Cómo se utiliza la inteligencia artificial en radiología

In a recent article published in Radiology Today, Bibb Allen, MD, FACR, CMO of the ACR’s Data Science Institute (DSI), notes, «AI-lite» is already being used in radiology in a number of ways, such as computer-aided detection for cancer, auto-segmentation of organs in 3D postprocessing, natural language processing to facilitate critical results reporting, consultation of best guidelines for recommendations, and quantification and kinetics in postprocessing.

En el artículo, Allen continúa a decir «Creemos que la IA está preparada para aumentar significativamente el valor que los profesionales de radiología son capaces de proporcionar a sus pacientes», dice Allen. «Adding information acquired from AI algorithms to our reporting and workflow can significantly improve patient care. While AI for imaging will not come all at once, early adopters of AI in their practices will be ready to be future leaders in health care.»

The publication also quotes Bradley J. Erickson, MD, PhD, an associate professor of biochemistry and molecular biology at the Mayo Clinic College of Medicine in Rochester, Minnesota, who notes that «AI is a broad field of many technologies for training computers to behave like intelligent beings. Machine learning—algorithms that focus on recognizing data patterns—is based on training data sets that include several examples and an answer—for example, images labeled «cancer» or «not cancer»—then, when given a new image, the algorithm makes a prediction such as «cancer» or «no cancer.» According to Dr. Erickson, some of the benefits of AI include »
reduciendo la carga de trabajo haciendo tareas tediosas como segmentar estructuras. Eso puede permitir más imágenes cuantitativas, lo que la mayoría cree que mejorará el «producto» de la radiología «, dice Erickson. «También puede ayudar a detectar lesiones que pueden ser sutiles, que pueden ser particularmente útiles cuando el radiólogo está cansado o distraído. Por último, nosotros y otros estamos demostrando que puede encontrar información en imágenes que no son percibidas por los seres humanos, cosas como marcadores moleculares en tumores. »

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