El brillante futuro de la atención médica debido al software de captura de imágenes médicas
Las soluciones informáticas para la salud han revolucionado la atención médica moderna. Tomemos, por ejemplo, imágenes médicas: cada año millones de pacientes se someten a ecografías, resonancias magnéticas y radiografías de forma segura. Estos procedimientos crean imágenes que forman el pilar fundamental del diagnóstico. Los médicos usan las imágenes para tomar decisiones sobre enfermedades y todo tipo de enfermedades.
Breve historia y definición de imágenes médicas
En términos básicos, la imagen médica es el uso de la aplicación de la física y algo de bioquímica para obtener una representación visual de la anatomía y biología de un ser vivo. Se cree que la primera radiografía se tomó alrededor de 1895. Desde entonces, hemos pasado de imágenes borrosas que difícilmente pueden ayudar a los profesionales médicos a tomar decisiones a ser capaces de calcular los efectos de la oxigenación en el cerebro.
En la actualidad, la comprensión de las enfermedades que causan estragos en el cuerpo humano se ha incrementado exponencialmente debido a que el campo de la imagen médica se ha convertido en un cambio de paradigma. Pero no todos los avances tecnológicos se pueden traducir a las prácticas clínicas diarias. Tomamos una de esas mejoras, la tecnología de análisis de imágenes, y explicamos cómo puede utilizarse para obtener más datos de las imágenes médicas.
¿Qué es la tecnología de análisis de imágenes?
Cuando se emplea una computadora para estudiar una imagen médica, se conoce como tecnología de análisis de imágenes. Son populares porque un sistema informático no está impedido por los prejuicios de un ser humano, como las ilusiones ópticas y la experiencia previa. Cuando una computadora examina una imagen, no la ve como un componente visual. La imagen se traduce a información digital donde cada píxel de ella es equivalente a una propiedad biofísica.
El sistema informático utiliza un algoritmo o programa para encontrar patrones establecidos en la imagen y luego diagnosticar la condición. Todo el procedimiento es largo y no siempre es preciso porque la única característica en la imagen no significa necesariamente la misma enfermedad cada vez.
Uso del aprendizaje automático para avanzar en el análisis de imágenes
Una estrategia única para resolver este problema relacionado con las imágenes médicas es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que le da a una computadora la habilidad de aprender de los datos proporcionados sin ser abiertamente programado. En otras palabras: a una máquina se le administran diferentes tipos de rayos X y MRI
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Encuentra los patrones correctos en ellos.
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Luego aprende a notar los que tienen importancia médica.
Cuantos más datos proporcione la computadora, mejor será su algoritmo de aprendizaje automático. Afortunadamente, en el mundo de la salud no faltan imágenes médicas. Su utilización puede permitir poner en el análisis de imágenes de la aplicación a un nivel general. Para comprender mejor cómo el aprendizaje automático y el análisis de imágenes van a transformar las prácticas de salud, echemos un vistazo a dos ejemplos.
- Ejemplo 1:
Imagina que un individuo acude a un radiólogo capacitado con sus imágenes médicas. Ese radiólogo nunca ha encontrado una enfermedad rara que el individuo tenga. Las posibilidades de que los médicos lo diagnostiquen correctamente son mínimas. Ahora, si el radiólogo tuviera acceso al aprendizaje automático, la rara condición podría identificarse fácilmente. La razón de ello es que el algoritmo de análisis de imágenes podría conectarse a imágenes de todo el mundo y luego desarrollar un programa que detecte la condición.
- Ejemplo 2:
Otra aplicación en la vida real del análisis de imágenes basado en la IA es la medición del efecto de la quimioterapia. En este momento, un profesional médico tiene que comparar las imágenes de un paciente con las de otros para averiguar si la terapia ha dado resultados positivos. Este es un proceso que consume tiempo. Por otro lado, el aprendizaje automático puede indicar en cuestión de segundos si el tratamiento del cáncer ha sido efectivo al calcular el tamaño de las lesiones cancerosas. También puede comparar los patrones dentro de ellos con los de una línea de base y luego proporcionar resultados.
El dia en que tecnología de análisis de imagen médica es tan típico como Amazon que le recomienda qué artículo comprar a continuación en función de su historial de compras no está lejos. Sus beneficios no solo salvan vidas, sino que también son extremadamente económicos. Con los datos de cada paciente que agregamos a los programas de análisis de imágenes, el algoritmo se vuelve más rápido y preciso.
No todo es atractivo
No se puede negar que los beneficios del aprendizaje automático en el análisis de imágenes son numerosos, pero también existen algunas dificultades. Algunos obstáculos que deben cruzarse antes de que pueda ver un uso generalizado son:
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Los patrones que ve una computadora pueden no ser entendidos por los humanos.
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El proceso de selección de algoritmos se encuentra en una etapa incipiente. Todavía no está claro qué debe considerarse esencial y qué no.
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¿Qué tan seguro es usar una máquina para diagnosticar?
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¿Es ético usar el aprendizaje automático y hay ramificaciones legales de esto?
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¿Qué sucede si el algoritmo pierde un tumor o identifica incorrectamente una condición? ¿A quién se considera responsable del error?
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¿Es deber del médico informar al paciente de todas las anomalías que el algoritmo identificó, incluso si no se requiere tratamiento para ellos?
Es necesario encontrar una solución a todas estas preguntas antes de poder apropiarse de la tecnología en la vida real.
