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Sumario Diagnóstico Journal LA
La IA en Radiología: Un Socio Poderoso y la Importancia del Toque Humano
En la era digital, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta indispensable en muchos campos, y la radiología no es la excepción. La incorporación de la IA en nuestro trabajo diario ha transformado la manera en que abordamos los diagnósticos y el manejo de los pacientes. Hoy en día, la IA actúa como un compañero de trabajo experimentado, proporcionando una segunda opinión valiosa y haciendo nuestro día a día más eficiente y seguro. Sin embargo, es crucial recordar que, aunque la IA es una herramienta poderosa, el papel del radiólogo sigue siendo insustituible. La ley de radiología en Colombia, vigente desde hace varios años, establece un marco de protección y reconocimiento para los médicos radiólogos, garantizando que su labor y experiencia sean valoradas y protegidas. Esta legislación es un testimonio del compromiso del país con la calidad en el diagnóstico por imagen y la seguridad de los profesionales que desempeñan esta tarea tan delicada.
La radiología no se trata solo de interpretar imágenes, sino también de contextualizar y personalizar el diagnóstico en función de la historia clínica y el estado general del paciente. La IA puede ofrecer una visión técnica y analítica, pero es el radiólogo quien aporta el juicio clínico y la empatía necesaria para una atención integral. La combinación de la agudeza analítica de la IA y la sensibilidad humana del radiólogo asegura una práctica médica más completa y equilibrada.
Bárbara Domb
[ 06 ] Curso Anomalías Vasculares
[ 09 ] Innovación en Diagnóstico por Imágenes
[ 10 ] La ley de la radiología
[ 14 ] GE HealthCare presenta sus últimas innovaciones en Diagnóstico por Imagen en dos eventos clave de Argentina
[ 16 ] Un modelo de IA eficaz para detectar el cáncer de próstata
[ 18 ] Orgullosos de seguir creciendo, nueva incorporación al portfolio de soluciones
[ 20 ] Congreso XLIII Semana Internacional de Ultrasonido
[ 22 ] GE HealthCare y AWS anuncian una colaboración estratégica para acelerar la transformación sanitaria con IA generativa
[ 26 ] Simposio Multidisciplinario SAUMB 2024
Imagen de portada:
Dr. Diego Barca, Presidente de SAUMB
[ 30 ] Curso Nacional de Informática en Imágenes: Back in Sessions
[ 34 ] La TC de rutina puede identificar el riesgo de diabetes
[ 38 ] Próximos eventos
Curso Anomalías Vasculares - SOCHRADI
Por Bárbara Domb
Entrevistamos a la Dra. Florencia De Barbieri, radióloga pediatra, trabaja en el Hospital Clínico de la Universidad Católica de Chile, y está aquí para contarnos sobre el Curso de anomalías vasculares que está coordinado por la Sociedad Chilena de Radiología y se realizará los días 6 y 7 de Septiembre de 2024 en Le Meridien, by Marriot Metro Estación UC, Santiago.
¿Cuál es el objetivo principal de este curso de actualización en anomalías vasculares?
La verdad es que es un tremendo desafío, porque es la primera vez que nos juntamos como equipo a hablar de las anomalías vasculares, que son un grupo muy grande de alteraciones, que se pueden ver principalmente en la atención pediátrica, pero que trascienden para todas las edades, y que son un grupo demasiado heterogéneo de patología, demasiado difícil de abordar desde una sola disciplina. Entonces, la idea de nuestro curso es mostrar qué son las anomalías vasculares, mostrar cómo son clínicamente, cómo son por imágenes diagnósticas, en el fondo que es lo que yo básicamente me dedico, cómo son las imágenes y los métodos de radiología intervencional para tratarlo. Finalmente, una visión también desde el punto de vista de los cirujanos, tanto cirujanos de niños como cirujanos de adultos, y plásticos, en las opciones que tienen para el tratamiento de esto. Entonces, la idea es mostrar en un enfoque bastante poco habitual para nosotros, una visión completamente multidisciplinaria, de la cantidad de las anomalías vasculares, para todos desde el recién nacido hasta la etapa 1. Ese es nuestro principal objetivo.
¿Cómo se han seleccionado a los ponentes y cuáles son sus principales áreas de especialización?
Bueno, seleccionamos ponentes, la verdad, de todas las especialidades, que trabajan con estos niños, o de la mayoría de las especialidades. Entonces, tenemos referentes nacionales en dermatología, como, por ejemplo, la doctora María Laura Cossio, que trabaja acá con nosotros, ella es Médico Cirujano de la Pontíficia Universidad Católica de Chile y especialista en Dermatología. Tenemos a la doctora Daniela Kramer,, Médico Cirujano de la Pontificia Universidad Católica de Chile y especialista en Dermatología. Tenemos destacadísimos dermatólogos, que tienen una amplia experiencia en pediatría, sobre todo, con la doctora Cossio y la doctora Kramer, que son referentes nacionales en especialidades. Tenemos también radiólogos como el Dr. Cristián García, Radiólogo Pediátrico PUC y otros que tienen una amplia experiencia en radiografía en anomalías vasculares. Tenemos también radiólogos intervencionistas,
como la doctora María Soledad Loyola, que trabaja acá en la Universidad Católica. Tenemos, doctor, uno de los invitados internacionales, el doctor Daniel Tepliski, que es argentino, que tiene una tremenda, tremenda experiencia en anomalías vasculares, en manejo de radiología intervencional, y también sabe muchísimo de diagnóstico. Eso desde el punto de vista, por lo menos digo, dermatológico, radiológico. Y después tenemos a los cirujanos, que son también fundamentales, muchas veces son los jefes de equipo. Y aquí tenemos en Chile al doctor Alejandro Zavala, que es mi maestro personal, como cirujano infantil. También tenemos a un cirujano de la clínica alemana, de Santiago. Y tenemos a nuestro invitado internacional, el doctor Dov Goldenberg , que viene de Brasil, de Sao Paulo, digamos, latinoamericanos en cirugía infantil de anomalías vasculares. Así que estamos muy contentos de tenerlo acá con nosotros. Y además invitamos a un genetista, el Dr. Guillermo Lay-son para que nos hable de este nuevo mundo que se abre, que es la genética de las anomalías vasculares, que es bastante desconocido para nosotros. Y también tenemos cirujanos de adultos, porque estas anomalías vasculares, si bien generalmente se diagnostican en la infancia, van enganchando toda la vida nuestras veces con los niños. Entonces tenemos al doctor José Ramón Rodríguez, que es cirujano plástico, que es muy especialista en alteraciones linfáticas. Y tenemos también al doctor Leopoldo Maniné, que es un cirujano vascular. Entonces, la verdad que tenemos de múltiples especialidades, desde recién nacidos hasta especialistas de adultos mayores, de toda edad. Y los hemos seleccionado en base a la gente que tiene más experiencia. Y estamos muy contentos nada más porque al finalizar nuestro curso vamos a tener una sesión primaria de la Sociedad de Anomalías Vasculares Iberoamericanas, que está partiendo, y que queremos que, ojalá, sea su primera sesión en Latinoamérica. La primera fue en Madrid este año.. Así que eso, es un desafío grande, la verdad.
