“AI en diagnósticos es hacia donde se dirige el futuro. Y creo que nuestros hijos mirarán hacia atrás en la atención médica actual y pensarán, ‘¡Dios mío, ¿los radiólogos solían leer esas imágenes solos?'” declaró Teri Thomas.
Thomas, CEO de Volpara Health, una empresa que vende software para detección de cáncer de mama, hizo este comentario durante una entrevista esta semana en RSNA, la conferencia anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte en Chicago.
Ella señaló que la creencia de Volpara de que la IA dará forma al futuro de la radiología jugó un papel importante en la decisión de la compañía de venderse a Lunit a principios de este año. Lunit es una empresa surcoreana especializada en herramientas de IA para diagnósticos y terapéutica del cáncer.
El acuerdo ha permitido a Volpara compartir su extenso conocimiento del sistema de salud de EE. UU. con Lunit, y ha ayudado a Volpara a fortalecer su experiencia y capacidades en IA, explicó Thomas.
Trabajar junto a los líderes de Lunit ha profundizado rápidamente la comprensión de Thomas sobre la IA, dijo. Destacó un reciente viaje que hizo a Estocolmo para visitar el Hospital Saint Göran, que adoptó la solución de IA de Lunit para mamografías este año.
“El estándar para leer mamografías en Europa, y la mayor parte del resto del mundo fuera de EE. UU., es que tienes un radiólogo que mira la imagen y determina si creen que hay cáncer o no, y luego tienen otro completamente separado que la mira sin prejuicios. Luego comparan sus resultados, y si no están de acuerdo, un tercero la mira”, explicó Thomas.
Dada la escasez continua de radiólogos, hay una gran oportunidad para que la IA intervenga en un proceso como este, señaló. Y eso es lo que sucede en Saint Göran.
“Tienen un radiólogo, y luego la IA es esencialmente el segundo radiólogo. Comparan lo que encontró la IA con lo que encontró el radiólogo, y si hay desacuerdo, entonces traen a otro radiólogo”, dijo.
En Saint Göran, la combinación de un radiólogo más IA supera a dos radiólogos, declaró Thomas.
Los radiólogos individuales se entrenan mirando miles de imágenes, pero no millones, señaló. También señaló que la forma en que los humanos analizan las imágenes es “menos sistemática” que la forma en que se han entrenado los modelos de IA.
“Es como tener un ángulo diferente. Lo llaman ‘segunda lectura’, pero en realidad es una segunda lectura que fue entrenada de manera diferente y puede encontrar cosas diferentes”, explicó Thomas.
El acuerdo también ha ayudado a Volpara a integrar modelos de IA en su software, afirmó.
La compañía está agregando herramientas de IA para ayudar a los médicos con varios aspectos de la mamografía, como la posición del seno, la dosis y la compresión.
“Algunas personas fueron enseñadas [a comprimir] hasta que [el paciente] dice, ‘¡Ay, para!’ Eso es horrible: existe algo llamado sobrecompresión, y en realidad no obtienes una imagen tan buena. También es común la subcompresión, y tampoco obtienes una imagen tan buena. Por lo tanto, aplicar la IA puede ayudar a descubrir cuál es la compresión óptima, la mejor posición, que la maquinaria de rayos X sea adecuada y la dosis de radiación sea correcta”, comentó Thomas.
Al agregar estas funcionalidades de IA, Lunit y Volpara buscan hacer que sea más fácil y rápido para los médicos sentir que obtuvieron la imagen más completa posible, señaló.
Foto: ipopba, Getty Images”