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La IA puede hacer que las resonancias magnéticas cardíacas sean 186 veces más rápidas de leer

La IA puede hacer que las resonancias magnéticas cardíacas sean 186 veces más rápidas de leer

Cuando se trata de leer imágenes por resonancia magnética, la mayor fuente de errores de lectura proviene de errores humanos.

Un nuevo estudio dice que el uso de inteligencia artificial puede eliminar estos errores, al tiempo que hace que el tiempo de lectura sea significativamente más rápido de lo que sería si lo realizara un humano.

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Lecturas rápidas de IA

La nueva investigación, publicada enCirculación: imágenes cardiovasculares, describe cómo analizar la función cardíaca en las resonancias magnéticas cardíacas generalmente toma aproximadamente 13 minutos para un médico humano. El uso de inteligencia artificial, dice el estudio, permite analizar los escaneos en tan solo 4 segundos.

"La resonancia magnética cardiovascular ofrece una calidad de imagen incomparable para evaluar la estructura y función del corazón; sin embargo, el análisis manual actual sigue siendo básico y desactualizado", dijo la autora del estudio Charlotte Manisty, M.D. Ph.D, en un comunicado de prensa.

"Las técnicas de aprendizaje automático automatizado ofrecen el potencial para cambiar esto y mejorar radicalmente la eficiencia, y esperamos más investigaciones que puedan validar su superioridad con respecto al análisis humano", continuó.

IA que ahorra tiempo y vidas

En el Reino Unido, donde se llevó a cabo el estudio, se estima que más de 150,000 exploraciones de resonancia magnética cardíaca se realizan anualmente.

Debido a la gran cantidad de escaneos y la cantidad de tiempo acumulado que se podría ahorrar en todos estos, los investigadores creen que el uso de IA para leer escaneos tiene el potencial de ahorrar 54 días clínicos cada año en cada centro de salud del Reino Unido donde se realizan las exploraciones.

Además de esto, la IA tiene un gran potencial para erradicar el error humano en el proceso de lectura del escaneo.

"Nuestro conjunto de datos de pacientes con una variedad de enfermedades cardíacas que recibieron exploraciones nos permitió demostrar que las mayores fuentes de errores de medición surgen de factores humanos", explica Manisty.

"Esto indica que las técnicas automatizadas son al menos tan buenas como los humanos, con el potencial de convertirse pronto en 'superhumanos', transformando la precisión de las mediciones clínicas y de investigación".

Para su investigación, los científicos entrenaron una IA de red neuronal de aprendizaje automático para leer exploraciones de resonancia magnética cardíaca con los resultados de casi 600 pacientes.

Luego se probó la precisión de la IA en comparación con un experto y un aprendiz en 110 separar los casos de pacientes de varios centros.

Los hallazgos del equipo de investigadores mostraron que no hubo una diferencia significativa en la precisión entre la IA y las lecturas humanas, mientras que las de la IA se llevaron a cabo mucho más rápido.


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