¿Cuál es el rol actual y del futuro de la inteligencia artificial (IA) en imágenes cardiovasculares?

La frase “¡este estudio está mal indicado, debió hacerse una …(rellene a gusto)!”, debe ser una de las oraciones más escuchadas en los servicios de referencia de imágenes cardiovasculares.

Los estudios incorrectamente indicados generan pérdida de tiempo para médicos y pacientes, además de malgastar recursos (habitualmente escasos).

La IA podría ayudar aquí con algoritmos que sugieran al médico de cabecera cuál debería ser la metodología diagnóstica más apropiada.

La intervención de la IA ha demostrado utilidad a lo largo de todo el flujo de trabajo de las imágenes cardiovasculares: indicaciones, turnos, adquisición, procesamiento, segmentación, diagnóstico y pronóstico (fig 1). Las métricas con las que se ha medido esa utilidad han sido variadas: mayor velocidad, mejor precisión y menores costos, entre otras.

Ya hay literalmente miles de papers que se refieren al tema.

¿Y por qué esta herramienta maravillosa aún no está entre nosotros?   

Para salir del campo académico e ingresar al mundo real se necesitarán algunos pasos más que todavía se están haciendo: uniformizar los algoritmos, explicar su funcionamiento, probar su seguridad en poblaciones grandes, medir su eficacia con métricas que interesen al mundo médico, minimizar los sesgos, proteger los datos y, lo más complejo, lograr resultados generalizables en diferentes equipos y poblaciones.

En eso estamos.

¿Cómo podemos ayudar los cardiólogos especialistas en imágenes cardiovasculares?

Desde las sociedades científicas, principalmente difundir. Y los médicos, así como alguna vez en el siglo XX tuvieron que incorporar la estadística a su formación, tendrán que empezar a conocer esta metodología para poder así desde interpretar un paper hasta conocer los alcances y limitaciones de estas técnicas, ya que tendrán que convivir con ellas. Y una vez instruidos en el tema vendrá la verdadera ayuda para sacar a la IA del mundo académico: colaborar con ingenieros y técnicos del mundo del software para hacer las preguntas correctas, colaborar con el armado y etiquetado de grandes bases de datos donde se puedan entrenar los algoritmos, armar los estudios que prueben su seguridad y eficacia y muchas otras tareas que habrá que trabajar en equipos multidisciplinarios.

Para que no sean como un alemán y un chino en un cuarto sin comprenderse, ingenieros y médicos deberán acercar sus mundos e idiomas hasta poder trabajar en equipo.

La IA está llamada a ser disruptiva en el mundo de las imágenes cardiovasculares, en las imágenes en general y, a decir verdad, en el mundo casi en su totalidad. Pero nuestro rol no será pasivo en este camino y cuánto antes lo comprendamos más rápido llegará a nuestra práctica diaria.

“Las máquinas no reemplazarán a los médicos, pero los médicos que usan IA pronto reemplazarán a los que no la usan” [i].

Fig 1. Flujo de trabajo de un servicio de imágenes CV (se expone como ejemplo la cardioRM) donde la IA puede ser aplicada. 

[i] Di Ieva, A. (2019). AI-augmented multidisciplinary teams: hype or hope?. The Lancet394(10211), 1801.

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