Base de datos de imagenología ayuda en investigación

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 14 Jun 2017
Un gran sistema de atención médica en los Estados Unidos ha anunciado la creación de una base de datos de imagenología masiva y anónima, que integrará imágenes clínicas e historias clínicas electrónicas usando datos de más de 1 millón de pacientes.

El objetivo del proyecto es mejorar dramáticamente el cuidado clínico y la investigación traslacional, y permitir a los médicos investigar patrones y rasgos de enfermedades o condiciones específicas. El proyecto ayudará a los médicos a encontrar rasgos comunes entre los grupos grandes de pacientes e identificará las similitudes genéticas o de otro tipo, que podrían conducir a nuevas técnicas y tratamientos de diagnóstico. El Imaging Research Warehouse (IRW) fue desarrollado por el Instituto de Imagenología Traslacional y Molecular Mount Sinaí (TMII), del Sistema de Salud Mount Sinaí (Nueva York, NY, EUA).

Imagen: Exámenes del cerebro usando resonancia magnética funcional (fMRI) destinados a identificar biomarcadores para el autismo (Fotografía cortesía de SpectrumNews).

El IRW, tiene como objetivo avanzar en la investigación en mamografía, cáncer de próstata, genómica, lesiones en la columna vertebral, enfermedades neurodegenerativas y enfermedades intestinales, y tiene el potencial de cambiar la manera en que los radiólogos leen y recogen datos. Junto con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, los radiólogos podrían utilizar el sistema para evaluar mejor las anomalías conocidas en los exámenes de imagenología. Otros posibles resultados incluyen protocolos y técnicas nuevas y más exactas de Resonancia Magnética (MRI) y de Tomografía Computarizada (CT).

El vicepresidente de Radiología del Sistema de Salud de Mount Sinaí, David Mendelson, MD, profesor de la Facultad de Medicina Icahn en Mount Sinaí, dijo: “El Imaging Research Warehouse es un recurso único que proporcionará grandes volúmenes de imágenes desidentificadas a la comunidad de investigadores. Este modelo llena una brecha en el mundo nuevo de ‘grandes datos’ en salud. Los datos contenidos en las imágenes radiológicas de los pacientes son difíciles de usar, y este depósito es la solución para exponer esta información para el análisis”.


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