Las imágenes médicas son una herramienta muy utilizada en la práctica clínica para diagnosticar o controlar la evolución de diversas enfermedades. Normalmente, las descripciones de los hallazgos en las imágenes médicas son cualitativas. Sin embargo, en los últimos años, varios avances en la adquisición, estandarización y análisis de imágenes permiten una descripción cuantitativa de los hallazgos de las imágenes, potenciando las herramientas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD). Estas herramientas combinan elementos de visión por ordenador e inteligencia artificial (IA) con el procesamiento de imágenes radiológicas o patológicas para ayudar a los clínicos a interpretar estos hallazgos mediante un soporte computacional.

En 2020 la situación de pandemia provocada por el virus COVID-19 sorprendió a todo el mundo. Esta situación representa un gran reto para la humanidad, poniendo de manifiesto la urgente necesidad de acelerar, en tiempo récord, el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos. La radiografía de tórax (RX) es la primera, entre las imágenes de diagnóstico médico, que se recomienda cuando se sospecha del virus. Una de las principales características de este virus es ser altamente contagioso, aumentando rápidamente el número de pacientes infectados que necesitan imágenes radiológicas del tórax para apoyar el diagnóstico y seguimiento de la enfermedad. Esta situación ha provocado la fatiga de los clínicos y especialmente de los radiólogos causando una considerable reducción en la precisión del diagnóstico.

La inteligencia artificial como parte de las herramientas CAD ha ayudado en la lucha contra la pandemia de coronavirus. Si bien los rayos X en los exámenes médicos están ampliamente disponibles, la interpretación de estas imágenes por parte de los radiólogos es limitada debido a la capacidad humana de detectar las sutiles características visuales o sub-visuales presentes en las imágenes radiológicas. Por ello, la IA puede descubrir patrones en las radiografías de tórax que normalmente no reconocerían los radiólogos.  La investigación y el desarrollo de varias herramientas basadas en la IA han mejorado el cribado, el diagnóstico, el seguimiento, la predicción y los resultados de la COVID-19 manera mejorada mejorando el tiempo de respuesta.  Además, en la literatura se ha informado de resultados más fiables y eficaces. A pesar de que la IA se ha adoptado gradualmente en las aplicaciones sanitarias, su adopción es más lenta de lo esperado.  Sin embargo, cuando la batalla contra la pandemia de coronavirus haya terminado, la IA seguirá ganando importancia para los diferentes sistemas sanitarios de todo el mundo.

Fuentes:

Pham, T. D. (2021). Clasificación de las radiografías de tórax COVID-19 con aprendizaje profundo: ¿nuevos modelos o ajuste fino? Health Information Science and Systems, 9(1), 1-11.

Khan, M., Mehran, M. T., Haq, Z. U., Ullah, Z., Naqvi, S. R., Ihsan, M., & Abbass, H. (2021). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la pandemia COVID-19: A comprehensive review. Expert systems with applications, 185, 115695.