¿Podría destacar algunas de las últimas investigaciones o avances en el diagnóstico y tratamiento de anomalías vasculares que se presentarán en el curso?
Bueno, respecto de las investigaciones, en realidad en el curso lo que más nos interesa, más que cosas tan novedosas, es clarificar conceptos y homogeneizar los nombres de las lesiones. Eso es lo que quiere súper claro para todos los asistentes, en la nomenclatura, que no es tan nuevo, porque es del 2018, pero que todavía falta para difundir. Eso por un lado. Por otro lado, respecto de investigaciones y avances, por supuesto que nos interesa dar a conocer este nuevo mundo que se ha abierto en las anomalías vasculares, respecto de la genética, que es nuevo, la verdad que es nuevo, o relativamente nuevo. Se han descrito muchísimos
genes que tienen que ver con estas anomalías vasculares, que son sumamente importantes y que han abierto también puertas de tratamiento, porque una vez que uno sabe cuál es el mecanismo genético, hay inhibidores de algunos de estos procesos que son ocupados y que de verdad en el último tiempo, o sea en los últimos 10 años, han cambiado mucho el enfoque que tenemos nosotros como tratantes de los niños y adultos que tienen anomalías vasculares. Por ejemplo, la rapamicina, supongo que es un medicamento que no está nuevo, pero que hace un tiempo que se descubrió que tiene un rol fundamental en el tratamiento de las anomalías sobre todo las linfáticas, venosas, como han tenido muchos otros medicamentos y en muchos puntos de desarrollo. Entonces, eso nos interesa mucho, que quede esto también, que está en noticia en desarrollo y que hay mucho más que ofrecerles a estos niños que sólo la quimioterapia, que sólo el tratamiento quirúrgico. O sea, es uno de los enfoques. Todo eso.
¿Qué expectativas tiene sobre la implementación práctica de los conocimientos adquiridos en este curso en la práctica clínica diaria?
Mi sueño, no sólo el mío, sino que yo creo que de todos los que trabajamos en estos grupos de anomalías vasculares, es que estos niños sean pesquisados a tiempo. Sean pesquisados a tiempo, que sean referidos a tiempo en equipo, multidisciplinario, que los acoja y que los tome, no como el niño que tiene una vena rara, sino que como el niño que tiene una anomalía vascular, con toda la complejidad que se implica con los exámenes que hay que hacer, estudios complementarios, desde el punto de vista neurorradiológico, saber qué exámenes pedir, en qué momento pedirlo, cómo pedirlo. Y el sueño de los mayores, ojalá, ojalá poder hacer muchos grupos de anomalías vasculares. En todo Chile va a tener centros de referencia en Chile varios. Por ejemplo, tengo que pasar por uno o dos centros donde llevan más tiempo trabajando en esto. Entonces, sembrar, hacer más conocimiento de las anomalías vasculares. Y por otro lado, sembrar estas semillas y crear grupos multidisciplinarios en todo Chile.
¿Cuáles son los mayores desafíos actuales en el diagnóstico y manejo de las anomalías vasculares?
Un poco el desconocimiento en general. Eso yo creo que es el principal problema, el desconocimiento que existe en los pediatras, en los médicos generales. Incluso, incluso hay que decirlo, en algunos radiólogos, cuando uno se forma, no es algo que uno le enseña, porque es algo tan complejo, tan distinto, tan polimorfo, que puede pasar, como les decía, desde un niño pequeñito hasta un adulto mayor, que puede ser desde una mancha de un vena a una anomalía de toda una extremidad. Yo creo que ese es el principal desafío, es que es un poco conocida, es muy compleja, la nomenclatura es confusa, entonces hay muchos desafíos, pero nuestro mayor desafío es darnos a conocer y crear redes y crear, ojalá como decía, estos pequeños grupos a lo largo de Chile y ojalá de toda Latinoamérica interrelacionados para compartir casos, poder hacer un grupo grande, un grupo iberoamericano, es nuestro sueño, en realidad, poder hacer que llegue a todos.
¿Cómo se espera que los participantes del curso apliquen los conocimientos adquiridos en sus respectivos campos?
Un poco ya lo había comentado, es que aprendan este manejo multidisciplinario de estas patologías tan complejas, que conozcan la nomenclatura, que sepan dónde ir a buscar información cuando la necesiten, cuando les llegue a sus pacientes, que sepan muchas veces, saber a quién contactar es súper importante, que sepan por ejemplo, que en la Clínica Alemana o aquí en la Católica tenemos un grupo de anomalías vasculares grande, al que pueden recurrir si tienen ningún dudo, de poder ir articulando grupos distintos de trabajo, y que se lleven este concepto de lo importante que es el trabajo en equipo, el trabajo multidisciplinario, no solo en anomalías vasculares, sino que todos, en todos los pediatras y toda la radiología, pero fundamentalmente en estos casos tan complejos que se veía muy interesante, o sea básicamente, conceptos claros, redes de apoyo y bibliografía disponible para que tengan las mismas clases que van a quedar disponibles.
https://sochradi.cl/anamolias-vasculares/
Innovación en Diagnóstico por Imágenes
Por Bárbara Domb
Entrevista con Juan José Rodríguez, Gerente Comercial de Laboratorios Farkim en ExpoDent 2024
Diagnóstico Journal: Juan José, gracias por hablar con nosotros en ExpoDent. ¿Puedes contarnos un poco sobre la colaboración entre Laboratorios Farkim y Alliage Argentina?
