Validación y valoración pronóstica de la IA aplicada al TC torácico. - Sánchez Montoro, D. Fernando; Stephen Acosta Velásquez, D. Kevin; Gil Vallano, Dra. Rebeca; Fernández Fernández, Susana; Díez Tascón, Dra. Aúrea; Parra Gordo, María Luz; De Gracia Milagros, Dra. Milagros (Seram, 2022)
1. Objetivo docente. Revisión del programa de inteligencia artificial de Siemens Healthineers en la detección y análisis de opacidades pulmonares. 2. Revisión del tema. La inteligencia artificial (IA) es un programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje. La IA permite procesar y analizar grandes y complejos volúmenes de datos digitalizados, una tarea que consumiría demasiado tiempo al radiólogo/a. Se han desarrollado modelos de IA fundamentados en algoritmos que, entrenados con miles de casos reales (TC y RM fundamentalmente), permiten detectar y cuantificar patologías en el ser humano. Se analiza el módulo de IA de Siemens Healthineers aplicado al TC de tórax, que pretende segmentar los pulmones en lóbulos y delimitar tridimensionalmente las opacidades pulmonares, así como clasificarlas en opacidades de alta y baja densidad (consolidación y vidrio deslustrado) para cuantificar el porcentaje de afectación por lóbulos, en función de lo cual produce un índice de gravedad radiológico. Todos estos parámetros son objeto de análisis contemplando como muestra a pacientes sospechosos de padecer neumonía por coronavirus que acudieron el servicio de Urgencias. 3. Conclusiones El progreso tecnológico y la IA como expresión del mismo son imparables. Los radiólogos debemos adaptarnos y explotar las posibilidades que nos ofrece, buscando siempre la optimización del diagnóstico y el beneficio último para el paciente. La IA analizada es otro paso en este camino y puede ayudarnos a valorar la afectación neumónica pulmonar con mayor precisión y rapidez, con implicaciones pronósticas.