53 avanzadas en el diágnostico de tumores óseos y los tips dinámicos demostrables en hombro, codo y otras partes del cuerpo. Con ecografía SNC avanzada y contraste ecográfico como herramienta que resuelve problemas en niños mediante configuraciones con ‘truco’. Al tiempo que se atenderá a la torsión anexial femenina y su seguimiento tras la detorsión quirúrgica, al tratamiento y manejo de las anomalías vasculares y al papel del 3D en cardiopatías congénitas, sin dejar de lado el desarrollo y utilidad de biomarcadores en RM pediátrica. Además de diagnóstico del vasoespasmo en la HSA, ante el dilema de Doppler, TC multimodal, RM o DSA. O como la utilidad y nuevas indicaciones de las secuencias de sangre negra y de la imagen de pared vascular intracraneal. Para llegar, asímismo, a otros capítulos de interés del radiólogo como las diferencias del código ictus según se analice en casos clínicos o simuladores, sobre la necesidad de estructurar los informes de las fracturas de meseta tibial o acerca de realizar el tratamiento endovascular en las urgencias torácicas. Con la IA por delante La inteligencia artificial ya permite recrear imágenes de TAC o PET y multiplicar la calidad de las resonancias magnéticas, a la vez que se reduce la toxicidad radiológica por una menor exposición a la radiación por parte del paciente. Además de aportar una mejor planificación de las sesiones de radioterapia en atención a un concepto más asentado de personalización de la Radiología y la medicina en general, mediante la suma sintética de datos clínicos, genómicos y de imagen. No sólo para lograr mayores avances en oncología pediátrica y de adultos, sino también para progresar en patología cardiotorácica por la asunción de la IA por parte de la Radiología. Actualmente, expertos apuntan a que el mercado de la inteligencia artificial para la imagen médica subirá a los 18,3 mil millones de euros hacia el año 2032, a una tasa de crecimiento del 30,5%. Razón suficiente para que se adopten importantes medidas en España para poner aprovechar ese potencial. Concretamente, la Comunidad de Madrid destina 15,9 millones de euros para modernizar los servicios de Radiología de sus hospitales mediante desarrollos de IA. Dentro de un programa inversor fijado hasta 2028 que prevé poner en vanguardia tecnológica el almacenamiento de las pruebas diagnósticas de cara a hacer más precisos los diagnósticos y servir mejor de apoyo a la toma de decisiones clínicas, mediante un repositorio de imágenes médicas accesibles desde múltiples centros asistenciales. Se trata, para ello, de dar respuesta a la creciente complejidad que afecta a la población de la región, movida por el envejecimiento y la cronificación de muchas patologías que deben tener el contrapeso de la digitalización efectiva y progresiva en el seno del servicio de salud. Desde, entre otras cosas, el uso de equipos electro-médicos que generen, reciban y guarden para su uso ubicuo la información clínica, con la consiguiente renovación del hardware y su software. En esta tendencia se sitúa la firma Quibim ante el valor diagnóstico, terapéutico y pronóstico de la IA, desde la premisa de que esta nueva tecnología también tiene capacidad para hacer que las imágenes médicas puedan contribuir a la indicación de un fármaco u otro. Aspecto corroborado por clínicos como el doctor Martí-Bonmatí, director del área de imagen médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia, para quien la colaboración entre profesionales y máquinas es buena, en la presente coyuntura de enormes cambios ante los que los radiólogos pueden y deben emplear la IA con el objetivo de atacar problemas de índole cada vez más reducida en imagen, pero de creciente implicación médica, a la escala que ya es capaz de profundizar la imagen médica. En el ámbito empresarial, también hubo que celebrar la constitución de la start up europea AZmed por su orientación al uso de la IA de la imagen médica en Radiología. Su software Rayvolve ya se utiliza en algunos desarrollos de los servicios de salud de Madrid y Galicia, además del Hospital Vall d’Hebron de Barcelona, como parte de un millar de centros participantes desde 40 países. Un software que sirve para identificar y ayudar a ignorar los artefactos tantas veces inherentes a las radiografías convencionales y así minimizar los errores de diagnóstico y facilitar la confección de los informes radiológicos. Ante el carácter sincrético que muestra la última medicina, también se construyen puentes entre actividades y campos de acción inicialmente poco coincidentes como pueden ser las imágenes médicas, los datos clínicos y también los moleculares. Como intersección de todos ellos, el proyecto Primage es la iniciativa que se desarrolla en Europa para optar a una plataforma integradora basada en IA. Un programa multicéntrico orientado, principalmente, al soporte de las decisiones médicas sobre patologías oncológicas pediátricas como son el glioma protuberancial intrínseco difusible y el neuroblastoma. Unas neoplasias para las que se busca la posibilidad de reclasificación según sean sus riesgos bajos, intermedios o altos como es preceptivo en oncopediatría y con la vista puesta en hacer que los tratamientos resulten más eficaces y se amplíen así los rangos de supervivencia en los pequeños. En ese cruce de caminos que es la última medicina, la IA también tiene novedosas oportunidades de estrechar sus lazos con la biopsia líquida y mejorar, por ejemplo, las opciones de cribado para futuros pacientes con cáncer de pulmón, además de seguir luchando contra el hábito tabáquico. A la vez que se deben potenciar todas las estrategias de detección precoz de estas neoplasias y que se pueda reducir, por ello, la mortalidad en este órgano. LA RADIOLOGÍA TRASPASA LEYES FÍSICAS CONSIDERADAS ANTES INVARIABLES
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