Especialidad clínicaLos avances médicos están experimentando un desarrollo revolucionario gracias al uso de la Inteligencia Artificial (IA), especialmente en la adquisición de imágenes. La ecografía, un método asentado desde hace mucho tiempo, ha recibido un enorme impulso con la IA, mejorando de forma considerable la rapidez y la precisión de los diagnósticos.
Los avances de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo se han traducido en una importancia creciente de la IA en los procedimientos de ecografía. El Dr. André Farrokh, del Hospital Universitario de Schleswig-Holstein, elogió el enorme potencial de esta tecnología en diversas especialidades médicas durante el 46.º Dreiländertreffen (reunión de tres territorios) de la Sociedad Alemana de Ecografía en Medicina (DEGUM) en Mainz, y destacó la gran responsabilidad a la hora de manejar esta aplicación avanzada.
La importancia especial en el diagnóstico del cáncer de mama
Un área de aplicación importante de la ecografía combinada con IA es el diagnóstico del cáncer de mama. En este caso, los sistemas de IA analizan los datos ecográficos en 3D capturados por escáneres automáticos para detectar indicios de cambios en el tejido maligno. El desempeño de esta tecnología es comparable a las habilidades de especialistas médicos experimentados.
La ecografía podría llenar un vacío en el caso del tejido mamario denso
En pacientes que presentan tejido mamario denso, donde la mamografía convencional llega a su límite, la ecografía con IA destaca sus puntos fuertes. Aproximadamente la mitad de las pacientes tienen lo que se conoce como mamas «densas». En estas pacientes, la sensibilidad de la mamografía desciende de casi el 90 % al 50 %. La ecografía de mama automatizada combinada con IA, empleada en un entorno de detección, localiza carcinomas con fiabilidad, incluso en tejido glandular denso. Un estudio revela que este método podría detectar unos 3 carcinomas adicionales en 1000 exámenes.
Potencial y desafíos de la utilización de datos
Actualmente, solo una pequeña parte de los datos recopilados en los hospitales se utiliza para desarrollar IA; sin embargo, es fundamental que se puedan aportar de datos de gran calidad al tiempo que se respetan los reglamentos sobre protección de datos. Cuanto más extensa sea la base de datos con la que se entrena la IA, más precisos y fiables serán los resultados.
La ayuda de la IA en la evaluación de los hallazgos
La ecografía requiere un alto nivel de conocimientos especializados y su curva de aprendizaje es muy pronunciada. En este contexto, el uso de procedimientos de detección automáticos basados en la IA podría suponer una mejora significativa en la asistencia médica. Según explica el Dr. Farrokh, estos sistemas permiten incluso al personal auxiliar obtener imágenes ecográficas, mientras que los médicos se ocuparían de la evaluación. El sistema de IA podría realizar una clasificación previa de las imágenes que, en principio, no muestran anomalías, reduciendo de este modo la carga de trabajo e incrementando la precisión.
Soluciones avanzadas para la prevención del cáncer de mama
GE HealthCare ofrece sistemas como LOGIQ™ e Invenia™ ABUS 2.0 para la prevención personalizada del cáncer de mama, que van desde la detección hasta la atención posterior. El cribado complementario con Invenia ABUS, el primer equipo de cribado ecográfico aprobado por la FDA, transforma la prevención reactiva del cáncer de mama en un abordaje proactivo. Los estudios clínicos demuestran que ABUS puede aumentar la detección de tipos de cáncer pequeños e invasivos en tejido mamario denso en más de un 50 % cuando se utiliza en combinación con la mamografía. La detección temprana del cáncer tiene implicaciones significativas para el pronóstico.
El diagnóstico y la evaluación precisos de las lesiones son esenciales para un plan de tratamiento óptimo. Las tecnologías ecográficas modernas que integran la IA mejoran la precisión y la seguridad del diagnóstico. Estos avances permiten introducir planes de tratamiento personalizados y eficaces para cada paciente. Asimismo, son importantes de cara a la atención posterior y a los tratamientos farmacológicos con el fin de prevenir complicaciones y minimizar el riesgo de recaída. La monitorización del tejido resulta más sencilla gracias a estas tecnologías no invasivas, fáciles de usar y rentables, lo que redunda en una mejora de la experiencia de las pacientes.
Perspectivas de futuro: ¿La ecografía basada en IA se convertirá en un estándar?
En la actualidad, la IA aplicada al campo de la ecografía se encuentra todavía en fase de prueba. Se están evaluando los primeros equipos que incorporan esta tecnología y su desarrollo está avanzando rápidamente. Se espera que la ecografía asistida por IA sea la norma a cinco años vista.
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