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, por lo que mediante la inteligencia artificial se puede automatizar muchas labores 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.
Bibliografía
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Luís Daniel Fernández Pérez
Director de Diagximag. Distribuidor de soluciones y equipamiento médico de diagnóstico por imagen.
por 4D Médica | Nov 12, 2024 | IA en medicina
El uso de las nuevas tecnología y la inteligencia artificial (IA) ha supuesto un antes y un después para muchos sectores. Uno de ellos ha sido la medicina, donde los últimos avances y aplicaciones se han visto influenciados por el desarrollo de la tecnología. La inteligencia artificial es una especialidad en el campo de la informática que se usa para producir programas a través de una serie de algoritmos que tienen la capacidad de pensar, aprender y tomar decisiones, como lo hacen los humanos.
¿Cómo funciona la IA?
La IA empezó a desarrollarse en la década de los 90 con el objetivo de crear un sistema informático que procesara los datos de forma similar al cerebro humano. Una de las ramas de la inteligencia artificial que más utilidad tiene en el sector sanitario es el aprendizaje automático. Este sistema tiene la capacidad de que las máquinas utilicen los algoritmos y aprendan de los datos, lo que mejora la toma de decisiones con la información procesada.
Mediante la automatización de funciones y tareas, los profesionales sanitarios pueden procesar y analizar los datos médicos de manera más rápida y precisa. Esto tiene un notable impacto en las diferentes áreas del sector sanitario y fomenta una mejora de la gestión sanitaria. Entre los principales usos que ofrece la IA en el ámbito de la salud, encontramos que ayuda a desarrollar y optimizar procesos en el diagnóstico clínico, en la detección y prevención de enfermedades, en la atención sanitaria, en la investigación y en la creación o actualización de nuevos medicamentos.
A su vez, también ha sido determinante en el progreso de la telemedicina y en el desarrollo de tratamientos médicos personalizados. En el siguiente artículo, abordamos las principales aplicaciones de la IA en medicina y cómo están ayudando a crear un sistema sanitario más completo, ágil y efectivo.
Aplicaciones de la IA en la medicina
En los últimos años, la IA se ha incorporado a la medicina para fomentar una atención al paciente con mayor calidad, acelerar los procesos y lograr un aumento de la precisión diagnóstica. ¿Cuáles son las diferentes áreas en las que actualmente se utiliza la inteligencia artificial y qué mejoras han implicado?
Prevención de enfermedades y diagnóstico precoz
La IA es una herramienta clave en la prevención de enfermedades. Mediante el uso del Big Data, que consiste en la combinación de un conjunto de datos digitales sobre salud, datos genómicos y datos de comportamiento del paciente, se pueden identificar factores de riesgo y patrones que deriven en el desarrollo de ciertas enfermedades.
- Propagación de enfermedades: Por un lado, los algoritmos de machine learning pueden predecir la propagación de enfermedades como la gripe o el COVID-19, anticipándose a picos epidémicos y permitiendo tomar medidas preventivas.
- Detectar señales de enfermedades crónicas: Otra de sus aplicaciones es que se pueden identificar signos tempranos de enfermedades crónicas, como la diabetes o las enfermedades cardíacas. Las enfermedades crónicas se caracterizan por surgir de forma lenta y, en la mayoría de ocasiones, pasan desapercibidas hasta que derivan en complicaciones más graves. Por ello, el uso de la IA resulta de gran utilidad para detectar posibles signos de enfermedades en estudios médicos, como análisis de sangre, imágenes de ultrasonido o electrocardiogramas. En este caso, los algoritmos de la IA pueden detectar patrones de enfermedad cardiovascular a través de imágenes médicas como la resonancia magnética o las tomografías computarizadas.
- Predisposición de enfermedades genéticas: A través del uso de datos genómicos, la inteligencia artificial también puede analizar la predisposición a que surjan enfermedades genéticas. Los algoritmos de la IA se encargan de estudiar los patrones en el ADN para identificar variantes genéticas que podrían indicar un alto riesgo en el desarrollo de ciertas enfermedades. En oncología, se utiliza para poder predecir el riesgo de cáncer de mama o colon, permitiendo a los médicos diseñar planes de prevención personalizados.
