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Londres, Reino Unido - Marzo de 2019

Inteligencia artificial podría acelerar el análisis de radiografías de tórax

Mediante un algoritmo se pudieron reconocer anomalías en rayos X de tórax utilizando un conjunto de 500.000 radiografías de pacientes.

Investigadores de la Escuela de Ingeniería Biomédica y Ciencias de Imagen del King's College, la Universidad de Warwick y otras instituciones, en Reino Unido, entrenaron un algoritmo para reconocer anomalías en rayos X de tórax utilizando un conjunto de 500.000 radiografías institucionales de pacientes adquiridas entre 2007 y 2017. 

Los informes de radiología se trataron primero mediante un sistema de procesamiento de lenguaje natural que modelaba el lenguaje radiológico y que analizó los informes de texto libre para priorizar cada radiografía como crítica, urgente, no urgente o normal. Así lo indica la noticia del King's College. 

La investigación demuestra que la inteligencia artificial (IA) puede reducir drásticamente el tiempo necesario para garantizar que las radiografías de tórax anormales con hallazgos críticos reciban la opinión de un radiólogo experto. 

Al aplicar este algoritmo a una cantidad tan grande de rayos X de tórax, el sistema de IA pudo interpretar los patrones visuales de las láminas, predecir su urgencia y sugerir un nivel de prioridad para que un radiólogo los informara, señala el comunicado. 

“El uso de la IA para detectar los rayos X anormales con precisión y acelerar el tratamiento de pacientes con enfermedades significativas es un verdadero cambio de juego para los pacientes de todo el mundo”,

expresó Vicky Goh, autora del estudio y profesora de imágenes de cáncer en el King's College.

“Las radiografías de tórax representan más de la mitad de las imágenes del mundo en la actualidad. El uso de la IA para detectar los rayos X anormales con precisión y acelerar el tratamiento de pacientes con enfermedades significativas es un verdadero cambio de juego para los pacientes de todo el mundo”, expresó Vicky Goh, autora del estudio y profesora de imágenes de cáncer en el King's College. 

El equipo probó el sistema de IA en una simulación y descubrió que podría reducir el tiempo promedio de reporte de 11 días a menos de tres. Por lo tanto, es probable que los resultados del tratamiento mejoren debido a la disminución en los retrasos en los informes. Señalaron que el método podría ayudar a asegurar que los pacientes con anomalías de rayos X se vean y se traten más pronto en el futuro. 

Las radiografías de tórax se realizan de manera rutinaria para diagnosticar y controlar una amplia gama de afecciones que afectan los pulmones, el corazón, los huesos y los tejidos blandos.


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