Viernes 25 enero 2019

Dr. Antonio Luna: “La inteligencia artificial es la máxima tendencia en diagnóstico por imagen”

Madrid se convierte por undécimo año consecutivo en punto neurálgico de radiólogos y profesionales sanitarios. Durante los días 31 de enero y 1 de febrero, el Hospital Clínico San Carlos acoge el Curso de Técnicas de Imagen Avanzadas, un evento que se ha convertido en punto de debate indiscutible sobre el desarrollo y avance de la radiología. Más de 400 radiólogos y especialistas se dan cita para discutir nuevas tendencias sanitarias, debatir nuevos procedimientos y descubrir los avances en diagnóstico por imagen. Entre ellos, el potencial de la inteligencia artificial y el desarrollo de la impresión 3D como herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. 

En Comparte Innovación hemos querido conocer el punto de vista del Dr. Antonio Luna, director científico del grupo HealthTime, profesor adjunto del departamento de Radiología de Case Western Reserve University en Cleveland, director científico de la SERAM, y principal impulsor del encuentro.

Undécima edición del Curso sobre Técnicas de Imagen Médica Avanzadas, ¿cuáles son las principales novedades en esta edición?

En esta edición, se discuten varias de las novedades en imagen oncológica del tórax y el abdomen. En este sentido, se van a analizar el impacto de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, impresión 3D, imagen híbrida o diagnóstico integrado de imagen, laboratorio, histología y genética.

Se habla del uso de la inteligencia artificial o de la impresión 3D como nuevas tendencias de imagen oncológica, ¿cómo influirían estas tecnologías en Radiología y en el diagnóstico precoz de las enfermedades?

La impresión 3D ha llegado para quedarse. El uso de modelos físicos en la planificación de cirugías oncológicas complejas reduce de forma significativa el tiempo de cirugía y disminuye las complicaciones derivadas, como hemos podido comprobar en las series realizadas en nuestro centro HT de Córdoba, en el caso de pacientes con lesiones hepáticas y cáncer de pulmón. Ahora, demostrado su valor, hay que buscar la introducción en la práctica clínica diaria de esta tecnología.

Respecto a la inteligencia artificial (IA), ahora mismo es la máxima tendencia en diagnóstico por imagen. La IA tiene un uso potencial en todas las áreas de la radiología, desde la adquisición al análisis y postproceso de la imagen, incluso en todos los procesos de gestión. La IA va ayudarnos a mejorar nuestros resultados, a ser más eficientes, y a estar más seguros de nuestros diagnósticos, con un gran impacto potencial de mejora en el resultado final del paciente. De nuevo, como en el caso de la impresión 3D, estamos en la fase de adopción temprana de esta tecnología, con la complicación adicional de que su aplicación potencial abarca prácticamente cualquier faceta del ámbito médico.

Tanto de la impresión 3D aplicada a la planificación prequirúrgica, como del desarrollo de la inteligencia artificial en la detección y caracterización de tumores hablaremos también en el Curso de este año de la mano de grandes profesionales como son Jordi Broncano, Coordinador de imagen cardiotorácica de HT-Ressalta y Robert Gikelson, radiólogo cardiotorácico y Vicepresidente de Investigación en el Departamento de Radiología en Hospitales Universitarios de Cleveland.

Uno de los objetivos del curso es avanzar sobre el papel clínico de nuevas técnicas como la PET/RM en la que se obtiene mayor información y mejor calidad de imagen, un beneficio obvio para áreas de diagnóstico oncológico. En etapas posteriores de tratamiento, ¿cómo afecta esta tecnología?  

La PET/RM todavía está en busca de su aplicación definitiva en la arena clínica, es decir, debe demostrar un valor adicional e indudable en alguna aplicación clínica que haga imprescindible su uso. El potencial de esta técnica lleva explorándose de forma habitual en hospitales clínicos desde hace casi una década, y abre puertas a nueva información oncológica, como el análisis de la heterogeneidad tumoral, que tiene una importancia pronóstica muy importante. La combinación de información metabólica del PET, con la estructural y fisiológica de la RM, es potencialmente el mejor método de imagen para la evaluación de respuesta temprana y predicción de respuesta a tratamiento. De cualquier forma, los datos que existen al respecto aunque son prometedores son limitados.

Esta tecnología precisamente, junto a la integración de los sistemas de diagnóstico y especialidades (radiología, anatomía patológica y genética) serán los focos centrales de la charla “Trending Topics en imagen oncológica” que se realiza el primer día del curso.

Cada vez más, los hospitales y centros sanitarios transforman su forma de trabajo para fomentar la conectividad y la integración de las diferentes áreas y especialidades en beneficio del paciente, ¿cómo se aplica esto en áreas de imagen y diagnóstico? ¿En qué beneficia al profesional y al paciente?

Los procesos de digitalización en Medicina son centrales y probablemente uno de los mayores retos a los que nos enfrentamos. Sin duda, los servicios de radiología manejamos la mayor cantidad de datos dentro del mundo asistencial, y habitualmente somos las áreas con mayor experiencia y relación con  las infraestructuras digitales y de información. Por tanto, los radiólogos debemos liderar la integración de la imagen con el resto de datos diagnósticos (laboratorio, genética e histología), e incluso su posterior análisis conjunto con herramientas de inteligencia artificial y big data, a fin de mejorar el diagnóstico del paciente. Todo ello, además, debe ser fácilmente accesible para el resto de profesionales asistenciales a través de herramientas específicas, que no distorsionen su flujo de trabajo habitual. Por último, la información debe compartirse con el paciente con portales específicos, que sean fácilmente integrables en el entorno digital habitual de cualquier persona.

¿Una predicción para el futuro de la Radiología? Próximos retos a superar de cara a ediciones posteriores del curso.

Mi predicción es que la inteligencia artificial es una oportunidad para hacer más relevante el papel del radiólogo y el diagnóstico por la imagen, por tanto, más que desaparecer, creo sinceramente, que nos hará crecer.

Respecto al curso, realmente es un reto convocar cada año, y ya van once consecutivos, a más de 400 personas, y la idea es seguir siendo fieles al título original del curso, debatiendo el papel las técnicas de imagen más avanzadas y su impacto en los pacientes. 

 

 

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