Diagnóstico clínico
En el procesamiento e interpretación de imágenes para el diagnóstico, la IA ofrece algoritmos que mejoran la calidad y la precisión del diagnóstico clínico. Permiten reconocer patrones complejos en los datos de las imágenes de forma automática, eliminar el ruido para aumentar su calidad y establecer modelos tridimensionales a partir de imágenes de pacientes concretos. En este campo, podemos destacar la investigación realizada por parte de los investigadores de IBM en torno a un nuevo modelo de IA que puede predecir el desarrollo del cáncer de mama maligno.
Con unas tasas comparables con las obtenidas por los radiólogos humanos, este algoritmo puede aprender y tomar decisiones sobre el desarrollo del cáncer a partir de datos de imágenes y del historial del paciente. En concreto, pudo predecir el 87% de los casos analizados y también pudo interpretar el 77% de los casos no cancerosos. Por tanto, este modelo podría ser una herramienta fundamental para ayudar a los radiólogos a confirmar o desestimar casos positivos de cáncer de mama.
Tratamientos médicos personalizados
Otro de los usos de la IA en medicina es la búsqueda de tratamientos médicos personalizados para cada paciente. En función de un conjunto de factores, como el historial médico, su estilo de vida y su genética, los algoritmos de IA pueden analizar un gran volumen de datos genómicos y biomarcadores para identificar patrones y factores de riesgo.
Con ello, se puede desarrollar un tratamiento médico específico para las necesidades de paciente, incrementando la eficiencia y minimizando la aparición de efectos secundarios. Por ejemplo, en oncología, la IA ayuda a identificar el mejor tratamiento para cada tipo de cáncer, considerando la genética específica del tumor.
Atención sanitaria
La atención al paciente es una de las áreas donde la IA puede proporcionar un gran apoyo, tanto a los profesionales médicos como a los pacientes. En este caso, los asistentes virtuales basados en la IA son una solución idónea para automatizar funciones y tareas. Entre ellas, destacan la gestión de citas, la realización de consultas básicas sobre salud, la evaluación de síntomas y la administración de medicamentos.
Impulso de la telemedicina
Estos sistemas, además, han permitido la evolución de la telemedicina. En este sentido, los profesionales pueden monitorizar a los pacientes que padecen enfermedades crónicas de forma remota y recibir alertas de las posibles anomalías que pueden surgir en su estado de salud. Esto ofrece amplios beneficios a la hora de llegar a un mayor número de pacientes, especialmente a aquellos que viven en regiones que no cuentan con todos los servicios de salud en sus localidades y deben desplazarse para recibir atención médica.
Gestión de recursos en centros médicos y hospitales
Otro aspecto en el que se puede implementar la IA es en la gestión de recursos materiales y humanos en clínicas, hospitales y centros de salud. Examinar grandes cantidades de datos procedentes de registros históricos puede ser esencial para prever los recursos necesarios en una situación concreta, impulsando una mejor gestión y optimización de los recursos disponibles. Esto puede ser de gran ayuda para evitar la saturación de los centros médicos en momentos de alta demanda y poder gestionar el inventario de suministros médicos y la disponibilidad de camas y medicamentos.
Investigación y desarrollo de medicamentos
La inteligencia artificial ha sido fundamental en el desarrollo de la investigación médica, tanto en la creación de nuevos medicamentos como en la optimización de los ensayos clínicos. La integración de la inteligencia artificial en el diseño de fármacos implica un enfoque multidisciplinar que combina tanto conceptos de química y biología como ciencias de la computación para acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos y soluciones médicas.
Para ello, se utilizan los modelos de IA creados con algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con el objetivo de analizar grandes cantidades de datos sobre compuestos químicos y biológicos y la interacción entre ellos.
Cirugía robótica
Los sistemas de cirugía robótica como Da Vinci utilizan la IA para realizar procedimientos quirúrgicos complejos con mayor control y precisión. Estos robots son controlados por los cirujanos para elaborar pequeñas incisiones, lo que ayuda a reducir el margen de error, realizar cirugías mínimamente invasivas y mejorar los tiempos de recuperación de los pacientes.
