Tecnología de análisis de TC revela indicadores de enfermedad

Los nuevos algoritmos de análisis de imágenes médicas ayudan a identificar evidencia de hígado graso, calcio en la arteria coronaria y otros indicadores, con la tomografía computarizada (TC).

 

Zebra Medical Vision ha desarrollado cinco algoritmos diseñados para detectar el hígado graso y el exceso de calcio coronario, el enfisema, la baja densidad ósea y las fracturas de compresión vertebral; otros diez algoritmos serán lanzados en un futuro próximo. Los algoritmos se basan en bases de datos anónimas de imágenes médicas y datos clínicos, que ayudaron a entrenarlos para detectar ciertos marcadores en imágenes médicas. El algoritmo del hígado graso, por ejemplo, segmenta y calcula la densidad media del hígado mediante tomografías computarizadas del tórax y el abdomen.

 

La plataforma ayuda a descubrir las enfermedades crónicas antes, mediante la automatización de la tomografía computarizada y el análisis por resonancia magnética (RM), que son los departamentos de radiología con una sobrecarga abrumadora. La detección temprana puede dar a las organizaciones sanitarias la oportunidad de establecer programas de atención preventiva, mejorando la atención y reduciendo los costos generales de tratamiento de los pacientes. El motor del algoritmo de Zebra se puede implementar tanto en la nube como en las configuraciones in situ, y está diseñado para integrarse en los sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) y los sistemas de información radiológica (RIS).

 

“Las aprobaciones reglamentarias nos permiten seguir impulsando la adopción de nuestro motor de análisis a nivel mundial, donde vemos un interés significativo en los países que tienen una proporción problemática de radiólogos per cápita. Proporcionar herramientas que les ayuden a ofrecer mejor atención es fundamental y es la fuerza motriz de nuestra misión”, dijo Elad Benjamin, director ejecutivo de Zebra Medical Imaging. “Ya hemos comenzado a trabajar con los hospitales universitarios en Europa y continuaremos expandiendo nuestra presencia en toda la región”.

 

“El aprendizaje automático cambiará la forma en que se practica la radiología en los próximos años”, dijo el profesor Gabriel Krestin, MD, presidente del departamento de radiología y medicina nuclear del Centro Médico de la Universidad de Erasmo (Rotterdam, Holanda). “Creo que hará que los radiólogos sean más productivos, y también creo que surgirán nuevos casos de uso y proposiciones de valor a medida que la tecnología se implemente ampliamente. Es un momento muy emocionante para la radiología”.

 

El Royal College of Radiologists ha informado que el crecimiento de los exámenes de tomografías computarizadas y de resonancia magnética, en el Reino Unido, supera el aumento de los radiólogos disponibles. Mientras que el número de radiólogos aumentó sólo un 5% entre 2012 y 2015, el número de tomografías computarizadas y resonancias magnéticas aumentó en un 29% y 26% (respectivamente) en el mismo período.