A pesar de que el volumen de imágenes musculoesqueléticas está creciendo, existe una escasez relativa de radiólogos musculoesqueléticos subespecializados para interpretar los estudios. ¿Podría la IA ser la solución?
El papel de la IA en la Radiología Musculoesquelética
“Ante la tendencia constante de aumentar las tasas de imagenología y reducir los tiempos de adquisición, una variedad de herramientas de IA pueden respaldar a los radiólogos musculoesqueléticos proporcionando flujos de trabajo más optimizados y eficientes”, afirma el autor principal Ali Guermazi, doctor en medicina y filosofía, jefe de radiología en el Sistema de Salud VA Boston y profesor de radiología y medicina en la Escuela de Medicina Chobanian & Avedisian de la Universidad de Boston.
En un nuevo artículo en la revista Radiology, los investigadores de la Universidad de Boston brindan una visión general de las aplicaciones de la IA para la radiología musculoesquelética, incluyendo principios básicos, adquisición e interpretación de imágenes y predicción de resultados futuros. El artículo discute igualmente los desafíos en la implementación de la IA, los usos no interpretativos de la IA y cómo pueden transformar la vida profesional cotidiana de los radiólogos musculoesqueléticos.
Según los investigadores, la IA muestra un gran potencial para tareas más complejas, como la pronosticación de enfermedades y la predicción de resultados clínicos a lo largo del tiempo. Esto podría aumentar el valor de la imagenologia y permitir que el campo de la radiología musculoesquelética avance significativamente en dirección a la medicina de precisión.
Desafíos en la Implementación de la IA en Radiología Musculoesquelética
No obstante, existen muchos obstáculos que superar para que la IA llegue a la práctica clínica. Entre estos se encuentra la necesidad de conjuntos de datos grandes y de buena calidad, lo cual es especialmente problemático para condiciones poco frecuentes como los tumores musculoesqueléticos. Los investigadores subrayan que la colaboración multiinstitucional será esencial para la creación de dichos conjuntos de datos, pero esto introduce desafíos propios, como diferencias en los protocolos de imagenología.
“Para que la IA sea la solución, la amplia implementación de métodos de adquisición de datos respaldados por la IA en la práctica clínica requiere establecer resultados confiables y de confianza. Esta implementación requerirá una estrecha colaboración entre los investigadores centrales de IA y los radiólogos clínicos”, dice Guermazi.
Una vez que se implemente con éxito en la clínica, una amplia variedad de herramientas basadas en IA pueden mejorar el flujo de trabajo del radiólogo musculoesquelético. Asimismo, la IA podría ser útil para propósitos comerciales, educativos y de investigación si se integra exitosamente en la práctica diaria de la radiología musculoesquelética.
Guermazi asegura que la IA no reemplazará a los radiólogos, sino que todos los radiólogos del futuro utilizarán la IA.
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