La inteligencia artificial llega a la imagen de RM

El Hospital Quirónsalud Madrid usa inteligencia artificial en RM para ayudar al diagnóstico de patologías cardiacas.

Rosalía Sierra. Madrid | rsierra@diariomedico.com | 03/02/2018 10:00

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Imagen de resonancia magnética de trasposición de grandes arterias, donde se aprecian los vectores que marcan el flujo. (DM)

La resonancia magnética cardiaca es una prueba que es muy útil en enfermos con patología cardiovascular. Permite conocer con detalle la morfología del corazón, ayuda a descubrir datos muy importantes en el estudio de los pacientes cardiacos, como función ventricular (fracción de eyección), detección de zonas de isquemia inducida y es fundamental en el estudio del flujo sanguíneo del corazón y los grandes vasos.

Los inconvenientes de la resonancia magnética en los estudios cardiológicos son el tiempo que tardan las pruebas en realizarse y la complejidad de su estudio posterior. Los algoritmos de inteligencia artificial han llegado para solucionar estos inconvenientes gracias a un desarrollo de GE Healthcare que "incluye técnicas de hiperaceleración en la adquisición de una secuencia de función ventricular, por ejemplo, que pasa de durar ocho minutos a uno", según ha explicado a Diario Médico Vicente Martínez de Vega, jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid.

El centro utiliza asimismo "programas que unen algoritmos de inteligencia artificial con la experiencia que vamos acumulando diferentes centros que poseemos este software en todo el mundo, es decir, se trata de un sistema que va aprendiendo".

Mientras que los sistemas de análisis de imagen tradicionales "son semiautomáticos y necesitan muchas correcciones", el desarrollo incorporado "hace que muchos procesos sean totalmente autónomos o que necesiten pocas correcciones, como al cálculo de los valores de frecuencia ventricular de forma totalmente automática que reduce el tiempo de posproceso de forma muy importante", explica Martínez de Vega.

Flujo sanguíneo

Junto con el apoyo de la inteligencia artificial, también se están utilizando las secuencias de imagen cardiovascular denominadas 4D flow, que permiten valorar el flujo sanguíneo de cualquier vaso en tres dimensiones durante un ciclo cardiaco. "Gracias a esta herramienta podemos estudiar la dirección y el volumen de flujo, de los vasos, la velocidad pico, los gradientes de presión y la fracción de regurgitación de una forma muy visual y cuantificable, lo que nos ayuda a estudiar fácilmente patologías como la comunicación interauricular, la interventricular, los ductus arteriosos, cualquier patología valvular; las afecciones de la aorta, como los aneurismas o las disecciones, y las malformaciones congénitas", detalla Martínez de Vega.

Según ha explicado, "la combinación de una adquisición de imágenes ultraacelerada con un posproceso ultrarrápido" revolucionarán la imagen cardiaca: "Las imágenes que adquiere una resonancia magnética contienen información no sólo visual, sino numérica y cuantificable que es posible extraer, analizar y exportar, acumulando experiencia gracias a la inteligencia artificial, lo que redunda en una mayor fiabilidad de los estudios y beneficio para el paciente".

Además, la reducción del tiempo global de captación y análisis de las imágenes "ayudará, por un lado, a que los usos de la RM cardiaca se amplíen y, por otro, a que el empleo de la técnica se abarate, al optimizar la actividad y la capacidad de la máquina".

RM para el diagnóstico de patologías cardiacas

Presentación
Martínez de Vega presentó la pasada semana los resultados de la adopción de esta tecnología en el Congreso Europea de Resonancia Magnética Cardiovascular

Rutina
Quirónsalud Madrid empezó a usar el prototipo en mayo de 2017 y, en vista de su utilidad, lo incorporó a la rutina clínica en imagen cardiaca en septiembre del pasado año

7 dimensiones
El sistema ViosWorks, que no precisa de ‘hardware' nuevo, se presentó por GE como "RM en 7 dimensiones": tres espaciales, tres direccionales y el tiempo