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- Una investigación de la Universidad Metropolitana de Osaka (Japón) creó el modelo con datos de radiografías del tórax y ecocardiogramas | Foto: Pixabay.es
Un grupo de científicos de la Universidad Metropolitana de Osaka, en Japón, desarrolló un modelo que utiliza inteligencia artificial (IA) a partir de radiografías del tórax para clasificar de forma más precisa las funciones cardíacas y algunas enfermedades.
La investigación, encabezada por el Departamento de Diagnóstico y Radiología Intervencionista de la Facultad de Medicina, recopiló un total de 22.551 radiografías de tórax asociadas con 22.551 ecocardiogramas de 16.946 pacientes entre los años 2013 y 2021.
El procedimiento
Los científicos del estudio, publicado en la revista The Lancet Digital Health, entrenaron el modelo de IA con las radiografías de tórax configuradas como datos de entrada y los ecocardiogramas con datos de salida.
La IA se centró en entender las características que conectaban ambos grupos de datos.
Los especialistas resaltaron la ventaja de las radiografías de tórax por ser un tipo de estudio muy común en los hospitales y que permiten obtener resultados en poco tiempo.
Sin embargo, reconocieron que manejar alguna herramienta desarrollada con inteligencia artificial también requiere de una capacitación al personal médico ante las ventajas de estas tecnologías actualmente.
Resultados
El modelo de IA logró marcar con precisión seis tipos seleccionados de enfermedad cardíaca valvular (cuando una o más de las válvulas cardíacas no funcionan bien).
“Nos tomó mucho tiempo llegar a estos resultados, pero creo que es una investigación importante”, confirmó Daiju Ueda, doctor y líder de la investigación.
Ueda resaltó que esta herramienta, además de mejorar la eficiencia de los diagnósticos, es un sistema que podría ser empleada en áreas donde no hay especialistas, por ejemplo, en emergencias nocturnas y para pacientes que tengan dificultades para realizarse un ecocardiograma.
Luego de este estudio, los científicos admitieron que la combinación de la tecnología con el campo de la Medicina han sido contribución claves para la mejora de los pacientes y, principalmente, la detección en etapa temprana de enfermedades.
Crecimiento de la tecnología en la Medicina
Algunos de los aportes más destacados que la IA ha brindado a la medicina y la gestión de datos en este campo:
Diagnóstico y detección de enfermedades
La IA puede analizar grandes cantidades de datos médicos como imágenes, escáneres y registros electrónicos de salud para ayudar en la detección temprana de enfermedades como el cáncer, la diabetes, la retinopatía diabética.
Los algoritmos han demostrado ser eficaces en la interpretación de imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, para identificar anomalías y apoyar a los médicos en el diagnóstico.
Personalización del tratamiento
La IA utiliza análisis de datos para identificar patrones de tratamiento efectivos basados en el historial médico de un paciente, datos genéticos y otros factores individuales.
Esto permite que los médicos puedan seleccionar tratamientos específicos y personalizados para cada paciente, aumentando la eficacia y reduciendo los efectos secundarios.
La IA también puede identificar afecciones de alto riesgo en pacientes antes de que se desarrollen síntomas, lo que permite la intervención temprana y la prevención.
Administración de recursos y gestión de datos
La IA ayuda a optimizar la gestión de recursos en hospitales y centros de atención médica, como la programación de citas, la asignación de camas y la gestión de inventarios de medicamentos.
Los sistemas de registros médicos electrónicos basados en IA facilitan la documentación precisa y el acceso a datos clínicos, mejorando la eficiencia en la toma de decisiones.
