La radiología ha sido una plataforma fundamental de la atención sanitaria durante más de un siglo. Desde radiografías básicas hasta tomografías computarizadas más sofisticadas, la tecnología ofrece imágenes del interior del cuerpo que pueden ayudar a diagnosticar todo, desde tumores hasta coágulos sanguíneos.
El análisis oportuno de estas imágenes es fundamental para las intervenciones tempranas y para colocar a los pacientes en el camino de tratamiento correcto para obtener mejores resultados de atención. Pero la radiología enfrenta una crisis: la escasez global de expertos capacitados necesarios para interpretar las imágenes ha aumentado los tiempos de espera y ha reducido el acceso a la atención necesaria. Los retrasos en el diagnóstico pueden tener consecuencias potencialmente mortales. Y a medida que la población de Estados Unidos y otros países envejece, hay un número cada vez mayor de estas imágenes que deben revisarse.
Los médicos del Atlantic Health System de Nueva Jersey están demostrando que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar. Sus pacientes ya se están beneficiando de la velocidad y eficiencia que ofrecen las técnicas de aprendizaje automático.
En 2020, Atlantic Health introdujo un algoritmo de inteligencia artificial que puede analizar tomografías computarizadas en busca de signos de embolia pulmonar, una afección potencialmente mortal cuando se bloquea el flujo sanguíneo a una parte del pulmón. La IA detecta exploraciones positivas que los radiólogos deben revisar con urgencia, lo que permite un diagnóstico más temprano y un tratamiento más rápido para las personas que más lo necesitan. De esta manera, la tecnología respalda la misión principal de Atlantic Health: maximizar la seguridad del paciente y la calidad de la atención.
«La IA tarda de dos a tres minutos en examinar una imagen», dice Devon Klein, radiólogo de diagnóstico de Atlantic Health. «Diferentes médicos pueden interactuar con la IA de diferentes maneras, pero yo la uso como herramienta de clasificación para ayudarme a priorizar el siguiente caso que debo leer».
Fuente: Nature
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