by 4D Medical | Nov 14, 2024 | Medical equipment
The tomografía computarizada, también denominada como tomografía axial computarizada o TAC, se ha convertido en una de las técnicas de diagnóstico por imagen más utilizadas. Se trata de un procedimiento que utiliza un equipo especial de rayos X y computadoras avanzadas para obtener imágenes tridimensionales con diferentes cortes del cuerpo.
Desde su introducción clínica en 1971 ha experimentado sucesivos avances que han permitido su aplicación en diferentes campos de la medicina. Actualmente, se recurre a la tomografía computarizada para diagnosticar trastornos como el cáncer, afecciones cardiovasculares, procesos infecciosos, traumatismos y enfermedades del aparato locomotor. En el siguiente artículo, analizamos cómo funciona, para qué sirve y cuál es el origen y la evolución de esta prueba diagnóstica.
¿Cómo funciona un TAC?
Para realizar este diagnóstico por imagen, se utiliza un sistema de tomografía axial computarizada que incorpora unos escáneres de rayos X que generan imágenes tridimensionales con diferentes cortes del interior del organismo.
Estos cortes producidos reciben el nombre de imágenes tomográficas y permiten estudiar diversas regiones internas del cuerpo, desde órganos, huesos y tejidos blandos hasta vasos sanguíneos. A diferencia de la radiografía, que solo proporciona una representación bidimensional, el TAC permite observar las imágenes de forma tridimensional. Con ello, se puede analizar los tejidos con mayor detalle y claridad. Otro de los aspectos a destacar es que el escáner de TAC utiliza una fuente de rayos X y cuenta con una radiación ionizante superior a las de una radiografía.
Durante el procedimiento, el escáner de TAC gira alrededor de la abertura circular de una estructura en forma de rosca llamada Gantry. El paciente permanece recostado en una cama y se inserta en el interior del escáner para que el especialista puedan analizar los tejidos. Los detectores de rayos X se localizan frente a la fuente de rayos X y generan una serie de imágenes a través de diferentes cortes. Posteriormente, son trasmitidas a una computadora donde se puede visualizar y analizar el interior del organismo.
Medio de contraste en el TAC
Al igual que ocurre en las radiografías, es fácil obtener imágenes de las estructuras densas dentro del cuerpo, como por ejemplo los huesos. Sin embargo, los tejidos blandos son más difíciles de visualizar. Por ello, se han desarrollado medios de contraste que incrementan la visibilidad de los tejidos durante una radiografía o TAC. Contienen un conjunto de sustancias que son seguras para los pacientes y permiten detener los rayos X, por lo que los órganos se verán con mayor detalle en la prueba.
Por ejemplo, para examinar el sistema circulatorio, se inyecta en el torrente sanguíneo un medio de contraste intravenoso a base de yodo para iluminar los vasos sanguíneos.
¿Para qué sirve el TAC?
El TAC se utiliza como prueba de diagnóstico clínico, en los estudios de seguimiento para analizar el estado de salud del paciente, en la planificación de tratamientos de radioterapia e, incluso, para el cribado de personas asintomáticas que cuentan con factores de riesgo específicos. Una tomografía computarizada crea imágenes detalladas del cuerpo, que incluyen el cerebro, el tórax, la columna y el abdomen. En concreto, podemos destacar los siguientes usos:
- Ayudar a diagnosticar la presencia de un cáncer o tumor. Es una de las técnicas más utilizadas para examinar la presencia de cáncer colorrectal y cáncer de pulmón.
- Obtener información acerca del estadio de un cáncer.
- Determinar si un cáncer reacciona al tratamiento.
- Detectar el regreso o recurrencia de un tumor.
- Diagnosticar una infección.
- Técnica de apoyo para guiar un procedimiento de biopsia.
- Guiar algunos tratamientos locales, como la crioterapia, ablación con radiofrecuencia y la implantación de semillas radiactivas.
- Planificar la radioterapia de haz externo o la cirugía.
- Estudiar los vasos sanguíneos.
¿Cuándo surgió la tomografía computarizada?
La tomografía computarizada se introdujo en 1971 como una modalidad de rayos X que permitía obtener imágenes axiales del cerebro, por lo que era un método clínico que se utilizaba específicamente en el área de la neurorradiología. Su evolución ha convertido al TAC en una técnica de imagen versátil con la que se obtienen imágenes tridimensionales de cualquier área anatómica. Actualmente, se trata de un equipo de diagnóstico por imagen que cuenta con una amplia gama de aplicaciones médicas en oncología, radiología vascular, cardiología, traumatología o radiología intervencionista.
