Inteligencia artificial (IA): el siguiente paso hacia una tomografía computarizada más segura y clara

La tomografía computarizada (TC) requiere altas dosis de radiación para producir imágenes claras, y muchos pacientes conocen los riesgos que esto representa para su salud; sus proveedores también lo saben. Pero si bien simplemente reducir la dosis de radiación puede parecer una medida de seguridad prudente, tiende a producir imágenes de TC "más ruidosas", que son granulosas o borrosas y dificultan a los médicos diagnosticar 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 se ven obligados a navegar por un cálculo delicado, realizando imágenes de diagnóstico con dosis "tan bajas como sea razonablemente posible". Sin embargo, este no es su único desafío: una vez finalizado el examen, la lectura de imágenes de TC producidas con la dosis más baja posible puede dañar la eficiencia de los radiólogos, la confianza clínica y la capacidad de producir informes de manera oportuna. Todos estos desafíos pueden agravarse entre sí y hacer que una clínica de diagnóstico por imágenes funcione 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 (IR) es una técnica que reduce el ruido de la imagen. Aunque son mucho más claras que las imágenes de TC convencionales, las imágenes IR tienen desventajas: tienen un tiempo de procesamiento más largo, hay límites en cuanto a cuánto se puede reducir la dosis de radiación y no son apropiadas para todos los casos de uso. Los algoritmos también son propiedad de proveedores y escáneres específicos, lo que significa que las instalaciones que esperan aprovechar la IR pueden necesitar reemplazar completamente su equipo, lo que retrasa la adopción de esta valiosa tecnología por parte de las clínicas. Para seguir desarrollando las ventajas de la IR y evitar sus desventajas, es necesario avanzar hacia tecnologías más nuevas para mejorar la calidad de la imagen de TC en las fases de reconstrucción y posprocesamiento.

Software basado en inteligencia artificial (IA): el siguiente paso adelante

Las herramientas de aprendizaje automático basadas en inteligencia artificial procesan las imágenes de TC en segundos y reducen el ruido en muchas dosis diferentes y para muchos tipos de exámenes diferentes, una versatilidad que la IR nunca ha podido ofrecer. Este avance es transformador: por primera vez, los médicos pueden no tener que elegir entre imágenes nítidas y una dosis baja de radiación, 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, algunos nuevos programas basados ​​en IA son independientes del proveedor, lo que significa que se pueden utilizar con escáneres de TC más antiguos de varios proveedores. Esto hace que la mejora de la calidad de la imagen sea accesible para todas las clínicas, incluidas aquellas para las que la IR fue difícil de adoptar. De hecho, estas clínicas más pequeñas y con pocos recursos son las que más tienen que ganar, porque la capacidad de producir mejores imágenes a partir de escáneres más antiguos alarga la vida útil general del diagnóstico de los escáneres. Además, pueden optimizar el flujo de trabajo de imágenes de TC para reducir la acumulación de pacientes y liberar a los radiólogos del desafío de leer imágenes poco claras.

Los centros que adoptan tecnologías de posprocesamiento basadas en inteligencia artificial están sentando las bases para sobresalir en satisfacción de los empleados, resultados para los pacientes, calidad de las imágenes de TC y precisión diagnóstica. Estos beneficios se traducirán en sostenibilidad financiera y operativa a largo plazo para la clínica y en 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 de TC reacondicionado vendido por ROS proporcione imágenes más claras con dosis más bajas para ayudar a mantener seguros a los pacientes. Para obtener más información, envíenos un correo electrónico a Información@RadiologySystems.com.