La evolución de la radiología ha permitido contribuir en gran medida a la atención en salud de los pacientes y de la sociedad en muchos niveles. La constante mejora en la experiencia para los pacientes y cómo la transformación a través de la digitalización ha permitido garantizar precisión en la práctica clínica, contribuyendo a los médicos a tomar mejores decisiones en el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de patologías en pacientes.
La radiología existe desde hace más de un siglo y ha conocido innovaciones impactantes durante ese tiempo. El descubrimiento de los rayos X por Wilhelm Roentgen en 1895 fue el primer avance, tras el cual vinieron muchos más. La tomografía por emisión de positrones (PET) en los años 60, la tomografía computarizada (TC) a principios de los 70 y la resonancia magnética a finales de los 70, que por sí sola incluye una larga lista de diferentes opciones de imagen que permiten a los médicos medir no sólo diferentes estructuras, sino también la función del cuerpo. Para el 2019, la radiología tiene su propio departamento en casi todos los hospitales del mundo y el diagnóstico por imagen se vuelve parte esencial en la mayoría de los exámenes de los pacientes.1
Ahora, nos encontramos en una nueva era en la que la digitalización junto la inteligencia artificial – IA – resultan ser claves en la radiología. Sin duda, las mejoras en el área de la radiología propenden, entre otras cosas, hacer uso de la IA y el aprendizaje automático como decisiones esenciales para continuar transformando los procesos de la mano de una mayor precisión, estandarización y eficiencia. Llevar el proceso del paciente de forma adecuada, hace parte de los objetivos de desarrollo de la radiología – la IA ayuda a identificar atrofias o desviaciones, garantizar un tratamiento idóneo, y cerrar una brecha asistencial.
Esta tecnología también permite que las formas de aprendizaje sean más autosuficientes y puedan aportar de una mejor manera a los médicos para la toma de decisiones acertadas con especial énfasis en los casos médicos complejos. Referente a este tema, en Siemens Healthineers contamos con AI-Rad Companion, una familia de soluciones basadas en IA que crece cada vez más, y que acelera el flujo de trabajo de la radiología y radioterapia, además de aumentar la precisión diagnóstica al interpretar imágenes médicas de múltiples modalidades, garantizando así un resultado de alta calidad en la toma de decisiones diagnósticas. Con sus algoritmos de deep learning, el conjunto de soluciones de IA destaca automáticamente las anomalías, segmenta las anatomías, compara los resultados con los valores de referencia y genera reportes estructurados con los hallazgos encontrados.
De cualquier manera, la implementación de la Inteligencia Artificial debe ser una motivación de cara a entregar resultados precisos a pacientes y así brindar los tratamientos adecuados. Sin duda, la IA debería verse como una continuación del esfuerzo humano en la automatización e innovaciones, mientras se mantengan una serie de metas alineadas con la realidad. Estas innovaciones siempre deben ser vistas como decisiones que buscan mejorar nuestras vidas en el proceso de la atención médica.
Para que la IA y la digitalización lleguen a todos y en todas partes, es necesario que todos los actores del sistema de salud sean conscientes del impacto positivo que este tipo de herramientas puede generar en la vida de los pacientes. Sabemos que gran parte del diálogo en el sector salud está dirigido a lograr el desarrollo de nuevas tendencias e innovaciones en donde las empresas de tecnología en salud juegan un rol fundamental dada su contribución con herramientas eficientes y efectivas que le apuntan al bienestar del paciente. Una vez se realiza la implementación de estos equipos, los radiólogos no solo amplían su experiencia y conocimiento, sino que ponen este al servicio de la población al proporcionar una mejor calidad y atención.
Referencias:
(1) 10-Minute History of Radiology: Overview of Monumental Inventions. (2017). Available at: https://www.bicrad.com/blog/2017/6/9/10-minute-history-of-radiology-overview-of-monumental-inventions. (Accessed: 4th March 2019)