La evolución: De sus inicios hasta la actualidad
At 1971, se desarrollaron los primeros escáneres TAC de uso clínico. Durante estos primeros años, se utilizaba el escáner- EMI, con el que se podían obtener datos del cerebro y el tiempo de cálculo por imagen era de unos 7 minutos en total. Poco tiempo después, se desarrollaron escáneres aplicables a cualquier parte del cuerpo. En 1973, se empezaron a usar los escáneres axiales, cuyos equipos solamente contaban con una única fila de detectores de rayos X. Posteriormente, fue cuando surgieron los escáneres helicoidales o espirales, que incorporaban múltiples filas de detectores, por lo que su uso clínico tuvo una amplia difusión y son los que se utilizan en la actualidad.
Equipos TAC actuales: Principales mejoras y tipos
La evolución de los equipos ha permitido obtener notables mejoras. En los sistemas actuales, la calidad de la imagen ha mejorado considerablemente y ofrecen tanto una resolución espacial como una resolución de bajo contraste. Además, hoy en día, también se dispone de escáneres TAC diseñados para aplicaciones clínicas específicas. Entre ellos, podemos destacar:
- Equipos de TAC específicos para la planificación de tratamientos en radioterapia: Estos escáneres ofrecen un diámetro de abertura mayor del habitual, por lo que permiten un estudio con un campo de visión más amplio. De este modo, las imágenes que se generan cuentan con mayor detalle y claridad.
- Equipos híbridos que integran escáneres de TAC con otras técnicas de imagen: Actualmente, existen soluciones híbridas. Entre ellas, podemos destacar el escáner TAC que incorpora un tomógrafo por emisión de positrones (PET) o un tomógrafo de emisión de fotón único (SPECT).
- Escáneres especiales para nuevas indicaciones en diagnóstico por imagen: Se han desarrollado equipos de TAC “de doble fuente”, que están equipados con dos tubos de rayos X, y también equipos de TAC “volumétricos”, que incorporan hasta 320 filas de detectores, lo que permite obtener datos completos de los órganos analizados en un único uso.
Principales riesgos
Las pruebas por tomografía computarizada pueden realizar diagnósticos sobre enfermedades y afecciones graves, como cáncer, hemorragia o coágulos de sangre. Un diagnóstico temprano es fundamental para poner solución cuanto antes y poder salvar vidas. Sin embargo, es cierto que es una prueba que presenta algunos riesgos que es importante analizar:
X-Ray
Uno de los principales riesgos del TAC es que utiliza los rayos X, que producen radiación ionizante. Este tipo de radiación puede tener determinados efectos en el organismo y se trata de un riesgo que aumenta con el número de exposiciones a las que se somete una persona. No obstante, el riesgo de desarrollar cáncer por la radiación que emiten los rayos X es generalmente bajo.
Uso en embarazadas y niños
In the case of mujeres embarazadas, no existen riesgos para el bebé si el área del cuerpo donde se realizan las imágenes no es el abdomen o la pelvis. Pero, los profesionales médicos suelen realizar exámenes que no utilicen radiación, como la magnetic resonance imaging o el ultrasonido. En cuanto a los niños, son más sensibles a la radiación ionizante, ya que tienen una esperanza de vida más larga y el riesgo a desarrollar cáncer puede ser mayor en comparación con los adultos.
Reacciones al medio de contraste
Por otro lado, otro aspecto a destacar es que algunos pacientes pueden tener reacciones alérgicas al medio de contraste y, en casos muy puntuales, insuficiencia renal temporal. Ante esta situación, no deben administrarse medios de contraste intravenoso a pacientes con función renal anormal.
Como hemos podido analizar, la tomografía computarizada o TAC resulta de gran utilidad para analizar de forma detallada y precisa ciertos tejidos y órganos internos. Mediante los rayos X, se pueden estudiar ciertas afecciones o enfermedades graves, por lo que es fundamental para el diagnóstico clínico y su aplicación en diferentes campos de la medicina.
Kiko Ramos
CEO of 4D Médica. Expert in marketing and distribution of medical equipment.
by 4D Medical | Nov 12, 2024 | AI in medicine
The 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 la 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 magnetic resonance imaging 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, the evaluación de síntomas y the 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.
Training
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.
Bibliography
APD. (s.f.).
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina. Asociación para el Progreso de la Dirección. Recuperado de
https://www.apd.es/aplicaciones-inteligencia-artificial-en-medicina/#:~:text=La%20IA%20puede%20acelerar%20el,efectividad%20y%20reduciendo%20efectos%20secundarios.
