Diagnósticos médicos más precisos con la interpretación de imágenes de la IA

Eirinet Gómez

Periódico La Jornada
Jueves 25 de julio de 2024, p. 6

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la interpretación de imágenes de cápsulas endoscópicas mejora la eficiencia y la precisión del diagnóstico de enfermedades gastrointestinales, dijo Ángel Lee Aguirre, neurocirujano del Hospital General Manuel Gea González, creador de IntelliMedIA, una plataforma que promueve el uso de la IA entre el personal del sector salud.

En entrevista con La Jornada, el experto explicó que la inteligencia artificial está transformando el campo de la interpretación de imágenes de cápsulas endoscópicas al mejorar la eficiencia diagnóstica y la precisión, lo cual es crucial para una atención médica oportuna y mejorar la calidad de vida de los pacientes.

Resaltó que la revisión manual de las imágenes puede tomar más tiempo y estar sujeta a interpretaciones subjetivas, mientras que la IA puede automatizar parte de este proceso, acortando el tiempo para tener un dictamen médico, y detectando lesiones complejas o incipientes.

Mientras un doctor tarda entre 45 y 60 minutos en leer los resultados arrojados durante el examen, con la IA ese tiempo se reduce a siete minutos. Además, debido a que la inteligencia artificial trabaja con algoritmos entrenados con millones de datos recabados, es más eficiente en identificar úlceras, pólipos, sangrado u otras anomalías en etapas incipientes, difíciles de detectar para el ojo humano.

Lee Aguirre agregó que incluso ya existen sistemas de interpretación de imágenes de cápsulas de endoscopía basados en IA que pueden proporcionar recomendaciones y apoyo a los médicos.

Para el experto, el desafío hacia el futuro en este rubro tiene que ver con el desarrollo tecnológico de mejores algoritmos para detectar no sólo las enfermedades comunes, sino para poder identificar las llamadas enfermedades huérfanas, es decir, aquellos padecimientos sobre los que hay poca información y donde la industria no invierte porque hay pocos pacientes en el mundo; esos padecimientos podrían ser identificados a partir del uso de la inteligencia artificial, concluyó.