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Un equipo internacional revisa los errores en diagnóstico por imagen

Radiólogos experimentados de Norteamérica y España señalan fallos habituales en la aplicación de la Inteligencia Artificial.

20/05/2021

___Un equipo de 10 radiólogos destacados analiza las equivocaciones más comunes que pueden producirse en la imagen por órganos y sistemas, así como errores derivados del uso de la IA para conseguir una concienciación de los posibles fallos y realizar mejores diagnósticos en beneficio a los pacientes. Para evitar cualquier ...

___Un equipo de 10 radiólogos destacados analiza las equivocaciones más comunes que pueden producirse en la imagen por órganos y sistemas, así como errores derivados del uso de la IA para conseguir una concienciación de los posibles fallos y realizar mejores diagnósticos en beneficio a los pacientes. Para evitar cualquier error es indispensable mantener una buena comunicación entre los radiólogos del servicio, los clínicos que solicitan las pruebas y los pacientes, así como la revisión de los estudios previos del paciente, disponibles en los sistemas de almacenamiento de imágenes radiológicas.

Así lo pone de manifiesto el Dr. Rafael Rojas, neurorradiólogo en Harvard Medical School, en el simposio precongreso que la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) ha organizado de forma conjunta con la Sociedad Norteamericana de Radiología (RSNA). El curso `Errores, seudolesiones y variantes normales en Radiología e Imagen Diagnóstica´ es la primera actividad del 35º Congreso Nacional de SERAM, que se celebra del 17 al 26 de mayo de forma virtual, coordinado por los doctores José M. Artigas y Alberto Cabrera, presidente y vicepresidente respectivamente del Comité Científico del congreso.

Una afectación notable en el cáncer de mama

La Dra. Mary C. Mahoney, presidenta de la RSNA y profesora de radiología, especialista en imagen mamaria, asegura en la sesión `Errores y trucos en imagen mamaria´ que aproximadamente del 10 al 30% de los cánceres de mama no son detectados en mamografía debido a múltiples factores que contribuyen a un retraso en el diagnóstico. Para que esto no ocurra, la Dra. Mahoney insiste en la necesidad de una adecuada valoración de la mamografía por parte del radiólogo, que incluye "chequear un posicionamiento adecuado, revisar estudios anteriores buscando nuevas densidades y un adecuado sistema de lectura". En esta línea, añade que para llevar a cabo una lectura sistemática idónea se deben revisar siempre "posibles alteraciones en el contorno glandular, grasa retroglandular y triángulos interno e inferior, márgenes de la imagen y ganglios axilares". Además, la Dra. Mahoney recomienda proyecciones adicionales para localizar y caracterizar mejor eventuales lesiones e insistió en que "antes de caracterizar una lesión mamaria como benigna, hay que asegurarse de que cumple estrictamente los criterios de benignidad". Finalmente, recalca que los radiólogos no deben dejar de buscar un segundo tumor por haber encontrado un primero, lo que se conoce como "fenómeno de satisfacción en la búsqueda".

Otro campo de afectación es la radiología pediátrica. La Dra. Cristina Bravo, especialista en radiología pediátrica en el Hospital Materno Infantil de Málaga, aborda los errores más comunes que se dan en la imagen pediátrica por órganos y sistemas, insistiendo en la importancia de conocer la edad de los pacientes pediátricos, así como los hallazgos normales asociados al crecimiento y desarrollo en todas las etapas del niño "para evitar errores diagnósticos en los informes y, por tanto, tratamientos inadecuados". "Hay que relacionar los hallazgos con los años y la clínica. La edad es un mantra de la radiología pediátrica no solo para hallar lo patológico, sino también para reconocer los hallazgos normales en la imagen radiológica", asegura la Dra. Bravo.

IA: presente en el futuro de la medicina

La implantación de la IA en los servicios de radiología es cada vez mayor. Así lo explica el Dr. Roy Riascos, neurorradiólogo especialista en IA y colaborador de la NASA, quien enumeró algunas de las aplicaciones más frecuentes. No obstante, el Dr. Riascos argumenta que "los algoritmos empleados en IA pueden tener idénticos sesgos a los humanos y propiciar errores graves si no son detectados". En esta línea, asegura que "los radiólogos necesitan comprender cómo están hechos los algoritmos y comprobarlos con sus bases de datos para aplicarlos con confianza". Y añade: "es preciso aumentar la transparencia del mercado para una implantación segura de la IA en los servicios de radiología".

El especialista en IA insiste en que esta no reemplazará el trabajo de los radiólogos, sino que va a ser un complemento que "automatizará sus tareas más tediosas". Ahora bien, es necesario que los radiólogos lideren este cambio tecnológico como ya lo han hecho en otras ocasiones: "los radiólogos que no aprendan a implementar la IA van a ser reemplazados por lo que sí lo hagan. Si no lideramos el cambio, otras personas tomarán decisiones sobre nuestro futuro".

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