Sanofi. (s.f.). Inteligencia artificial en la salud. Campus Sanofi. Recuperado de https://pro.campus.sanofi/es/actualidad/articulos/inteligencia-artificial-salud
Pakdemirli, E. (2020). Artificial intelligence in radiology: Friend or foe? Radiology, 297(3), 509-510. https://doi.org/10.1148/radiol.2019182622
Sánchez Rosado, E. J., & Díez Parra, A. (2022). Inteligencia artificial en medicina: aplicaciones y desafíos. Economía Industrial, 423, 49-63. Ministerio de Industria, Comercio y Turismo. Recuperado de https://www.mintur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaIndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/423/SA%CC%81NCHEZ%20ROSADO%20Y%20DI%CC%81EZ%20PARRA.pdf
Universidad Internacional de Andalucía. (2021). Inteligencia artificial en la medicina: el futuro de la salud. UNIA Blog. Recuperado de https://www.unia.es/vida-universitaria/blog/inteligencia-artificial-en-la-medicina-el-futuro-de-la-salud
United States National Library of Medicine. (2020). Artificial intelligence in healthcare and the implications for patient safety. JAMA Network Open, 3(4), e200033. Recuperado de https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7752970/pdf/main.pdf
Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información. (s.f.). Inteligencia artificial en salud: Transformación digital para el cuidado de la salud en México. Recuperado de https://amexcomp.mx/media/publicaciones/Libro_IA_Salud_Final_r.pdf
Merly Dayana Jurado-Sánchez, Eddy Maritza Pedroza-Charris, Blanca Mery Rolón-Rodríguez. (2021) ¿Cómo ha ayudado la inteligencia artificial en la medicina?. Convicciones, 8 (16), 6-20. https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/convicciones/article/view/841
Kiko Ramos
CEO of 4D Médica. Expert in marketing and distribution of medical equipment.
by 4D Medical | Nov 5, 2024 | News
The Principality of Asturias Health Service (Sespa) has received 54 state-of-the-art ultrasound scanners 1.7 million euros. Following the award of the Diagximag public contract in April 2024, the delivery of the equipment was signed on September 30. The ultrasound scanners, which were delivered during the months of July and August, represent a very important step forward in the modernization and digitalization of the healthcare sector in the Asturian region.
How are Diagximag's state-of-the-art ultrasound scanners different?
The company of Asturian origin, Diagximag4D Médica, a subsidiary of 4D Médica and part of the group Substrate AIhas about state-of-the-art ultrasound scanners which offers a complete imaging solution. These Samsung-branded medical devices combine advanced technology and precision imaging of the different organs, tissues and internal structures of the body. It is an essential tool for diagnosing medical conditions, monitoring the health and development of the fetus during pregnancy, and for guiding certain medical procedures, such as biopsies and tissue extraction. Below, we analyze the main features that define Diagximag ultrasound scanners:
- Equipment includes artificial intelligence and remote controlOne of the innovations of Diagximag ultrasound scanners is that they allow ultrasound scans to be performed using artificial intelligence. They differ in that they include the Sonosync function that allows radiologists to control the equipment completely remotely. In other words, from their own home, they can diagnose patients as if they were present at the medical center.
- High image resolutionThey have a very good image resolution and incorporate Doppler technology, so that tissues and blood flow can be visualized with total clarity. This allows to visualize detailed images and perform a complete diagnosis of the area of the body to be analyzed.
- Intuitive design for multiple uses in the clinical settingIn addition to their multiple functions, ultrasound scanners have an intuitive design that facilitates their use in different clinical environments. A fundamental aspect when it comes to increasing the efficiency of medical diagnostics.
What advantages and innovations do they offer in diagnostic imaging?
The ultrasounds are one of the most widely used medical techniques today, because it is a convenient, inexpensive, safe and non-invasive test. The medical devices used to perform this highly demanded test are ultrasound scanners. They have a rod-shaped toolcalled transducerwhich is responsible for detecting the waves produced inside the body. Through the use of a special gel which is applied to the skin of the area to be examined and the use of a computerThe images are displayed on the screen, which provide the information on fabrics.
The innovative technology based on the application of AI not only enhances the medical diagnostic experience, but also offers a major progress in telemedicine. In this way, the following can be realized rapid diagnostics no matter where the specialist is located. With this, it is possible to reach more regionsas there are many localities that do not have all medical services in health centers. The use of state-of-the-art ultrasound scanners means that more patients can receive a quick and accurate diagnosis, avoiding the need to travel to other regions that have more resources.
The use of these ultrasound scanners incorporating the latest technology provides an improvement in the health sector, so that now the Asturian region will be able to offer an effective and high quality diagnostic imaging, reducing efforts and limitations.
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