El Hospital Universitario Infanta Elena -integrado en la red pública madrileña (Sermas)- ha dado un paso más en su trayectoria de innovación sanitaria y tecnología de vanguardia con la incorporación a su cartera de servicios de una tecnología de resonancia magnética impulsada por inteligencia artificial (IA).
Como señala el Doctor Anthony Vizarreta, jefe del Servicio de Radiología del hospital valdemoreño, “la llegada de esta herramienta da respuesta a la creciente demanda de pruebas de imagen debido al envejecimiento poblacional, al aumento de patologías crónicas y al rol fundamental de las pruebas de imagen frente a las necesidades diagnósticas de la población”.
Un escenario que obliga a las tecnologías de imagen médica a avanzar con rapidez, precisión y calidad: con esta tecnología se refuerza nuestra excelencia diagnóstica, porque optimiza tanto la precisión de las pruebas como la experiencia de los pacientes y los profesionales, y contribuye a ofrecer una atención más eficiente en un contexto de creciente presión asistencial.
Concretamente, “este nuevo equipamiento es un software avanzado que mejora el proceso de adquisición de imágenes en resonancia magnética”, explica, añadiendo que “se basa en un algoritmo de reconstrucción con IA aplicado en la fase inicial de la señal, lo que permite eliminar el ruido y preservar los detalles con una resolución mejorada”. Además, al integrarse con el motor de aceleración MR Compressed SENSE con el que cuenta el hospital, reduce hasta tres veces los tiempos de escaneo tradicionales sin comprometer la calidad de la imagen.
Nuevos algoritmos
A diferencia de los sistemas de resonancia magnética tradicionales, la nueva tecnología integra algoritmos de IA en el citado motor, un equipamiento ya presente en los anteriores equipos de los que dispone el Infanta Elena. Pero, mientras las generaciones anteriores limitaban la velocidad o la resolución para evitar ruido en las imágenes, esta innovación utiliza reconstrucción basada en IA desde la fuente de la señal, eliminando interferencias y preservando detalles críticos. Esto se traduce en mayor resolución de imagen y una importante reducción de errores en imágenes (llamados “artefactos”) que complicaban los diagnósticos, lo que a su vez implica una reducción drástica de exploraciones no diagnósticas.
Ventajas sobre tecnologías previas
Entre los beneficios clave de esta herramienta destacan su velocidad y precisión (escaneos notablemente más rápidos sin sacrificar calidad); imágenes de mayor resolución, con un incremento del 65 por ciento en definición; detalles milimétricos (mayor confianza diagnóstica, con capacidad para detectar lesiones pequeñas como tumores incipientes); menor ruido y menos artefactos, lo que mejora la interpretación de resultados; versatilidad (es compatible con el 97 por ciento de protocolos clínicos, desde estudios cerebrales hasta cardíacos); mayor accesibilidad para los pacientes, con menos tiempo en el escáner (lo que lo hace ideal para niños, ancianos o personas con claustrofobia), mayor comodidad y diagnósticos más tempranos; e impacto en pacientes y profesionales.
Para los pacientes, la principal ventaja es la reducción del tiempo dentro del escáner, lo que disminuye la ansiedad y mejora el confort, especialmente en personas claustrofóbicas o pacientes pediátricos. Además, una mejor calidad de imagen reduce la necesidad de repetir estudios, evitando desplazamientos innecesarios.
En cuanto a los profesionales, supone una mejora en la eficiencia y fiabilidad diagnóstica. La posibilidad de obtener imágenes más precisas en menor tiempo optimiza el flujo de trabajo en el servicio de radiología, permitiendo atender a más pacientes con el mismo nivel de recursos.
Protocolos clínicos
“Esta tecnología se emplea en el 97 por ciento de los protocolos clínicos actuales, abarcando aplicaciones en imagenología cuantitativa para el cerebro (enfermedades degenerativas), corazón, hígado (bordes más nítidos en las lesiones/patologías) y sistema musculoesquelético (análisis de tejidos y lesiones con contraste avanzado)”, lo que permite diagnósticos más certeros en enfermedades complejas como el cáncer”, apunta el Doctor Vizarreta.
Su implantación en el hospital valdemoreño no ha requerido cambios estructurales significativos, ya que se integra sobre la tecnología existente, pero sí una actualización en los protocolos clínicos y una capacitación específica para el personal, redundando en una mejora de la atención para los pacientes.
Esta adquisición está alineada con los estándares internacionales de vanguardia del Hospital Universitario Infanta Elena y refuerza su apuesta por la incorporación de tecnología diagnóstica de última generación en manos de los mejores profesionales en beneficio de diagnósticos más rápidos, precisos y accesibles.
Y es que, a juicio del especialista, “el futuro de la resonancia magnética está marcado por la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo (deep learning), y tecnologías como esta representan un paso crucial en esta evolución”. “La aplicación de IA en imagen médica no solo mejora la calidad diagnóstica, sino que también optimiza los recursos sanitarios, lo que nos permite afrontar los desafíos del envejecimiento poblacional y el aumento de la demanda y presión asistencial”, apostilla.
