En Intel Vision, Siemens Healthineers demuestra cómo la IA en imágenes médicas está aportando precisión y velocidad al tratamiento del cáncer.
La atención médica se encuentra en un punto de inflexión crítico. Hay un cambio demográfico hacia una población mayor a medida que las personas viven más tiempo, nacen menos bebés y una gran generación entra en sus últimos años. A medida que las personas envejecen y la detección del cáncer mejora, la tasa de diagnósticos de cáncer aumenta.
Combine esos factores con una escasez masiva de técnicos de radiología – ahora tiene una tasa de vacantes del 18.1%, frente al 6.2% en 2021, según la Sociedad Americana de Tecnólogos Radiológicos – y es la tormenta perfecta para que los pacientes con cáncer experimenten diagnósticos retrasados, planes de tratamiento más largos o la posibilidad de progresión del cáncer –, todo empaquetado con mayor ansiedad.
Kit de Prensa: Visión Intel 2025
Pero la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una solución para aliviar la carga de los radiólogos y acelerar el tratamiento para los pacientes. Con la ayuda de los potentes procesadores escalables Intel® Xeon®, Siemens Healthineers utiliza inteligencia artificial para detectar anomalías con mayor precisión, ayudando a los pacientes a recibir diagnósticos más rápido y comenzar tratamientos específicos antes.
AI Ayuda a los Pacientes a Iniciar el Tratamiento Más Rápido
Uno de los clientes líderes de la industria de la salud de Intel, Siemens Healthineers es una compañía global de tecnología médica centrada en llevar la innovación tanto a los profesionales de la salud como a los pacientes. En el evento Intel Vision que comienza el 31 de marzo, Siemens Healthineers está mostrando su software AI-Rad Companion impulsado por procesadores escalables Intel Xeon optimizados para AI en el borde.
AI-Rad Companion es un conjunto de algoritmos de IA que ayuda a los médicos a acelerar el diagnóstico y la terapia. Usando una tomografía computarizada o MRI de un paciente a punto de someterse a un tratamiento contra el cáncer, la IA casi instantáneamente puede segmentar visualmente las estructuras anatómicas y el color-contorno, o “sombra,” las células cancerosas de un tumor para ser blanco de radiación, dejando las células sanas intactas.
“Segmentar manualmente estas diferentes estructuras anatómicas puede tomar horas o incluso días para que lo haga el médico. Ahora con el AI-Rad Companion, podemos hacerlo en cuestión de segundos,” dice Peter Shen, jefe de Digital y Automatización de Siemens Healthineers. “El impacto es que ahora los pacientes que esperan ansiosamente comenzar su tratamiento de radiación para el cáncer no tienen que esperar días o semanas. Esos planes de radiación se pueden armar casi de inmediato.”
Utilizando la tecnología OpenVINO™ de Intel, un kit de herramientas de código abierto que se puede utilizar para acelerar la inferencia de IA, los algoritmos de AI-Rad Companionials han sido entrenados para reconocer órganos y datos anatómicos. Con esa información, la IA puede reconocer incluso la anormalidad más pequeña y alertar al médico sobre dónde y qué es. Puede ayudar al médico a diagnosticar ciertas enfermedades en los pulmones, el cerebro y la próstata, y enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. Esto puede reducir el costo de la atención porque está acelerando la planificación del tratamiento para los pacientes.
El software AI-Rad Companion ayuda al médico a identificar, medir, caracterizar y cuantificar anomalías, lo que puede reducir el tiempo de interpretación diagnóstica de un médico al revisar casos complejos de imágenes. Y debido a que los procesadores escalables Xeon están diseñados tanto para aplicaciones basadas en la nube como en servidores, las instalaciones médicas que utilizan AI-Rad Companion pueden elegir cuál es la forma más eficiente de acceder al software.
AI Ayuda a los Clínicos, No los Reemplaza
Es importante tener en cuenta que la IA no está tomando el lugar del pensamiento humano. Un médico está haciendo el diagnóstico, y un médico firma la recomendación de IA. Pero debido a que la IA es tan completa, los resultados de escaneo de contorno son mucho más consistentes que los de los técnicos humanos.
Alrededor del 95% de los contornos generados por IA se consideran clínicamente aceptables. Y el uso de la IA también se está volviendo más aceptable para el público.
