El periodo entre noviembre y febrero es bastante interesante para el campo de la imagen médica: dos grandes conferencias sacan a la luz los últimos avances en el campo durante este periodo. La Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA) concluyó su reunión anual de cuatro días a finales de noviembre de 2018, el mayor evento de radiología a nivel mundial. Su lema del año pasado: La radiología del mañana, hoy. Efectivamente, a medida que la atención sanitaria mira hacia las tecnologías futuristas, también lo hace la radiología. En febrero se celebró la conferencia de la Sociedad de Sistemas de Información y Gestión Sanitaria (HIMSS), donde de nuevo la tecnología para la imagen médica está a la vista.
Desde ambas conferencias, aquí está la opinión de Frost & Sullivan sobre las principales tecnologías de imagen y cómo seguirán evolucionando.
Inteligencia artificial
No hay duda de que la inteligencia artificial (IA) ha tomado por asalto a la comunidad de la radiología, y este año la atención se centra en cómo hacer que la tecnología funcione aún mejor con los radiólogos. Sin entrar en los detalles de cómo se implementará exactamente y para qué casos de uso, a continuación se presenta una representación de cómo transformará la experiencia del paciente.
El médico será guiado por la IA sobre la mejor prueba de imagen que se debe realizar al paciente (basada en los síntomas), en lugar de realizar una y luego tener que pedir una segunda.
El proceso real de obtener una resonancia magnética (MRI) o una tomografía computarizada (CT) sería mucho más rápido comparado con el actual, cuando el técnico tendría a la IA guiándole sobre la mejor posición para la máquina, preparando los ajustes correctos para la exploración (basados en la edad, el género, el área o la enfermedad de enfoque, etc.).
El paciente también estaría expuesto a menores dosis de radiación que las actuales. Para obtener una imagen de alta calidad que apoye el diagnóstico, se requieren dosis de radiación elevadas (pero seguras). Sin embargo, la IA permitirá utilizar dosis más bajas para producir imágenes de algo baja calidad y luego transformarlas en imágenes de alta calidad, haciendo uso de los datos en bruto de las máquinas que actualmente no se procesan.
Los radiólogos probablemente recibirán los informes mucho más rápido también – con el apoyo de la IA los radiólogos podrán procesar las imágenes que escanean más rápido y sin perder ninguna característica importante en el escaneo, ya que la IA las destacará de antemano para su revisión.
También es más probable que el paciente reciba un diagnóstico correcto a la primera, junto con un régimen de tratamiento mejor y más personalizado, ya que la IA estudiará el historial médico y las imágenes del paciente para comparar el pronóstico con casos anteriores similares, y guiar a los radiólogos y a los médicos en la mejor vía clínica para obtener los mejores resultados posibles.
En general, lo que esto significa realmente para los pacientes es que pueden esperar una eficiencia y precisión mucho mayores en el proceso. Todas las grandes empresas de imagen médica, así como más de 100 empresas emergentes, están trabajando para hacer realidad esta visión.
Realidad aumentada
La realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) están encontrando muchas aplicaciones nuevas en la asistencia sanitaria. Los cirujanos se preparan para la cirugía estudiando las exploraciones radiológicas del paciente. Las imágenes tridimensionales han mejorado su capacidad para visualizar mejor la anatomía del paciente. Sin embargo, un reto ha sido evaluar en tiempo real la posición real de una zona durante la cirugía. La mejor solución ha sido proporcionar apoyo fluoroscópico durante la propia cirugía. Con la RA, las imágenes médicas pueden convertirse y montarse en auriculares de RA que el cirujano puede llevar mientras realiza la cirugía. Un ejemplo de solución de planificación prequirúrgica basada en la RA es el sistema OpenSight AR de Novarad, que ya ha sido aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA). Esto reduce eficazmente la exposición a la radiación de los pacientes, al tiempo que proporciona a los cirujanos una mejor capacidad de planificación.
Impresión tridimensional
Los pacientes reciben una explicación del procedimiento que se va a realizar antes de la cirugía. Algunos enfoques innovadores han utilizado técnicas de RA para ayudar a los pacientes a entender su propia anatomía, y lo que sucederá durante la cirugía. En la RSNA, investigadores de Nueva York presentaron los resultados de las pruebas de uso de modelos de RA y modelos impresos en 3D para la educación de los pacientes. El veredicto: los modelos impresos en 3D fueron mucho más eficaces para ayudar a los pacientes a entender los detalles específicos del tumor de riñón o de próstata, ayudándoles así a tener más confianza y seguridad para tomar las decisiones quirúrgicas correctas. Por razones similares, la impresión en 3D también es útil para que los cirujanos estén mejor preparados para las cirugías.
Renderización cinemática y tecnología de gemelos digitales
Para comprender el complejo funcionamiento de órganos como el corazón, las imágenes en 3D pueden combinarse con información adicional para alimentar herramientas de renderización cinemática. Esto proporciona una visualización realista de las funciones del órgano que puede ayudar a los cirujanos a planificar los procedimientos, a explicar los procedimientos médicos a los pacientes y a ayudar a diagnosticar mejor los trastornos. Esta es una de las formas en que la tecnología puede ayudar a hacer el diagnóstico correcto para los pacientes antes, asegurando así un tratamiento más rápido y un mejor bienestar general.
Un concepto similar es la tecnología de gemelos digitales. Los gemelos digitales se están convirtiendo en otra área de interés en la industria, y Siemens, GE Healthcare y Philips están trabajando para utilizar esta tecnología en varios casos de uso. Siemens Healthineers, por ejemplo, habló de su tecnología de gemelos digitales de órganos (impulsada por la IA) para permitir la simulación de la fisiología del órgano con el fin de ayudar a los médicos a elegir una terapia con los mejores resultados posibles, probada virtualmente en el gemelo digital.
Tecnología en auge
Aunque hay muchas tecnologías que impactan en la atención sanitaria, la IA dominó este año, con un enfoque menor en las imágenes y la impresión en 3D. Otras áreas como la ciberseguridad están empezando a surgir en la radiología también, y la privacidad de los registros de los pacientes son un tema importante en la radiología también.