Juan José Rodríguez: Comenzamos a trabajar comercialmente con Alliage a principios de 2023. En esta primera etapa, nos enfocamos en la línea de diagnóstico por imágenes EAGLE EDGE, aprovechando nuestra experiencia de más de 40 años en el mercado de la salud en la región centro del país. Los productos que han tenido mayor rotación incluyen scanners intraorales, sensores RVG, equipos panorámicos y algunos tomógrafos CONE BEAM.
Diagnóstico Journal: ¿Cuál fue el siguiente paso en esta alianza estratégica?
Juan José Rodríguez: El siguiente paso fue la apertura de un showroom comercial en la ciudad de Rosario. Este espacio está diseñado para atraer a nuestros clientes finales, que son los profesionales odontológicos. Aquí, ofrecemos las líneas de sillones odontológicos DABI ATLANTE y los periféricos asociados, que son esenciales para la labor diaria de los profesionales. Desde Farkim, creemos que podemos contribuir a profesionalizar aún más el mercado odontológico, no solo con asesoramiento en la etapa de preventa, sino también con un servicio técnico especializado que se encarga de la instalación, aplicación y postventa de los productos.
Diagnóstico Journal: ¿Cuáles son las metas de Laboratorios Farkim en relación al acceso a la tecnología de diagnóstico por imágenes?
Juan José Rodríguez: En Laboratorios Farkim, buscamos hacer accesible la mejor tecnología de diagnóstico por imágenes a todas las instituciones de salud, odontólogos y veterinarios. Para ello, comercializamos líneas de productos de marcas reconocidas como CARESTREAM, SIEMENS
Diagnóstico Journal: Hablemos un poco más de Alliage. ¿Qué nos puedes contar sobre esta empresa y su enfoque en el sector salud?
Juan José Rodríguez: Alliage es una empresa brasileña global con 110 años de experiencia, resultado de la fusión entre Dabi Atlante y Gnatus. Su objetivo es transformar el sector salud, basándose en valores sólidos como el enfoque en las personas, la innovación, la responsabilidad y la generación de valor. Son líderes del mercado en Brasil y América Latina, con presencia en más de 150 países. Su portafolio incluye sistemas dentales, periféricos, implantes dentales y una completa línea de diagnóstico por imágenes. Además, están presentes en el segmento de ultrasonidos médicos, siendo la empresa de más rápido crecimiento en Brasil en esta área.
Diagnóstico Journal: ¿Cómo se refleja esta expansión en Argentina?
Juan José Rodríguez: En Argentina, Alliage tiene una presencia importante en Córdoba, donde cuentan con una unidad fabril y oficinas comerciales. Desde allí, brindan cobertura a su red de distribuidores y clientes directos, consolidando su liderazgo en consultorios dentales y diagnóstico por imágenes dentales en Latinoamérica.
HEALTHINEERS, BARCO, VISUALMEDICA, EAGLE y DABI ATLANTE.
La ley de la radiología
El Dr. Jaime Madrid Jaramillo, es el actual coordinador del Comité Jurídico de la Asociación Colombiana de Radiología, ex presidente de la Asociación Colombiana de Radiología, y coordinador del Comité Jurídico hace aproximadamente unos 12 ó 14 años.
El Comité Jurídico, entre sus 5 objetivos principales, uno de ellos es defender la ley de la radiología. La ley de la radiología, los radiólogos en Colombia contamos con esta ley desde junio del 2001, cuando fue aprobada por el Congreso de la República.
En Colombia existen solo dos especialidades médicas que tienen ley del Congreso Nacional, que son anestesia y radiología. Y no hay más. Así que somos realmente unos exclusivos.
¿Qué es lo importante de esta ley?
Que esta ley es para defender el ejercicio de la especialidad y defender la especialidad. Y entre sus articulados hay un artículo que dice que la Asociación Colombiana de Radiología es organismo consultor, asesor y de vigilancia del control de la especialidad de la radiología en nuestro país. Por esta razón nos hemos ganado un puesto en el ministerio, nos hemos ganado un espacio, y entonces todo lo que se genere en cuanto a resoluciones, decretos, artículos, etcétera, que tengan que ver de alguna forma con el ejercicio de la radiología, ahí estamos nosotros. Si no nos llaman para consultarnos, exigimos que nos llamen para consultarnos, porque por ley lo tienen que hacer. Y entonces de este modo participamos dando nuestros aportes, nuestras sugerencias o nuestras objeciones a ese tipo de proyectos, porque generalmente lo conocemos como anteproyecto, antes de que salgan a la luz. Pero incluso si ya salieron también los podemos demandar o exigir que haya modificaciones, porque la ley nos lo permite. Es así como hemos hecho múltiples demandas, múltiples sugerencias, múltiples acciones, unas jurídicas, otras no, pero que han de cierto modo modificado algunas cosas, algunos reglamentos, algunas resoluciones, que ingerían negativamente en el ejercicio y en los derechos que tenemos los radiólogos ganados en Colombia.
Cada día tenemos como que, no es que nos teman en el ministerio, pero sí nos respetan y a veces nos consideran incómodos, porque muchas veces nos lo han dicho, que hemos sido como una talanquera, un freno para supuestos programas o desarrollos que ellos quieren hacer para mejorar algunas cosas, pero realmente no es para mejorar, sino es para llevar unos programas de una forma que consideramos que no sería la mejor, de llevar imágenes, etcétera, a zonas apartadas, porque no lo harían con la supervisión ni bajo la revisión del radiólogo, sino de otros especialistas o no especialistas médicos, y eso por ley no puede ser, y no lo permitimos.
Entonces nos consideran a veces como un freno para cierto
Por Bárbara Domb
desarrollo de ciertos programas, pero pues no es eso, lo que queremos es que si se da el desarrollo, se da el programa, se haga de forma óptima, como debe ser.
También ante el Ministerio de Educación también tenemos mucho que ver, porque hemos hecho un programa de mínimos que debe tener la especialización de la radiología en Colombia. ¿Para qué? Para que este programa de mínimos también sea como el modelo con el que comparen cuando vienen los médicos especializados de otros países, llámense Argentina, llámense Brasil, llámense México, Venezuela o España, pues este residente que viene especializado de otro país, su currículum cumpla con los mínimos que la Asociación Colombiana de Radiología ha considerado y que el Ministerio ha aceptado. Así que también somos consultores y también tenemos mucho que ver, o tenemos mucha injerencia, menos en el Ministerio de Educación que en el de Salud, pero también somos colaboradores y bien vistos, o sea, nuestras sugerencias, nuestras conclusiones son valoradas. Porque tienen el peso de que tenemos ley, la ley 657 del 2001.
