Conversatorio de protección radiológica de América Latina y el Caribe. Inteligencia Artificial y MRI
Invitados: Dr. Miguel Martin, Dr. Rafael Martin
Moderador: Omar Arias
El Dr. Miguel Martin discute la relación entre la imagen por resonancia magnética (IRM) y el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA), específicamente los grandes modelos de lenguaje como GPT. Explica que, aunque socialmente nos hemos familiarizado más con la IA a través de nuestros dispositivos, los investigadores han estado trabajando en combinar la IA con la IRM desde principios del siglo XX. Sin embargo, no fue hasta alrededor de 2020, con la pandemia y el auge de GPT, que se produjo un aumento significativo en el uso de la IA en este campo. También menciona un diagrama de burbujas que muestra la alta influencia y la gran cantidad del parámetro considerado en la esquina superior derecha, con menos representación para empresas como General Electric y Philips, que no son tan prominentes en la producción de software de IA. En cambio, la IA está más asociada con industrias como la fotografía debido a los beneficios de la manipulación de imágenes utilizando herramientas de IA.
Discute el papel de la inteligencia artificial (IA) en diversas aplicaciones, utilizando el ejemplo de la imagen por resonancia magnética (IRM) para el análisis de próstata. Explica que la IA puede ayudar a segmentar la próstata de otros tejidos en una imagen de IRM e identificar la ubicación de posibles lesiones. Esto puede ayudar a los radiólogos a hacer diagnósticos y evaluar la presencia o ausencia de enfermedades, mejorando en última instancia la precisión y eficiencia del proceso diagnóstico. El orador también se refiere a la importancia de una correcta localización del área de interés en la imagen para un diagnóstico efectivo.
El Dr. Miguel Martin explica que, aunque los médicos, como los radiólogos, tienen experiencia en evaluar imágenes, pueden beneficiarse de la inteligencia artificial (IA) como asistente en la segmentación y delimitación de posibles áreas o lesiones prostáticas. El sistema de IA puede sugerir segmentaciones, pero la decisión final sigue en manos del médico. Enfatiza que el sistema de IA puede servir como una herramienta para ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones o incluso entrenarlos para segmentar imágenes con mayor precisión en ausencia de asistencia experta. El sistema utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para extraer características de un conjunto variado de imágenes prostáticas, lo que permite realizar segmentaciones basadas en diferentes modalidades de imagenología. El sistema de IA puede entonces continuar aprendiendo y mejorando sus capacidades de segmentación.
Comparan modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales, con métodos tradicionales utilizando la famosa curva Roc para evaluar la efectividad. El sistema de IA puede analizar múltiples imágenes utilizadas por los radiólogos para el diagnóstico y potencialmente identificar anomalías, incluso sugiriendo la posibilidad de cáncer u otras lesiones. Si bien la experiencia de un radiólogo humano es valiosa, la IA también puede proporcionar sugerencias y ayudar a localizar el problema en la imagen. El objetivo final es que la IA no solo identifique la lesión, sino que también delimita la región afectada, facilitando a los médicos la toma de una biopsia para confirmación. Los oradores también mencionan que esta tecnología puede aplicarse a otros métodos de imagenología, como la resonancia magnética (RM), y que el ultrasonido puede ser más accesible para este tipo de análisis.
Los profesores Miguel y Rafael discuten la importancia de la planificación y la distinción en las imágenes médicas, específicamente en el contexto de la radioterapia. Miguel explica que la radioterapia moderna busca alternativas para obtener el mejor contorneado y localización del tumor, ya que los sistemas tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de información pero tienen limitaciones en evaluar todos los aspectos tan efectivamente como lo haría un experto humano. También menciona el uso de la resonancia magnética (RM) y los desafíos de obtener múltiples modalidades de imágenes de manera oportuna sin movimiento del paciente. Para abordar estos problemas, la IA produce imágenes sintéticas para reducir significativamente los tiempos de imagen.
El profesor M. Martin discute el papel de un radiólogo en el uso de la inteligencia artificial (IA) para la interpretación de imágenes. Contrariamente a las preocupaciones de que la IA pueda reemplazar a los radiólogos humanos y conducir a diagnósticos incorrectos, asegura que este no es el caso. En cambio, la IA asistirá a los radiólogos proporcionando imágenes de alta calidad y completas para el diagnóstico. Reconoce la complejidad de Internet y expresa su gratitud por la participación de la audiencia de México, Bolivia, Venezuela y otros países. El tema de la inteligencia artificial en la resonancia magnética continuará siendo explorado en episodios futuros.
