Inteligencia Artificial: El Siguiente Paso Hacia Una Tomografía Computarizada Más Segura y Clara

Las imágenes de tomografía computarizada (TC) requieren altas dosis de radiación para producir imágenes claras. Muchos pacientes conocen los riesgos que esto representa para su salud, y sus proveedores de atención sanitaria también lo saben. Pero si bien reducir simplemente la dosis de radiación pudiera parecer una medida de seguridad prudente, esto tiende a producir imágenes de TC con más “ruido”, que son granuladas o borrosas, y dificultan que los médicos diagnostiquen patologías sutiles. No identificar estos problemas en sus primeras etapas puede ser mucho más peligroso para el paciente que una dosis de radiación más alta, por lo que los radiólogos deben realizar cálculos delicados, realizando imágenes de diagnóstico en dosis “tan bajas como sea razonablemente posible”. Sin embargo, este no es su único desafío. Una vez finalizado el examen, la lectura de las imágenes de TC producidas en la dosis más baja posible puede perjudicar la eficiencia, la confianza clínica y capacidad de los radiólogos para realizar informes de manera oportuna. Todos estos desafíos se pueden unir entre sí para hacer que la clínica de escaneo de diagnóstico opere a un nivel de eficiencia y precisión diagnóstica que está muy por debajo de su potencial.

Sin embargo, existen otras formas de mejorar la calidad de las imágenes de TC sin aumentar la dosis de radiación. Introducida a finales de la década de 2000, la reconstrucción iterativa (RI) es una técnica que reduce el ruido de la imagen. Aunque son mucho más claras que las imágenes de TC convencionales, las imágenes de RI tienen ventajas y desventajas: precisan de un tiempo de procesamiento más largo, hay límites en cuanto a la cantidad de radiación que se puede reducir y no son adecuadas para todas las ocasiones. Además, los algoritmos son propiedad de vendedores y escáneres específicos, lo que significa que es posible que los centros que esperan beneficiarse de la RI deban reemplazar completamente sus equipos, lo que ralentiza la adopción de esta valiosa tecnología por parte de las clínicas. Para seguir aprovechando las ventajas de la RI y evitar sus inconvenientes, es necesario pasar a tecnologías más nuevas a fin de mejorar la calidad de la imagen de TC en las fases de reconstrucción y posprocesamiento.

Software basado en IA: el siguiente paso adelante

Las herramientas de aprendizaje automático basadas en IA procesan imágenes de TC en segundos y reducen el ruido en muchas dosis diferentes y para muchos tipos de exámenes diferentes, una versatilidad que la RI nunca ha podido ofrecer. Este avance es transformador: por primera vez, es posible que los médicos no necesiten elegir entre imágenes claras y una dosis de radiación baja, lo que se traduce en mejores resultados de salud para los pacientes y mejores resultados operativos y financieros para los proveedores de atención médica. Aún mejor, ciertos softwares nuevos basados ​​en inteligencia artificial son genéricos, lo que significa que se pueden usar con escáneres de TC más antiguos de varios vendedores. Esto hace que la mejora de la calidad de la imagen sea accesible para todas las clínicas, incluidas aquellas para las que la RI fue difícil de adoptar. De hecho, estas clínicas más pequeñas y de menos recursos tienen más que ganar, porque la capacidad de producir mejores imágenes a partir de escáneres más antiguos alarga la vida general de diagnóstico de los escáneres. Además, pueden optimizar el flujo de trabajo de imágenes de TC para reducir la acumulación de pacientes y aliviar a los radiólogos del desafío que supone leer imágenes poco claras.

Los centros que adoptan tecnologías de posprocesamiento basadas en IA están sentando las bases para sobresalir en la satisfacción de los empleados, los resultados de los pacientes, la calidad de las imágenes de TC y la precisión del diagnóstico. Estos beneficios se traducirán en sostenibilidad financiera y operativa a largo plazo para la clínica y beneficios de salud a largo plazo para los pacientes.

PixelShine Deep Learning Imaging Solutions está disponible a través de Radiology Oncology Systems, Inc. (“ROS”). PixelShine permite que cualquier escáner TC reacondicionado vendido por ROS ofrezca imágenes más claras con dosis más bajas para ayudar a mantener seguros a los pacientes. Para obtener más información, envíenos un correo electrónico a Info@RadiologySystems.com