Otro aspecto clave en el que se puede aplicar la inteligencia artificial es en la creación de planes quirúrgicos personalizados. En este caso, se utilizan datos de cirugías anteriores para optimizar las técnicas y poder predecir las posibles complicaciones que pueden surgir durante las operaciones.
Formación
La IA tiene un papel clave en la formación de los profesionales de la salud. Proporciona múltiples herramientas que ayuda a que los especialistas médicos puedan adquirir y perfeccionar sus habilidades en diferentes áreas, logrando aumentar sus conocimientos de forma más eficiente y personalizada.
Por un lado, las simulaciones médicas a través de la IA permiten que los estudiantes puedan poner en práctica procedimientos complejos y reducir el riesgo de errores. A su vez, destacan las plataformas de aprendizaje que utilizan la IA para ajustar los contenidos educativos en función del nivel de conocimiento que tenga el estudiante, con el propósito de obtener una mayor eficacia en el proceso de aprendizaje.
En resumen, la IA tiene una gran cantidad de aplicaciones en medicina y cada vez existen nuevas mejoras e innovaciones que ayudan a seguir avanzando en el sector sanitario.
Bibliografía
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Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
por 4D Médica | Oct 10, 2024 | IA en medicina
La radiología veterinaria ha experimentado un progreso significativo en la última década, transformando radicalmente la forma en que se diagnostican y tratan las enfermedades en animales. Con la introducción de tecnologías avanzadas y equipos de alta definición, los veterinarios ahora pueden obtener imágenes claras y detalladas que son cruciales para un diagnóstico preciso. Esto no solo mejora la calidad del tratamiento, sino que también minimiza el estrés y las molestias de los animales durante los procedimientos diagnósticos.
Una de las innovaciones más destacadas es la digitalización de los equipos de rayos X, que permite una visualización instantánea de las imágenes y facilita un análisis más rápido y preciso. Esta tecnología no solo acelera el proceso de diagnóstico, sino que también reduce la exposición a la radiación tanto para los animales como para los operadores, asegurando un entorno más seguro y eficiente en las clínicas veterinarias.
Principales avances en diagnóstico por imagen en veterinaria
¿Qué avances han surgido en el diagnóstico por imagen en el sector veterinario? Podemos destacar los siguientes:
Uso de TAC y resonancia magnética en animales pequeños
El uso del TAC en animales pequeños se ha convertido en una herramienta invaluable dentro de la radiología veterinaria. Esta técnica proporciona imágenes tridimensionales del interior del cuerpo del animal, lo cual es esencial para diagnósticos precisos de condiciones complejas. El TAC en animales pequeños es especialmente útil para examinar detalles finos de los huesos, órganos internos y otras estructuras que son difíciles de visualizar mediante rayos X convencionales.
Por otro lado, la resonancia magnética veterinaria ofrece ventajas significativas sobre otras formas de diagnóstico por imagen, especialmente en lo que respecta a la visualización de tejidos blandos. Este método es extremadamente sensible para detectar enfermedades del cerebro, la médula espinal y otros órganos internos en animales pequeños. La resonancia magnética no utiliza radiación ionizante, lo que la hace segura para utilizarse de forma repetida para seguimientos detallados y diagnósticos longitudinales.
Avances en ultrasonografía veterinaria
La ultrasonografía ha revolucionado las aplicaciones de radiología veterinaria, ofreciendo una herramienta de diagnóstico no invasiva que es capaz de producir imágenes en tiempo real de los órganos internos. Esta tecnología es particularmente útil para examinar el abdomen y el corazón, así como para gestiones reproductivas en una gran variedad de especies animales. Con el avance en los transductores y las mejoras en la calidad de imagen, la ultrasonografía permite a los veterinarios realizar diagnósticos precisos y procedimientos como biopsias guiadas con una elevada precisión.