¿Si tiene que recomendar a las demás sociedades latinoamericanas de cómo empezar a generar la ley de la radiología?
Bueno, sería ideal, ¿no? Pues lo ideal es que en cada país tenga, tuviera una ley de la radiología porque pues es la forma de defender el ejercicio de la especialidad médica de la radiología. Somos radiólogos y tenemos que defender nuestro espacio, nuestra especialidad. Y no solo defenderla, sino tratar de que sea mejor, ¿no? Desde el punto de vista del ejercicio para el radiólogo, como el beneficio para el paciente, y cómo mejorar la preparación también, desde el punto de vista educativo. O sea, sería genial. Esto es por iniciativa muchas veces personal, ¿no? Pero como en muchos países de Latinoamérica tenemos sociedades que son fuertes, pues sería importante que ya fueran viendo cómo políticamente pueden incidir. Incluso se ve países donde radiólogos han sido ministros de salud o secretarios de salud.
¿Cómo o qué puedo hacer yo para mejorar la radiología, mi especialidad?
Creemos que es difícil. Bueno, sí, es difícil. Este fue un trabajo que se hizo. Hay que asesorarse de abogados constitucionalistas y decir, mira, a nosotros nos gustaría esto, una ley de nuestra especialidad, que más o menos sea esto para, obviamente, para defender la radiología. Pero siempre, ¿cuál es el objetivo? El beneficio del paciente. Porque sí, en nuestra ley o en la ley que sea de la radiología de cualquier país, primero es el paciente. Y cómo, mejorando la atención o logrando mayor beneficio para el paciente, hacemos que nuestra especialidad crezca, sea respetada, sea bien vista y que nuestro trabajo también lo defendamos para que no sea invadido por otras especialidades o por médicos generales o por tecnólogos o biomédicos o ingenieros médicos o como lo queramos llamar.
GE HealthCare presenta sus últimas innovaciones en Diagnóstico por Imagen en dos eventos clave de Argentina
GE HealthCare, líder mundial en tecnología sanitaria, estará participando en dos de los eventos más destacados en el campo del diagnóstico en Argentina: SOLACI-CACI 2024 y CADI 2024. Estos congresos representan oportunidades clave para la compañía de mostrar su compromiso continuo con la innovación y la mejora en la calidad de la atención médica a través de tecnologías avanzadas.
Del 7 al 9 de agosto, GE HealthCare estará presente en el Congreso SOLACI-CACI 2024, el evento más importante de cardiología intervencionista en América Latina. Durante este encuentro, la compañía presentará el innovador equipo Allia™ Pulse, un sistema avanzado de diagnóstico por imágenes diseñado específicamente para la cardiología intervencionista.
Este equipo se destaca por su capacidad para proporcionar imágenes cardíacas excepcionales a la dosis adecuada, abordando los desafíos clínicos y operativos del campo en constante evolución de la cardiología intervencionista. El Allia™ Pulse ha sido desarrollado en colaboración con médicos intervencionistas para ofrecer una calidad de imagen óptima con la dosis más baja posible. Entre sus características más sobresalientes se encuentran un panel táctil de acceso rápido, que permite a los médicos acceder con un solo clic a todas las funciones esenciales, y un C-brazo flexible que maximiza el espacio y la libertad de movimiento alrededor del paciente, mejorando la ergonomía y la eficiencia durante los procedimientos. Además, cuenta con una nueva cadena de imágenes que mejora significativamente la adquisición de imágenes en procedimientos cardíacos, proporcionando resultados con una nitidez impresionante gracias a una amplia gama de puntos focales y a la optimización automatizada de la dosis en tiempo real.
Este sistema también incluye herramientas avanzadas para mejorar la toma de decisiones en procedimientos críticos, como la angioplastia coronaria (ICP) y la colocación de válvulas (TAVI), reduciendo significativamente el volumen de medios de contraste y la dosis de rayos X. Estas innovaciones están diseñadas para mejorar los resultados de los pa-
Por Bárbara Domb
cientes, demostrando mejoras en tiempos de procedimiento y fluoroscopia, lo que a su vez reduce la exposición a la radiación y mejora la seguridad del paciente.
Pablo Serrao, Country Manager de GE HealthCare Argentina, comentó: “Este equipo representa un avance significativo en la cardiología intervencionista, proporcionando a los médicos las herramientas necesarias para mejorar la precisión y la eficiencia de sus procedimientos, y en última instancia, los resultados para sus pacientes”.
El Congreso SOLACI-CACI 2024 reunirá a cardiólogos intervencionistas de toda América Latina y el mundo, proporcionando una plataforma única para el intercambio de conocimientos y colaboración. El tema del congreso de este año, "Avanzando en las intervenciones cardiovasculares: innovaciones y más allá";, reflejó el compromiso de los participantes de explorar técnicas, innovaciones y avances de vanguardia en el campo de la cardiología intervencionista. El próximo evento en la agenda de GE HealthCare es el Congreso Argentino de Diagnóstico por Imágenes (CADI 2024), que se llevará a cabo del 26 al 28 de septiembre. Durante este congreso, GE HealthCare presentará una gama de soluciones innovadoras en diagnóstico por imágenes, enfocadas en mejorar la detección de enfermedades, la calidad de las imágenes obtenidas y, en consecuencia, el flujo de trabajo y la experiencia de los pacientes durante los exámenes. Estas tecnologías están diseñadas para ayudar a los profesionales de la salud a abordar los desafíos actuales del diagnóstico, ofreciendo herramientas que no solo mejoran la precisión diagnóstica, sino que también optimizan el tiempo y los recursos en los entornos clínicos.
La presencia de GE HealthCare en estos dos eventos refuerza su compromiso con la comunidad médica de Argentina, acercando las últimas tecnologías que pueden marcar una diferencia significativa en la atención sanitaria. Con su participación, la compañía continúa posicionándose como un socio clave en la mejora del diagnóstico por imágenes, apoyando a los profesionales de la salud con herramientas de vanguardia que mejoran tanto la experiencia del paciente como los resultados clínicos.
