Recientemente, investigaciones presentadas en la reunión anual de la RSNA (Radiological Society of North America) demostraron que añadir algoritmos de inteligencia artificial (IA) a los sistemas de clasificación basados en resonancia magnética (MRI) puede mejorar significativamente la precisión en la predicción de tiempos de retorno al deporte después de lesiones musculares en atletas profesionales.
Este avance no solo representa un salto tecnológico, sino un cambio en cómo integrar herramientas de soporte al juicio clínico, especialmente en escenarios donde la toma de decisiones temprana y precisa impacta directamente la salud del paciente, en este caso los deportistas y su planificación de rehabilitación.
El estudio evaluó sistemas tradicionales de clasificación de lesiones musculares como BAMIC (British Athletics Muscle Injury Classification) y MLG-R, y encontró que cuando se incorporan características extraídas por IA de las imágenes de MRI, se mejora la sensibilidad y especificidad de las predicciones de retorno al juego (AUC de 0,993 frente a 0,984 sin IA).
“Los sistemas de clasificación basados en MRI, especialmente cuando son potenciados con IA, permiten mejorar la predicción de tiempos de retorno al juego en atletas profesionales, facilitando una planificación de rehabilitación y decisiones clínicas basadas en evidencia”
Ridley, E. L. (2024). Adding AI to MRI improves return to play classification frameworks. AuntMinnie.com.
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Este tipo de mejoras en la eficiencia diagnóstica, particularmente en estudios complejos como la MRI con múltiples parámetros y protocolos, es un ejemplo paradigmático de cómo las herramientas de IA pueden complementar el análisis sin sustituirlo.
Estudios previos han señalado que la IA aplicada al procesamiento de imágenes médicas tiene el potencial de reducir el error humano y ayudar en la detección de patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos a simple vista.
Para que estas mejoras se traduzcan en beneficios tangibles en la práctica clínica, las instituciones deben contar con sistemas que integren eficientemente la adquisición y gestión de estudios de imágenes diagnósticas, permitan el acceso seguro y ágil, y faciliten el apoyo de IA en la interpretación.
La plataforma en la nube de ImexHS, con su propuesta Aquila+, está diseñada para este propósito: centralizar estudios, gestionar radiodiagnóstico de punta a punta y ofrecer una experiencia que impulsa tanto la productividad como la calidad diagnóstica.
Un enfoque que permite a los especialistas no solo leer más rápido, sino que lo hagan con mayor contexto y facilitación de datos relevantes para decisiones complejas como el retorno al deporte profesional tras una lesión de gravedad.
Es importante enfatizar que la inteligencia artificial, incluida en modelos de clasificación y análisis de MRI, no sustituyen las decisiones de los profesionales, sino que potencia sus capacidades diagnósticas y clínicas.
Según investigaciones sobre la IA en radiología, estos sistemas ayudan a disminuir errores humanos y a mejorar la eficiencia diagnóstica, pero su valor máximo se alcanza cuando se utiliza como complemento de la experiencia clínica del profesional.
“La inteligencia artificial en radiología está destinada a asistir las actividades humanas, no a reemplazar a los radiólogos; los diagnósticos finales deben considerar tanto los hallazgos automatizados como la evaluación clínica experta.”
RadiologyInfo.org. (2025). Artificial intelligence (AI) in medical imaging. Radiological Society of North America & American College of Radiology.
En este contexto, herramientas como Aquila+ permiten que las clínicas y hospitales incorporen análisis y gestión avanzada sin perder el control clínico, impulsando mejores resultados para pacientes y especialistas. Soluciones como la de ImexHS están diseñadas para cerrar esa brecha entre la innovación tecnológica y la práctica clínica efectiva.
Sin embargo, el verdadero impacto clínico depende de plataformas que puedan organizar, gestionar y presentar estos datos de forma segura, útil e intuitiva.
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La resonancia magnética (MRI) es un estudio de imagen que permite observar con alto detalle los tejidos blandos, como músculos, tendones y ligamentos. En lesiones deportivas, es fundamental porque ayuda a evaluar la gravedad de la lesión y a orientar decisiones sobre tratamiento y rehabilitación.
El retorno al juego se refiere al momento en el que un deportista puede volver a entrenar o competir de forma segura tras una lesión. Esta decisión debe basarse en evidencia clínica, imágenes diagnósticas y evolución del paciente, ya que un regreso prematuro puede aumentar el riesgo de recaídas.
Son marcos clínicos que utilizan hallazgos de resonancia magnética para clasificar la severidad de las lesiones musculares. Estas clasificaciones ayudan a estimar tiempos de recuperación, planificar la rehabilitación y apoyar la toma de decisiones médicas en el deporte profesional.
La inteligencia artificial analiza múltiples características de las imágenes que pueden pasar desapercibidas para el ojo humano. Al integrarse con las clasificaciones tradicionales, la IA mejora la precisión para predecir tiempos de retorno al juego, ofreciendo estimaciones más confiables y personalizadas.
No. La IA funciona como una herramienta de apoyo al juicio clínico. Proporciona información adicional y análisis avanzado de las imágenes, pero la decisión final siempre corresponde al equipo médico, que considera el contexto clínico completo del paciente.