Redacción
La Sociedad Española de Radiología Médica (Seram) ha destacado que los biomarcadores de imagen, la radiómica y la inteligencia artificial (IA) aumentan la precisión diagnóstica, el diagnóstico precoz y agilizan los procesos radiológicos en patologías como el cáncer de próstata, el cáncer de recto y el ictus.
Los biomarcadores se usan especialmente en cáncer de próstata, recto, en la valoración de la calidad del hueso y la predicción del riesgo de fractura y el diagnóstico del ictus
Los biomarcadores de imagen son parámetros obtenidos de forma objetiva a partir de imágenes médicas que se extraen tras aplicar modelos computacionales a las imágenes radiológicas conseguidas con cualquier técnica, como la radiografía, tomografía computarizada (TC) o la resonancia magnética (RM). Permiten obtener datos cuantitativos de las imágenes médicas que no se pueden valorar solo con el análisis visual de médico radiólogo.
“Nos encontramos en el inicio del uso de los biomarcadores de imagen, la radiómica y la IA, pero su desarrollo está siendo muy rápido. Estas herramientas van a ser una gran ayuda para el médico radiólogo, especialmente van a tener un papel principal en los estudios de cribado poblacional de mama, próstata y pulmón”, explica el Dr. Carlos Casillas Meléndez, presidente ejecutivo de la sección de abdomen de la Seram y radiólogo en el Hospital Vithas Castellón.
Los biomarcadores de imagen, la radiómica y la IA van a tener un a papel principal en los estudios de cribado poblacional de mama, próstata y pulmón
La implementación de la IA en las máquinas de RM reduce el tiempo de estudio. De esta forma, permite ampliar el número de pacientes por día, disminuyendo las listas de espera. “Las aplicaciones basadas en deep learning y machine learning están obteniendo biomarcadores de imagen que ayudan a un diagnóstico más rápido de los pacientes con cáncer de próstata, acortando el proceso diagnóstico, de tal forma que el paciente puede tratarse sin demora”, precisa el Dr. Casillas. En procesos donde el tiempo es prioritario para reducir las secuelas y la mortalidad, como en el código ictus, “la IA permite identificar, clasificar y cuantificar de forma automática las lesiones cerebrales”, señala la Seram.
La implementación de la inteligencia artificial en las máquinas de resonancia magnética reduce el tiempo de estudio y disminuye las listas de espera
Además, un estudio reciente demuestra que el análisis de las mamografías con IA en el cribado del cáncer de mama tiene una alta precisión en distinguir entre las pacientes sin cáncer y con cáncer de mama. De esta forma, la IA ayuda a priorizar, además de a reducir un 25% el número de “rellamadas” para completar el estudio, disminuyendo así la irradiación de las pacientes.
Por otro lado, Seram considera que “el incremento de las pruebas radiológicas en Europa es desproporcionado con respecto al número de radiólogos”. Así, señalan que desde el año 2000 al 2020 el número de radiólogos ha aumentado un 62%, mientras que el número de imágenes médicas un 792% (Eurostat, Deloitte analysis).
Desde el año 2000 al 2020 el número de radiólogos ha aumentado un 62%, mientras que el número de imágenes médicas un 792%
En el 2000 las pruebas radiológicas no llegaban a 10 millones al año, pero solo 20 años después alcanzan casi los 70 millones. En este mismo periodo de tiempo el número de médicos radiólogos ha incrementado de 30.000 a 47.000.