Innovaciones en ecografía cardiaca veterinaria
La ecografía cardiaca se ha convertido en una herramienta indispensable en la medicina veterinaria para la evaluación del corazón de los animales. Esta técnica avanzada permite a los veterinarios observar el funcionamiento del corazón en tiempo real, ofreciendo una ventana crucial para la detección temprana de enfermedades cardíacas. Las mejoras en las máquinas de ecografía y el desarrollo de sondas más sensibles han aumentado significativamente la precisión de los diagnósticos, permitiendo intervenciones más tempranas y aumentando las tasas de éxito del tratamiento de condiciones cardíacas en animales.
Todas estas innovaciones, nuevas tendencias y aplicaciones permiten seguir progresando en el sector veterinario para mejorar los diagnósticos y tratamientos que necesitan todo tipo de animales.
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
por 4D Médica | Oct 10, 2024 | IA en medicina
La tecnología médica está avanzando a un ritmo sin precedentes, impulsada por la innovación continua en áreas como la robótica, la telemetría y los sistemas de diagnóstico digital. Estos avances están diseñados no solo para mejorar la calidad de la atención médica, sino también para hacerla más accesible.
Avances en tecnología médica
Las innovaciones en equipos de rayos X, por ejemplo, ahora permiten realizar procedimientos más rápidos y con menor exposición a la radiación, beneficiando tanto a pacientes como a profesionales de la salud. ¿Qué tipo de avances existen en tecnología médica? A continuación, hacemos un repaso de las últimas novedades y desarrollos en el sector sanitario:
Nuevos desarrollos en equipos de rayos X
La integración de la inteligencia artificial está permitiendo que los sistemas de rayos X proporcionen recomendaciones de diagnóstico preliminares, lo que puede acelerar el proceso de evaluación médica y mejorar la precisión en la detección temprana de enfermedades.
Innovaciones en equipos de ultrasonido y endoscopia
En el campo de la ultrasonografía y la endoscopia, las mejoras tecnológicas han llevado a crear dispositivos más compactos y portátiles, permitiendo realizar diagnósticos en entornos menos convencionales como clínicas rurales o consultorios remotos. Los sistemas de ultrasonido actuales son capaces de proporcionar imágenes de alta resolución que son esenciales para el diagnóstico de condiciones músculo-esqueléticas y cardíacas. A su vez, las innovaciones en endoscopia están mejorando la capacidad de visualizar y tratar condiciones gastrointestinales con menos incomodidad para el paciente.
Telemedicina
Otro de los ámbitos que ha ofrecido un gran crecimiento es la telemedicina. Permite que los médicos tengan consultas de forma remota con los pacientes y puedan monitorizar su salud. Mediante el uso dispositivos portátiles, los especialistas podrán realizar diagnósticos a los pacientes sin tener que estar presencialmente en un centro médico. Este es un gran avance, ya que facilita el acceso de la medicina a más personas, especialmente a los que viven en regiones menos pobladas y remotas.
Avances en imágenes por resonancia magnética de alto campo en veterinaria
La resonancia magnética de alto campo está revolucionando el diagnóstico veterinario, particularmente en animales pequeños y exóticos. Esta tecnología permite obtener imágenes detalladas de tejidos blandos, lo cual es crucial para los diagnósticos neurológicos y de estos tejidos blandos. Con campos magnéticos más fuertes, los veterinarios pueden detectar anomalías con mayor precisión y rapidez, facilitando diagnósticos más acertados y tratamientos más efectivos.
Utilización de la fluoroscopia en procedimientos veterinarios intervencionistas
La fluoroscopia es una técnica de imagen que permite ver estructuras internas en movimiento en tiempo real, siendo especialmente útil en procedimientos intervencionistas veterinarios. Esta tecnología se utiliza para guiar procedimientos como la colocación de stents, biopsias y cirugías mínimamente invasivas. Al proporcionar una visualización continua, la fluoroscopia ayuda a aumentar la precisión de los procedimientos y reduce los riesgos asociados con las intervenciones quirúrgicas.
Como podemos observar, cada vez hay más avances en el campo de la tecnología médica que ayuda a que los diagnósticos y las intervenciones sean más rápidos, efectivos y que presenten un menor riesgo para los pacientes.
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.