Un modelo de IA eficaz para detectar el cáncer de próstata
OAK BROOK, Illinois — Un modelo de Deep Learning funciona al nivel de un radiólogo abdominal en la detección de cáncer de próstata clínicamente significativo en la resonancia magnética, según un estudio publicado hoy en Radiology (revista de la RSNA). Los investigadores esperan que el modelo pueda usarse como complemento para los radiólogos para mejorar la detección del cáncer de próstata.
El cáncer de próstata es el segundo cáncer más común en los hombres en todo el mundo. Los radiólogos suelen utilizar una técnica que combina diferentes secuencias de resonancia magnética (llamada resonancia magnética multiparamétrica) para diagnosticar el cáncer de próstata clínicamente significativo. Los resultados se expresan a través del Sistema de datos e informes de imágenes de próstata versión 2.1 (PI-RADS), un enfoque estandarizado de interpretación y generación de informes. Sin embargo, la clasificación de lesiones mediante PI-RADS tiene limitaciones.
"La interpretación de la resonancia magnética de próstata es difícil", afirmó el autor principal del estudio, el Dr. Naoki Takahashi, del Departamento de Radiología de la Clínica Mayo en Rochester, Minnesota. "Los radiólogos con más experiencia tienden a tener un mejor rendimiento diagnóstico".
La aplicación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) a la resonancia magnética de próstata ha demostrado ser prometedora para mejorar la detección del cáncer y reducir la variabilidad del observador, que es la inconsistencia en la forma en que las personas miden o interpretan las cosas que puede llevar a errores. Sin embargo, una desventaja importante de los enfoques de IA existentes es que un radiólogo o patólogo debe anotar la lesión (agregar una nota o explicación) en el momento del desarrollo inicial del modelo y nuevamente durante la reevaluación y el reentrenamiento del modelo después de la implementación clínica.
"Los radiólogos anotan las lesiones sospechosas en el momento de la interpretación, pero estas anotaciones no están disponibles de forma rutinaria, por lo que cuando los investigadores desarrollan un modelo de aprendizaje profundo, tienen que volver a dibujar los contornos", dijo el Dr. Takahashi. "Además, los investigadores tienen que correlacionar los hallazgos de las imágenes con el informe patológico al preparar el conjunto de datos. Si hay múltiples lesiones presentes, puede que no siempre sea posible correlacionar las lesiones en la resonancia magnética con sus resultados patológicos correspondientes. Además, este es un proceso que requiere mucho tiempo".
El Dr. Takahashi y sus colegas desarrollaron un nuevo tipo de modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia de cáncer de próstata clínicamente significativo sin
requerir información sobre la ubicación de la lesión. Compararon su desempeño con el de los radiólogos abdominales en un grupo grande de pacientes sin cáncer de próstata clínicamente significativo conocido que se sometieron a una resonancia magnética en múltiples sitios de una sola institución académica. Los investigadores entrenaron una red neuronal convolucional (CNN), un tipo sofisticado de IA que es capaz de discernir patrones sutiles en imágenes más allá de las capacidades del ojo humano, para predecir el cáncer de próstata clínicamente significativo a partir de una resonancia magnética multiparamétrica.
Entre 5.735 exámenes realizados a 5.215 pacientes, 1.514
2. El diagrama muestra la arquitectura del modelo de solo imagen y el modelo clínico. El modelo de solo imagen consistió en un conjunto de convoluciones tridimensionales (3D) (kernel convolucional 3D [Conv3D], agrupamiento máximo [MaxPool3D] y normalización de grupo [GroupNorm]) para cada volumen de entrada (T2, imágenes ponderadas por difusión [DWI], coeficiente de difusión aparente [ADC] y contraste dinámico mejorado [DCE]), seguido de concatenación, tres conjuntos adicionales de convoluciones 3D, agrupamiento promedio global (GlobalAvgPool) y dos capas completamente conectadas. El modelo clínico consta de una red neuronal de dos capas completamente conectadas con el nivel de antígeno prostático específico (PSA), la densidad de PSA de toda la glándula y la densidad de PSA de la zona de transición como entrada. La salida de cada modelo fue la probabilidad de cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa). ch = canal, Grad-CAM = mapa de activación de clase ponderado por gradiente.
Por Ezequiel Domb
Figura 1. Diagrama de flujo que muestra los criterios de inclusión y exclusión y las características de los pacientes. PI-RADS = Sistema de datos e informes de imágenes de próstata.
Figura
Figura 3. Curvas características operativas del receptor de los modelos y radiólogos en la predicción del cáncer de próstata clínicamente significativo. (A) Conjunto de prueba interna, todos los casos (n = 400). (B) Conjunto de prueba interna, solo casos comprobados patológicamente (n = 228), y (C) conjunto de prueba externa (ProstateX) (n = 204). Los cuadrados rellenos representan la tasa de verdaderos positivos (TPR) y la tasa de falsos positivos (FPR) en umbrales óptimos. Los umbrales óptimos se determinaron con el uso de la estadística Youden J utilizando el conjunto de validación, y luego los umbrales se aplicaron a los conjuntos de prueba internos y externos. Los círculos rellenos representan umbrales equivalentes a los de los radiólogos en Prostate Imaging Reporting and Data System 3 (TPR del 91% en el conjunto de prueba interna y TPR del 93% en el conjunto de prueba externa). En A la TPR y la FPR de los modelos de radiólogo e imagen+clínico+radiólogo son idénticos, pero los gráficos están ligeramente desplazados para una mejor visualización. AUC = área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor.
exámenes mostraron cáncer de próstata clínicamente significativo. Tanto en el conjunto de pruebas internas de 400 exámenes como en un conjunto de pruebas externas de 204 exámenes, el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo en la detección de cáncer de próstata clínicamente significativo no fue diferente al de los radiólogos abdominales experimentados. Una combinación del modelo de aprendizaje profundo y los hallazgos del radiólogo tuvieron un mejor rendimiento que los radiólogos solos en los conjuntos de pruebas internas y externas.
Dado que el resultado del modelo de aprendizaje profundo no incluye la ubicación del tumor, los investigadores utilizaron algo llamado mapa de activación de clase ponderado por gradiente (Grad-CAM) para localizar los tumores. El estudio demostró que, en el caso de los exámenes verdaderamente positivos, Grad-CAM destacó de manera consistente las lesiones de cáncer de próstata clínicamente significativas.
