Presentan segunda hoja de ruta de investigación sobre IA de imágenes médicas

Presentan segunda hoja de ruta de investigación sobre IA de imágenes médicas

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La revista del Colegio Americano de Radiología (ACR, por su sigla en inglés), publicó un informe que detalla los desafíos de la inteligencia artificial (IA), en el mundo real y resume las prioridades para la investigación traslacional en la materia para así ayudar a acelerar el uso seguro y efectivo de la IA en la práctica clínica.

El informe es la segunda parte de una hoja de ruta publicada en radiología que describe los desafíos, las oportunidades y las prioridades para la investigación fundamental en IA para imágenes médicas. Los dos documentos son el resultado de un taller convocado en agosto de 2018, por el Instituto Nacional de Imagen Biomédica y Bioingeniería para explorar el futuro de la IA en la especialidad. 

Aunque los avances en la investigación fundamental se producen de forma rápida, la traducción a la práctica clínica habitual es más lenta porque se debe asegurar que la IA en las imágenes médicas sea útil, segura, efectiva y que se integre de forma fácil en los flujos de trabajo de radiología existentes antes de que puedan usarse en la atención de rutina del paciente”, dijo Bibb Allen, director médico del Instituto de Ciencia de Datos del Colegio Americano de Radiología. 

La segunda hoja de ruta describe cuatro elementos claves. El primero, crear casos de uso de IA estructurados, definir y resaltar los desafíos clínicos que la IA puede resolver; segundo, establecer métodos para fomentar el intercambio de datos para la capacitación y prueba de algoritmos de IA para promover la generalización a la práctica clínica y mitigar sesgos no intencionales; también, establecer herramientas para la validación y el monitoreo del desempeño de los algoritmos de IA para facilitar la aprobación regulatoria y, por último, el desarrollo de estándares y elementos de datos comunes para una integración perfecta de las herramientas de IA en los flujos de trabajo clínicos existentes.

La radiología transformó la práctica de la medicina en el siglo pasado y la IA tiene el potencial de impactar de manera sustancial la radiología de manera positiva. Esta hoja de ruta es una encuesta y análisis oportunos realizados por expertos en agencias federales y entre nuestras sociedades industriales y profesionales, que ayudarán a aprovechar al máximo las tecnologías de IA a medida que impactan en el campo de las imágenes médicas”, comentó Krishna Kandarpa, coautor del informe y director de ciencias de investigación y direcciones estratégicas en el Instituto Nacional de Imagen Biomédica y Bioingeniería.

Los autores sugieren que la aplicación de IA puede afectar todo el proceso de radiología, desde la decisión clínica de realizar imágenes de diagnóstico, hasta la preparación de los pacientes para los procedimientos, la realización de la exploración, la interpretación de los resultados y por último, la gestión del flujo de trabajo en departamentos de radiología.

“El documento complementario brindó una guía para avanzar en la investigación fundamental del aprendizaje automático. Pero para que la investigación primordial beneficie a los pacientes, los nuevos algoritmos deben evaluarse y desplegarse de manera segura y efectiva. Este nuevo documento brinda orientación para la traducción clínica de la innovación en IA. Juntas, estas dos hojas de ruta muestran cómo la IA no solo transformará el trabajo de los radiólogos y otros generadores de imágenes médicas, sino que también mejorará la prestación de atención en todo el entorno clínico”, expresó Curtis Langlotz, coautor del informe.

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