Inteligencia artificial y análisis de imágenes médicas

por Luis Daniel Fernádez | Dic 5, 2024 | IA en medicina

El avance de las nuevas tecnologías ha permitido una gran evolución en el ámbito de la medicina. En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental en diferentes especialidades médicas, entre las que destaca el área de diagnóstico por imagen. La integración de la IA en el diagnóstico médico ofrece multitud de ventajas: mayor precisión y calidad de los diagnósticos, detección temprana de enfermedades, automatización de tareas, optimización del flujo de trabajo, creación de tratamientos personalizados y adopción de medidas preventivas.

Obtener un diagnóstico rápido, preciso y eficaz se trata de un aspecto clave para lograr una atención sanitaria más eficiente. La utilización de los métodos tradicionales conlleva el análisis de una gran cantidad de datos y la realización de tareas que implican una inversión de tiempo y recursos. Sumado a estos aspectos, existe la limitación de la subjetividad humana, que puede derivar en la aparición de errores en la práctica clínica. En este sentido, el empleo de algoritmos de Inteligencia Artificial en medicina ha tenido un notable impacto en el diagnóstico por imagen. En el siguiente artículo, analizamos cómo funciona la IA que analiza imágenes médicas y sus principales aplicaciones.

Técnicas de Inteligencia Artificial en el análisis de imágenes médicas

La inteligencia artificial estudia, diseña y desarrolla sistemas informáticos computarizados basados en algoritmos que pueden emular algunas de las funciones que realiza el ser humano, como pensar y aprender para resolver problemas. Un algoritmo consiste en un conjunto de instrucciones informáticas que están diseñadas para realizar una tarea específica. En los últimos años, han surgido diferentes herramientas como el software con IA que utilizan la inteligencia artificial para automatizar muchas labores y funciones en el ámbito clínico.

¿Qué tipo de tecnología se utiliza en el diagnóstico de imágenes médicas y cómo funciona? Podemos diferenciar entre diversas técnicas:

Aprendizaje automático o Machine Learning (ML)

El Machine Learning (ML) es un campo de la inteligencia artificial que consiste en el uso de algoritmos informáticos para analizar y clasificar datos, aprender de ellos y poder realizar predicciones futuras. El sistema debe cumplir con una etapa de entrenamiento que se denomina como supervisado. Durante este proceso, se ingresan las imágenes médicas con sus etiquetas correspondientes, implementadas de forma manual. A medida que se exponen más datos, el algoritmo aprende a dar una respuesta específica mediante la evaluación de diferentes exámenes etiquetados a mano.

La mayoría de los sistemas de diagnóstico por imágenes hacen uso de este tipo de inteligencia artificial y es importante que, antes de utilizarlo en la práctica clínica, el sistema haya sido testeado y validado. Uno de sus principales usos es predecir enfermedades de forma temprana. Por ejemplo, analizar la probabilidad de que un nódulo mamario visible en una mamografía sea un tumor maligno.

Aprendizaje por representación o Representation Learning (RL)

Representation Learning (RL) es un subtipo de Machine Learning (ML) que no requiere que las características de la imagen sean etiquetadas a mano. El algoritmo de la computadora aprende por sí mismo las características necesarias para clasificar los datos proporcionados. Por tanto, se elimina la subjetividad humana, es decir, la limitación de analizar aquellas características que el ser humano considera relevantes. Este sistema se denomina aprendizaje no supervisado y, si se proporcionan suficientes datos, el rendimiento que se puede obtener es superior al ML tradicional.

Aprendizaje profundo o Deep Learning (DL)

El Deep Learning (DL) es una forma avanzada de Representation Learning (RL). Este tipo de algoritmo se encarga de explorar el uso de las redes neuronales artificiales, basándose en la estructura y función del cerebro humano. La red artificial de neuronas se compone por diferentes capas y conexiones. A través de cada capa, se propagan una serie de datos que se vinculan con la realización de una tarea específica.

En el área de diagnóstico por imagen, cada capa se encarga de analizar una característica de la imagen médica y le asigna un valor. Posteriormente, las capas finales de neuronas se encargan de recoger toda la información y ofrecer un resultado. Este tipo de tecnología tiene un gran potencial e interés en el análisis de imágenes médicas, ya que permite múltiples usos. Desde la detección automática de una lesión en las imágenes y sugerir diagnósticos diferenciales hasta estructurar un informe de forma preliminar.

6 aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes médicas

La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y reconocer patrones complejos. Podemos destacar las siguientes aplicaciones en el campo del diagnóstico por imagen:

1. Asistencia al trabajo del radiólogo

Poder gestionar la historia clínica de los pacientes de forma electrónica supone un avance muy importante, ya que facilita la labor que realizan los diferentes equipos médicos que intervienen en el proceso de diagnóstico por imagen. La IA puede ayudar a destacar los datos más relevantes y proponer una planificación específica del estudio para dar información a los diferentes profesionales: el clínico, el técnico y el médico radiólogo.

2. Optimización de la técnica radiológica

Mediante los métodos de Deep Learning (DL), los algoritmos permiten reconstruir imágenes en técnicas médicas como la resonancia magnética y la tomografía axial computarizada o TAC. Con ello, se puede incrementar la calidad de las imágenes médicas, potenciando los recursos técnicos y físicos disponibles. Otra de las ventajas que ofrece la IA es que permite establecer la cantidad de radiación idónea para cada paciente, evitando añadir más cantidad de radiación innecesaria.

3. Segmentación y detección de lesiones

Mediante el uso de la IA, los sistemas pueden comprender las imágenes visualizadas de un examen y diferenciar estructuras sanas de áreas patológicas.

4. Clasificación y diagnóstico de patologías

Hay diferentes algoritmos de aprendizaje automático que puede identificar patrones y características específicas en las imágenes médicas para clasificarlas en diferentes categorías de enfermedades. Actualmente, se están desarrollando algoritmos para la detección de tumores en imágenes de mamografía y de cáncer de piel en imágenes de dermatoscopia. En este ámbito, la IA puede identificar tejidos cancerosos y clasificarlos en tipos de cáncer específicos, lo que puede conducir a diagnósticos más rápidos y precisos.

5. Predicción de la respuesta al tratamiento

La Inteligencia Artificial también puede predecir la respuesta del paciente a diferentes tratamientos. Los algoritmos pueden acceder a los datos del paciente y a los estudios médicos con el diagnóstico de su enfermedad. Con toda esta información, se puede predecir la respuesta del paciente a diversas opciones de tratamiento. Esto ofrece muchas ventajas, ya que se pueden elaborar planes de tratamiento específicos y con un enfoque personalizado, adaptado a las necesidades de cada paciente.

6. Detección temprana de enfermedades

Otra de las aplicaciones de la IA en medicina es la detección temprana de enfermedades. A través del análisis de grandes cantidades de datos, se pueden detectar patrones que mediante las técnicas tradicionales se pueden pasar por alto. Por ejemplo, uno de los usos que ofrecen los algoritmos de aprendizaje automático recientemente es poder detectar cambios tempranos en imágenes de resonancia magnética del cerebro, lo que puede ser un indicativo de enfermedades como el Alzheimer.

El diagnóstico médico asistido por IA evoluciona con rapidez. Las investigaciones que se están desarrollando en la actualidad buscan perfeccionar los modelos de IA existentes con el objetivo de explorar nuevas aplicaciones para ofrecer una asistencia médica mucho más precisa, eficiente y rápida.

Luís Daniel Fernández Pérez

Director de Diagximag. Distribuidor de soluciones y equipamiento médico de diagnóstico por imagen.