El Dr. Takahashi ve el modelo como un asistente potencial para el radiólogo que puede ayudar a mejorar el rendimiento diagnóstico en la resonancia magnética a través de mayores tasas de detección de cáncer con menos falsos positivos.
"No creo que podamos utilizar este modelo como una herramienta de diagnóstico independiente", afirmó el Dr. Takahashi. "En cambio, la predicción del modelo puede utilizarse como complemento en nuestro proceso de toma de decisiones".
Figura 4. Gráfica de calibración del modelo basado únicamente en imágenes. El resultado del modelo basado únicamente en imágenes (puntuación de probabilidad) se clasificó en 10 compartimentos con incrementos de 0,1 y se calculó la proporción de cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa) para cada compartimento.
Figura 5. Imágenes de un paciente masculino de 59 años que se sometió a una resonancia magnética por sospecha clínica de cáncer de próstata (conjunto de prueba interno). El paciente se sometió posteriormente a una prostatectomía y tenía un adenocarcinoma de próstata de 1,5 cm (puntuación de Gleason 3 + 4) en la glándula prostática derecha anterior media a la inferior posterior bilateral. El resultado del modelo (probabilidad a nivel del paciente) fue 0,83. Solo la lesión en el lóbulo derecho se destacó mediante el mapa de activación de clase ponderado por gradiente (Grad-CAM). El radiólogo calificó este examen como Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) 4 para la lesión del lóbulo derecho y PI-RADS 3 para la lesión del lóbulo izquierdo. (A) Imagen ponderada en T2 (sección representativa). (B) Mapa del coeficiente de difusión aparente (sección representativa, izquierda) e imagen ponderada por difusión de alto valor b (sección representativa, derecha). (C) Imágenes T1 con contraste dinámico (secciones representativas). (D) Composición volumétrica de imágenes ponderadas en T2 (filas 1 y 2), imágenes ponderadas por difusión (filas 3 y 5) y mapas de coeficientes de difusión aparentes (fila 4), con Grad-CAM superpuestos (filas 2 y 5). Todas las imágenes están en el plano transversal.
Figura 6. Imágenes de un paciente masculino de 64 años que se sometió a una resonancia magnética por sospecha clínica de cáncer de próstata (equipo de prueba externo). Posteriormente, al paciente se le diagnosticó un cáncer de próstata clínicamente significativo en la zona de transición anterior izquierda en la base de la glándula prostática. El resultado del modelo (probabilidad a nivel de paciente) fue de 0,97. El radiólogo calificó este examen como Prostate Imaging Reporting and Data System 3 para la lesión del lóbulo izquierdo. (A) Imagen ponderada en T2 (sección representativa). (B) Mapa de coeficiente de difusión aparente (sección representativa, izquierda) e imagen ponderada por difusión de alto valor b (sección representativa, derecha). (C) Imágenes T1 con contraste dinámico mejorado (secciones representativas). (D) Composición volumétrica de imágenes ponderadas en T2 (filas 1 y 2), imágenes ponderadas por difusión (filas 3 y 5) y mapas de coeficiente de difusión aparente (fila 4), con mapas de activación de clase ponderados por gradiente superpuestos (filas 2 y 5). Todas las imágenes están en el plano transversal.
Los investigadores han seguido ampliando el conjunto de datos, que ahora duplica el número de casos utilizados en el estudio original. El siguiente paso es un estudio prospectivo que examina cómo interactúan los radiólogos con la predicción del modelo.
"Nos gustaría presentar los resultados del modelo a los radiólogos y evaluar cómo lo utilizan para la interpretación y comparar el rendimiento combinado del radiólogo y el modelo con el del radiólogo solo a la hora de predecir el cáncer de próstata clínicamente significativo", dijo el Dr. Takahashi.
Orgullosos de seguir creciendo, nueva incorporación al portfolio de soluciones
Por Bárbara Domb
Entrevista a Natalia Bauman, Gerente Comercial de Macor Insumos Hospitalarios SRL
Estamos muy felices de anunciar que somos representantes de QUIBIM para Argentina, hace pocas semanas firmamos el acuerdo de importación y distribución con la firma Valenciana.
¿Quién es Quibim?
QUIBIM es una compañía pionera en biomarcadores de imagen para la medicina de precisión. Sabemos que en el campo de la salud conseguir un diagnóstico certero a tiempo es prioritario. La inteligencia artificial permite un enorme salto cualitativo a través de mecanismos de machine learning, que aprenden y mejoran con el análisis de grandes cantidades de información, para ayudar al personal médico a ofrecer mejores diagnósticos y tratamientos. La empresa española QUIBIM diseña y crea herramientas que extraen información de las imágenes médicas, utiliza esta tecnología para acelerar el diagnóstico e identificar posibles enfermedades de manera temprana. La firma hoy cuenta con más de 10 millones de imágenes médicas anonimizadas en su nube centrando sus desarrollos en el ámbito de la oncología-inmunoterapia, reumatología y neurología.
¿En qué estudios puede utilizarse la IA de QUIBIM?
QP-PROSTATE, este algoritmo entrenado con datos patológicos fue diseñado para detectar con precisión y velocidad lesiones significativas de cáncer de próstata utilizando datos biparamétricos en imágenes obtenidas por RM.
QP-BRAIN, automatiza el análisis cuantitativo de las imágenes cerebrales por RM de los pacientes, facilita el diagnóstico de trastornos del sistema nervioso central mediante la medición de los volúmenes absolutos y relativos de la sustancia gris y blanca.
QP-LIVER, mejora el diagnóstico de enfermedades hepáticas difusas mediante la cuantificación altamente precisa de la grasa tisular y el hierro utilizando imágenes obtenidas por RM. Estas son solo algunas de sus herramientas y las que primeramente estaremos comercializando, destacamos que la misión de estas herramientas es acelerar la detección temprana de cáncer y otras enfermedades.
¿Qué tipo de soporte y formación ofrece QUIBIM a los profesionales de la salud para asegurar una integración efectiva de sus soluciones de IA en los flujos de trabajo clínicos existentes?
