La inteligencia artificial (IA) en la Radiología Intervencionista puede mejorar la selección de pacientes, planificación y ejecución del tratamiento, calidad de imagen, eficiencia y precisión en informes, según apunta el miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) y ponente del 37 congreso nacional de la SERAM, el doctor Fernando Gómez.

"El objetivo de la integración de la IA es utilizar de manera más eficiente las imágenes obtenidas durante la intervención y brindar apoyo en el proceso de toma de decisiones, lo que llevaría a mejores resultados clínicos, menos complicaciones, una mejor experiencia del paciente y/o costos reducidos para el sistema de atención médica", comenta el doctor Gómez.

Según explican desde la SERAM, la IA tiene potencial para personalizar tratamientos considerando historial médico, genética y estilo de vida. Además, puede cerrar la brecha entre entornos con recursos diferentes, haciendo que la radiología intervencionista sea más accesible y mejorar los resultados para todos los pacientes.

No obstante, el doctor Gómez señala que el principal reto es reconocer las limitaciones actuales en el uso de la IA "desde una perspectiva técnica, porque existe una necesidad urgente de estandarización de imágenes y procedimientos, así como conjuntos de datos de alta calidad".

"Esto representa un desafío significativo, especialmente considerando los diferentes software y algoritmos de reconstrucción de proveedores, así como las preferencias locales y los protocolos institucionales", añade el experto.

Además, antes de implementar la IA en la práctica clínica diaria, es necesario tener en cuenta que: incluye garantizar que el sistema de IA sea suficientemente preciso y confiable, que se integre sin problemas con los sistemas y flujos de trabajo existentes, y que cumpla con los requisitos y estándares regulatorios.

También es importante abordar problemas éticos y legales relacionados con el uso de la IA en medicina, como la privacidad de los datos, la autonomía del paciente y la responsabilidad en caso de complicaciones relacionadas con las recomendaciones de la IA.

LA CIBERSEGURIDAD

Un comunicado conjunto europeo y norteamericano sobre la IA en Radiología destaca la necesidad de un uso ético que promueva el bienestar, minimice el daño, sea transparente y altamente confiable, manteniendo la responsabilidad con los diseñadores u operadores humanos.

En este sentido, el doctor Gómez apunta que "la ciberseguridad se vuelve aún más importante, ya que las redes neuronales podrían ser reprogramadas para causar daño".

Además, también existe una necesidad real de colaboración entre radiólogos intervencionistas, investigadores en inteligencia artificial, expertos en ética, la industria y los organismos reguladores.

Para el doctor Gómez, "sin duda, los radiólogos intervencionistas deben participar en todas las etapas y formar parte del equipo al tomar decisiones sobre el uso de la IA en el área, ya que son ellos quienes deben implementar y aplicar las soluciones de IA en sus prácticas y asumir las consecuencias en caso de fallos".

"La IA ofrece la posibilidad de hacer la experiencia permanentemente disponible si se seleccionan datos de entrenamiento adecuados y la salida se valida clínicamente. Pero para participar en estas decisiones, los médicos necesitan aumentar su nivel de conocimiento y competencia en informática, siendo esto tan crucial en el futuro como lo es hoy en bioestadística", sostiene el experto.

PROYECTO PILOTO

Desde la Sociedad de Radiología Cardiovascular e Intervencionista (CIRSE por sus siglas en inglés), se lleva a cabo un proyecto piloto para evaluar la viabilidad, practicidad, coordinación necesaria y posibilidad de implementación clínica de la IA, así como proporcionar las primeras estimaciones de costos y beneficios de la misma.

Además, pretende poder reconocer automáticamente los tumores" a tratar, las características de las zonas en las que se ha realizado el tratamiento, y, en un último paso, ser capaces de predecir si en esas áreas van a quedar células tumorales viables que impliquen un cambio en el plan terapéutico.

"En general, la visión futura de la inteligencia artificial en la Radiología Intervencionista probablemente sea de crecimiento y evolución continuos. A pesar de los desafíos para implementar e integrar la tecnología de IA en entornos clínicos, los beneficios potenciales de una mayor precisión y seguridad, eficiencia y resultados para los pacientes hacen de ella una herramienta prometedora", concluye el experto.

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