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El papel de la IA en el flujo diagnóstico y en la transformación de la asistencia médica  

En el marco del Comité de Innovación de la Fundación IDIS se explica cómo AI-Rad Companion ayuda a los radiólogos en la interpretación de imágenes médicas en las patologías cardiacas, cerebrales o nódulos pulmonares. De esta forma, se consigue aliviar la sobrecarga de los profesionales y mejorar la calidad asistencial.

25/07/2024

Se estima que en nuestro país se realizan más de 40 millones de pruebas de imagen al año para detectar o realizar seguimiento a muchas patologías, lo que supone un crecimiento del número de exámenes radiológicos que crece de forma exponencial en comparación con el número de radiólogos. Esto implica ...

Se estima que en nuestro país se realizan más de 40 millones de pruebas de imagen al año para detectar o realizar seguimiento a muchas patologías, lo que supone un crecimiento del número de exámenes radiológicos que crece de forma exponencial en comparación con el número de radiólogos. Esto implica que la carga de trabajo del radiólogo aumenta drásticamente y, con ello, se reduce el tiempo de interpretación, lo que puede producir errores en el diagnóstico. En este sentido, Ignacio Arnott, responsable de Cuentas Estratégicas y Javier Arribas, Digital Sales Executive, ambos de Siemens Healthineers, presentaron en el marco del Comité de Innovación de Fundación IDIS (Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad) el papel que tiene la inteligencia artificial en el flujo diagnóstico y sus capacidades para poder transformar la prestación de la asistencia médica en este ámbito.

Durante la sesión mostraron una solución de inteligencia artificial (AI-Rad Companion) que ayuda a los radiólogos en su tarea de diagnóstico al interpretar imágenes médicas en patologías cardiacas, cerebrales o nódulos pulmonares y enfisema, entre otras. Esta tecnología proporciona un procesamiento automático de los datos generados por las imágenes a través de algoritmos basados en inteligencia artificial, lo que reduce la sobrecarga cognitiva de los radiólogos y permite tener, de manera automatizada, la información relevante de forma estructurada y resumida. Por otro lado, mencionaron que un aspecto diferencial clave de su solución es que proporciona un hub de inteligencia artificial abierto (AI Hub), capaz de integrar diferentes algoritmos, lo que facilita sensiblemente la configuración, integración y gestión de las soluciones  de inteligencia artificial. En este sentido, es una solución que ayuda a integrar los resultados de los hallazgos de los algoritmos en el flujo de trabajo real del radiólogo, permitiendo también priorizar las listas de trabajo y generar pre-informes en base a dichos resultados para minimizar el tiempo necesario hasta obtener un diagnóstico.

"La aparición de soluciones digitales basadas en inteligencia artificial, con aplicación en múltiples campos (medicina, investigación, innovación y gestión sanitaria) es una oportunidad única para atender las necesidades de los pacientes. Por ese motivo, desde la Fundación IDIS creemos que avances como los presentados en la reunión son claves para optimizar recursos, contribuir a la sostenibilidad del sistema y proporcionar una atención sanitaria más equitativa y precisa", aseguró Ángel de Benito, director de Operaciones de la Fundación IDIS.

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