Todos los análisis tienen lugar en los servicios “Cloud” de Microsoft Azure. La nube de QUIBIM proporciona un portal a un visor de resultados y detrás del cual se encuentran las herramientas de análisis de QUIBIM. Los estudios se disponen para el análisis mediante una pasarela, la aplicación de QUIBIM se instala en un servidor local y envía todos los
estudios recibidos desde el PACS. Las imágenes se seudonimizan antes de subirlas. Cuando los estudios están disponibles serán analizados produciéndose nuevas series con los resultados. Una vez el análisis se ha completado, el portal envía las nuevas series al PACS.
Es de sencilla instalación, no requiere de grandes gastos de hardware y QUIBIM está presente en todos los estadios del proceso con el cliente lo que facilita su implementación y aprendizaje de uso aumentando de esta manera el flujo de trabajo actual de la institución.
Pronto tendremos un DEMO-SITE de QP-PROSTATE en una institución de gran referencia en la atención del cáncer en nuestro país para los profesionales que estén interesados en ver cómo funciona la herramienta.
¿Cuáles son las expectativas de Macor con esta nueva distribución?
Ofrecerles a nuestros clientes y acercarnos a los que aún no lo son con una herramienta que pueda generar valor a sus diagnósticos.
Nuestra misión es ser parte de este proceso donde la IA llegó para quedarse en salud, pero de la mano de herramientas seguras, fiables y con certificación.
Congreso XLIII Semana Internacional de Ultrasonido
Resumen del Congreso en Mérida, Yucatán
Fecha y Lugar: Del 3 al 6 de julio de 2024, en el Hotel Fiesta Americana, Mérida, Yucatán.
Tema Principal: Oncoimagen, abarcando los módulos de pelvis, abdomen, cuello y mama.
Ponentes: El programa, que se adjunta, incluye una lista de destacados ponentes nacionales e internacionales.
Casas Comerciales Participantes:
LAICO
XRG
Soluciones en Protección Radiológica
Siemens Healthineers
CMR/EYMSA
Canon
Biomédica Gaoz
Actividades Sociales:
Se llevó a cabo una cena de gala en la terraza del hotel, proporcionando una oportunidad para el convivio y el intercambio de experiencias entre los asistentes.
Conclusión:
El congreso se desarrolló conforme a lo planeado y resultó ser un éxito rotundo.
Por Igor Barragán Flores
GE
HealthCare y AWS anuncian
una colaboración estratégica para acelerar la transformación sanitaria con IA generativa
GE HealthCare elige a AWS como proveedor estratégico en la nube para ofrecer modelos básicos totalmente nuevos y específicos diseñados para acelerar el desarrollo de aplicaciones sanitarias innovadoras.
GE HealthCare planea entrenar e implementar modelos básicos clínicos en las tecnologías de aprendizaje automático e IA generativa de AWS para ayudar a los proveedores de atención sanitaria a agilizar los flujos de trabajo clínicos y operativos con el fin de mejorar la prestación de la atención.
30 de julio de 2024.- GE HealthCare (Nasdaq: GEHC) y Amazon Web Services, Inc. (AWS), una compañía de Amazon.com, Inc. (Nasdaq: AMZN), han anunciado una colaboración estratégica para desarrollar modelos básicos específicos y aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA) diseñadas para ayudar a los médicos a mejorar el diagnóstico médico y la atención al paciente.
GE HealthCare ha seleccionado a AWS como su proveedor estratégico en la nube y planea utilizar sus servicios de asistencia sanitaria e IA generativa para crear e implementar nuevos y versátiles modelos básicos que transformen el futuro de la asistencia sanitaria. Estos nuevos flujos de trabajo impulsados por IA generativa pretenden acelerar la entrega de innovaciones para agilizar las operaciones sanitarias, aumentar la precisión de los diagnósticos y las pruebas, mejorar los resultados, reducir los obstáculos de acceso y promover una atención equitativa, aliviando así la carga de trabajo de los proveedores y acelerando la innovación del sector.
“GE HealthCare es pionera en tecnología médica desde hace más de un siglo. Con más de mil millones de pacientes en todo el mundo atendidos por nuestros productos, desempeñamos un papel importante en la mejora de la calidad de la atención y tenemos la responsabilidad de seguir ampliando los límites de lo que es posible para permitir la atención de precisión”, dijo Peter Arduini, Presidente y CEO de GE HealthCare. “Esta nueva colaboración con AWS nos permite construir sobre nuestro legado de innovación adoptando el poder de la IA para acelerar la creación de tecnologías médicas que esperamos redefinan los flujos de trabajo clínicos y la prestación de cuidados.”
GE HealthCare pretende utilizar Amazon Bedrock, un servicio totalmente administrado que proporciona acceso seguro a los modelos básicos líderes del sector, para crear e implementar aplicaciones de IA generativa a medida, ampliando las ventajas de la IA generativa para sus clientes. Aprovechando la seguridad y privacidad de nivel empresarial de Bedrock junto con una amplia selección de modelos básicos líderes del sector, GE HealthCare planea crear y escalar sus propias aplicaciones de IA generativa para casos de uso sanitario con el objetivo de mejorar la eficiencia, la prestación de cuidados y la experiencia del paciente.
man, CEO de AWS. “GE HealthCare está poniendo la IA generativa en el centro de su innovación, acelerada por las inversiones que hemos realizado en servicios en la nube específicos para la atención sanitaria y capacidades de IA generativa que proporcionan la mejor seguridad de su clase, privacidad de datos y acceso a los últimos modelos de cimientos de última generación. Con AWS como su proveedor de nube estratégico, GE HealthCare puede crear modelos y aplicaciones de fundamentos clínicos transformadores para el sector sanitario.”
Los desarrolladores internos de GE HealthCare tienen previsto utilizar Amazon Q Developer, un asistente generativo impulsado por IA para acelerar el desarrollo de software generando sugerencias de código en tiempo real, completando tareas de forma segura. La compañía también espera utilizar Amazon Q Business para explorar la intersección de datos clínicos y operativos multimodales con el objetivo de reducir la carga cognitiva de los médicos, permitir la atención personalizada y aumentar la eficiencia. Aprovechando la tecnología de IA generativa de AWS, GE HealthCare espera reducir los ciclos de desarrollo de aplicaciones clínicas de años a meses y acelerar la entrega de nuevas soluciones sanitarias.
