mejor calidad. Al incorporar el uso de IA y un mejor software, los escaneos mejorar su resolución y son más cortos.
Diversos estudios realizados por prestigiosas instituciones como la Universidad de Stanford, entre otras han demostrado que el uso de la IA para la reconstrucción de imágenes de MRI puede resultar en procedimientos de imagen mucho más rápidos, hasta la mitad o un cuarto del tiempo requerido anteriormente, sin perder calidad en las imágenes. Además, las imágenes generadas con la ayuda de la IA han sido calificadas como de mejor calidad en general que las generadas de manera tradicional. Incluso en pruebas ciegas, los radiólogos no pudieron distinguir entre imágenes generadas por la IA y las tradicionales, y los resultados fueron precisos de ambas formas.
