Siemens Healthineers presenta los avances en inteligencia artificial

Redacción.-El Comité de Innovación de la Fundación Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (Fundación IDIS) ha realizado una reunión virtual en la que uno de los temas que se ha tratado ha sido la apuesta por la inteligencia artificial ya que es clave para aumentar la precisión en el diagnóstico y facilitar los flujos de trabajo, debido a que el volumen de pruebas de imágenes para resonancias y tomografía computarizada se ha disparado, pero el número de radiólogos para analizarlas no crece en la proporción necesaria.

Diversos miembros del equipo de Siemens Healthineers, como Jesús Prieto Vara, director de Diagnóstico por Imagen y Terapia, y Óscar Fernández, responsable de Visualización Avanzada, presentaron los avances de la compañía en inteligencia artificial con aplicaciones utilizadas para la tomografía computerizada, resonancia magnética, medicina nuclear, radioterapia, mamografía o investigación, entre otras.

Una solución que se presentó durante el encuentro procesa datos de imágenes a través de algoritmos basados en inteligencia artificial, lo que ayuda a reducir la carga de las tareas repetitivas básicas y a aumentar su precisión de diagnóstico con la interpretación de imágenes médicas. Es decir, el radiólogo recibe los resultados del análisis para revisión, confirmación y posible inclusión en un informe. Uno de los usos de esta tecnología es con la tomografía computarizada de tórax, ya que gracias a la imagen diagnóstica es posible ver si la neumonía producida por el SARS-CoV-2 (COVID- empeora o mejora con el tratamiento aplicado, tal como demostraron con un prototipo lanzado para la detección y cuantificación de anormalidades infecciosas

Además es posible utilizarla en lesiones de próstata, donde la aplicación permite segmentar de forma automática la glándula prostática y gracias a la tecnología AI-Rad el radiólogo puede marcar dónde es necesario realizar una biopsia, y en el área de neurología, segmentando los órganos en riesgo para conocer la evolución en un paciente con Alzheimer. Igualmente, se aludió a su uso en radioterapia de mama (donde el algoritmo clasifica a las pacientes y codifica mediante color y porcentaje según la malignidad encontrada), en medicina nuclear o en planificación de las cirugías, gracias a imágenes radiológicas ultrarrealistas.

 



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