Redacción
Según un nuevo estudio de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS por sus siglas en inglés), publicado en Science, el aprendizaje automático permite obtener imágenes por resonancia magnética (IRM) de baja potencia más baratas y seguras sin sacrificar la precisión.
El aprendizaje automático está siendo clave para obtener imágenes por resonancia magnética de baja potencia más baratas y seguras
Según los autores, estos avances allanaron el camino para la creación de escáneres de resonancia magnética de campo ultrabajo (ULF) asequibles, centrados en el paciente y con aprendizaje profundo, que abordan necesidades clínicas no satisfechas en diversos entornos de atención médica en todo el mundo.
La resonancia magnética (RM) ha revolucionado la atención médica al ofrecer imágenes no invasivas y sin radiación. Es inmensamente prometedor para avanzar en los diagnósticos médicos a través de la inteligencia artificial. Sin embargo, a pesar de sus cinco décadas de desarrollo, la resonancia magnética sigue siendo en gran medida inaccesible, particularmente en países de ingresos bajos y medianos.
La necesidad de salas protegidas contra radiofrecuencia y el consumo de energía limitan actualmente el acceso a la tecnología de resonancia magnética
Esto se debe principalmente a los altos costos asociados con los escáneres de resonancia magnética superconductores estándar y la infraestructura especializada necesaria para su funcionamiento. Estos escáneres suelen estar ubicados en departamentos de radiología especializados o grandes centros de imágenes, lo que limita su disponibilidad en instalaciones médicas más pequeñas. Además, la necesidad de salas protegidas contra radiofrecuencia (RF) y el consumo sustancial de energía limitan aún más el acceso a esta tecnología.
Para abordar los desafíos de accesibilidad a la resonancia magnética, Yujiao Zhao y su equipo presentan un escáner de resonancia magnética ULF altamente simplificado y de bajo consumo que funciona en una toma de corriente de pared estándar y sin necesidad de RF o blindaje magnético.
El escáner del equipo de Yujiao Zhao utiliza un imán compacto de 0,05 T y cuenta con detección activa y aprendizaje profundo
El escáner utiliza un imán compacto de 0,05 Tesla (T) (la mayoría de los dispositivos de resonancia magnética utilizan un imán de 1,5 T, pero algunos pueden llegar hasta 7 T) e incorpora detección activa y aprendizaje profundo para abordar las señales de interferencia electromagnética y mejorar la calidad de la imagen.
Además, el dispositivo utilizó sólo 1.800 vatios (W) durante el escaneo, mientras que las resonancias magnéticas convencionales pueden consumir 25.000 W o más. Zhao y cols. realizaron imágenes en voluntarios sanos y muestran que el dispositivo fue capaz de producir imágenes claras y detalladas a la par de las obtenidas por los dispositivos de alta potencia que se utilizan actualmente en la clínica.
El dispositivo ha probado capacidad para producir imágenes tan claras y detalladas como los equipos que se usan en los hospitales
En una perspectiva relacionada, Udunna Anazodo y Stefan du Plessis señalan las limitaciones y desafíos que deben abordarse antes de que esta tecnología de campo bajo pueda aplicarse ampliamente para uso clínico. “Aún tiene que madurar para permitir un acceso rentable a imágenes médicas”, escriben. “Su potencial como tecnología sanitaria esencial y ambientalmente sostenible quedará demostrado cuando muchas comunidades de todo el mundo puedan utilizar la resonancia magnética de campo bajo sin barreras”.