A Encuesta 2023 de 1,027 personas en cuatro generaciones en los Estados Unidos, encontraron que el 64% confiaría en un diagnóstico hecho por IA sobre un médico humano. Ese número aumentó al 82% de los encuestados de la Generación Z. Y las personas se sentían más cómodas con la IA en el aspecto del análisis de imágenes médicas.
Y el enorme ahorro de tiempo proporcionado por AI-Rad Companion libera a los técnicos de radiología para realizar otras tareas críticas y mover a más pacientes con el mismo número de personal.
Una imagen muestra una exploración de IA de una columna vertebral. La altura de cada vértebra se mide y se compara. Siemens Healthineers’ AI-Rad Companion Chest CT procesa automáticamente estas mediciones y marca anomalías con codificación de color fácil de entender. Las desviaciones se resaltan en rojo y amarillo, y se informa la densidad ósea. (Crédito: Siemens Healthineers vía Klinikum Nürnberg, Nuremberg, Alemania)
Two images show AI scans of lungs. In the top image, Siemens Healthineers’ AI-Rad Companion Chest CT detects and highlights abnormal lung nodules. After color-coded segmentation of the lung nodules, the volume, diameters and tumor burden are calculated. In the bottom image, the location of a detected lung nodule is marked with the red dot. This makes it easy for the physician to get a clear picture of the nodule location within the lung. (Credit: Siemens Healthineers via Klinikum Nürnberg, Nuremberg, Germany)
Una imagen muestra una exploración de IA de un cerebro. AI-Rad Companion segmenta las diferentes estructuras cerebrales utilizando colores y proporciona un análisis volumétrico de cada una. Luego compara los volúmenes con una base de datos normativa y genera una lista de las anomalías o desviaciones para alertar a los médicos. (Crédito: Siemens Healthineers vía Centre dadimagerie diagnostique, Lausana, Suiza)
Una imagen muestra una exploración de IA de una próstata. El AI-Rad Companion Prostate MR realiza una segmentación automatizada de la próstata para diferenciarla de otros órganos. El radiólogo marca y caracteriza manualmente las lesiones y otros objetivos que la IA ha encontrado. En esta imagen, la línea púrpura identifica la próstata, mientras que la línea amarilla contornea una anormalidad o lesión que podría ser cancerosa. (Crédito: Siemens Healthineers vía Clinica Universidad de Navarra, España)
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Por qué los Clínicos Críticos Se Cómodos con la IA
Siemens Healthineers dice que más de 2 millones de exámenes de imágenes han sido procesados por AI-Rad Companion en hospitales y clínicas de todo el mundo1. El aumento de la adopción es fundamental para la industria.
Hoy en día, más de 1,000 algoritmos de IA están aprobados por la FDA2, pero pocos son reembolsados por Medicare o Medicaid. Y las compañías de seguros privadas actualmente no pagan por la asistencia de IA en el tratamiento en absoluto.
Si a los hospitales y clínicas se les reembolsa los tratamientos o diagnósticos impulsados por la IA, es menos probable que inviertan en estas tecnologías, a pesar de que se ha demostrado que ayudan a acelerar el diagnóstico y el tratamiento. Estos beneficios se limitan a un grupo exclusivo de proveedores y pacientes que pueden pagarlos.
Es por eso que Shen dice que es importante que los médicos se sientan cómodos con este tipo de tecnología y que los eduquen sobre por qué un algoritmo de IA ha llegado a las recomendaciones clínicas que ha hecho. Si los trabajadores médicos se sienten cómodos usándolo, pueden demostrar adecuadamente su valor clínico y económico a través de datos y resultados de pacientes, fortaleciendo el caso de reembolso y potencialmente promulgando cambios.
Shen testificó ante el Comité Senatorial de Finanzas en 2024 y ante el Comité de Energía y Comercio de la Cámara de Representantes en 2023 sobre la necesidad de un enfoque de reembolso consistente para incentivar la adopción de IA en la atención médica.
“Estamos tomando las medidas adicionales para asegurarnos de que el gobierno federal y los diferentes pagadores reconozcan el impacto de la inteligencia artificial en la atención al paciente, dice Shen. “Hemos estado tratando activamente de apoyar diferentes formas, incluso a través del reembolso, para impulsar la adopción de la IA en la atención médica y garantizar la accesibilidad a esta tecnología innovadora que ayuda a los médicos tanto en su diagnóstico como en su tratamiento
Intel News. Traducido al español
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