“Al combinar la IA generativa con nuestra profunda experiencia, estamos encendiendo una nueva era en la asistencia sanitaria”, dijo. Dr. Taha Kass-Hout, Director Global de Ciencia y Tecnología de GE HealthCare. “Nuestro trabajo con AWS es un gran paso para ayudar a los médicos a hacer que la atención médica sea más simple, más eficiente y profundamente personalizada. Se trata de avanzar en la forma en que cuidamos a las personas en todas partes, una solución innovadora a la vez.”
“Esta colaboración estratégica con AWS representa un hito significativo en nuestra misión de transformar el sector sanitario”, enfatizó Pablo Serrao, Country Manager de GE HealthCare Argentina. “La integración de la IA generativa permitirá a los profesionales de la salud acceder a herramientas innovadoras que mejorarán la precisión en los diagnósticos y la eficiencia en los tratamientos. Estamos emocionados de ser parte de esta revolución tecnológica que, sin duda, beneficiará a los pacientes y a los sistemas de salud en Argentina y en todo el mundo.”
“Con AWS, GE HealthCare planea utilizar la nube para ofrecer una atención más personalizada, inteligente y eficiente”, dijo Matt Gar-
Además, GE HealthCare planea modernizar su conjunto de aplicaciones con sus propios modelos básicos desarrollados en Amazon
SageMaker, un servicio totalmente gestionado para crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML). Al desarrollar sus propios modelos de base especializados para casos de uso médico, GE HealthCare pretende acelerar el desarrollo y despliegue de aplicaciones de imagen médica basadas en web e integrar estos modelos de base para impulsar la eficiencia, la interoperabilidad y mejorar las experiencias de usuario en todos los equipos y soluciones de software de la compañía. Los clientes podrían utilizar las aplicaciones generativas impulsadas por IA de GE HealthCare, que se integrarán con AWS HealthLake y AWS HealthImaging, para analizar de forma rápida y segura varios tipos de datos de pacientes, lo que mejorará la eficiencia clínica y la atención al paciente.
“Somos optimistas sobre las formas en que la IA generativa podrá transformar la atención sanitaria para mejor, y esperamos ver las nuevas herramientas y aplicaciones que resulten de las colaboraciones entre la industria y la atención sanitaria”, dijo el Dr. Keith Dreyer, Chief Data Science Officer, Mass General Brigham y líder del negocio de IA de Mass General Brigham. “A medida que los sistemas de salud como Mass General Brigham se apoyan en la IA para acelerar su trabajo, vemos un gran potencial para nuevos modelos de fundación que utilizan tecnologías avanzadas.”
El sector sanitario es responsable de alrededor del 30%[1] de la generación de datos del mundo, pero el 97%[2] de estos datos queda en gran medida sin explotar debido a su naturaleza no estructurada. Esta colaboración se centrará en el desarrollo de modelos de fundamentos multimodales diseñados para analizar una amplia gama de datos médicos no estructurados (por ejemplo, historiales, informes e imágenes) y proporcionar conocimientos precisos y adaptables a multitud de aplicaciones sanitarias. A diferencia del ML tradicional, estos modelos pueden construirse para interpretar datos de varias enfermedades y tareas simultáneamente.
GE HealthCare lleva años invirtiendo en IA. Por tercer año consecutivo, encabezó la lista de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. (FDA) de autorizaciones de dispositivos con
IA, con 72[3]. Su trabajo reciente con modelos de base incluye un proyecto centrado en una herramienta avanzada de segmentación de imágenes de ultrasonidos. Utilizando la tecnología del modelo básico, esta herramienta de investigación ha demostrado una gran capacidad para aislar e identificar estructuras anatómicas con una precisión superior al 90%, con escasa intervención humana[4]. Su característica clave es su capacidad de generalización, que puede segmentar estructuras anatómicas, incluidas cabezas fetales y lesiones mamarias, que no formaban parte del conjunto de entrenamiento inicial del modelo básico. Esta característica avanzada demuestra la capacidad del modelo para aplicarse a casos de uso más allá de aquellos para los que se entrenó originalmente.
Acerca de GE HealthCare Technologies Inc.
GE HealthCare es un líder mundial en tecnología médica, diagnóstico farmacéutico y soluciones digitales innovadoras, dedicado a proporcionar soluciones integradas, servicios y análisis de datos para que los hospitales sean más eficientes, los médicos más eficaces, las terapias más precisas y los pacientes más sanos y felices. Al servicio de pacientes y proveedores durante más de 100 años, GE HealthCare está avanzando en la atención personalizada, conectada y compasiva, al tiempo que simplifica el avance del paciente a través del proceso de atención. Juntos, nuestros negocios de Imagen, Ultrasonidos, Soluciones de Atención al Paciente y Diagnóstico Farmacéutico ayudan a mejorar la atención al paciente desde el diagnóstico hasta la terapia y la monitorización. Somos una empresa de 19.600 millones de dólares con 51.000 empleados que trabajan para crear un mundo en el que el cuidado de la salud no tenga límites.
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Simposio Multidisciplinario SAUMB 2024
El 4 y 5 de Julio de 2024 se desarrolló en el Palais Rouge de la Ciudad de Buenos Aires el Simposio Multidisciplinario SAUMB. Charlamos con el Dr. Diego Barca, presidente de la Sociedad.
¿Qué nos puede contar sobre el Simposio Multidisciplinario SAUMB que se desarrolló el 4 y 5 de julio de 2024 en el Palais Rouge de la Ciudad de Buenos Aires?
Estamos aquí en el Simposio Multidisciplinario de SAUMB (Sociedad Argentina de Ultrasonido en Medicina y Biología). Este año ha sido particularmente difícil, pero la esencia del simposio sigue siendo la misma: compartir nuevas técnicas y conocimientos con colegas y nuevos participantes. En esta edición, abordamos diversas aplicaciones de la ecografía, incluyendo medicina interna, urgencias, obstetricia y ginecología, mama, y vascular.
¿Qué temas nuevos se están tratando en esta edición del simposio?
Este año, hemos introducido temas nuevos como la ecografía dermatológica y las patologías de partes blandas, que están muy en boga actualmente. También hemos incluido la aplicación en relleno y la parte dermatoestética, que son aspectos importantes en el trabajo diario del ecografista. En la sección vascular, contamos con la doctora Jill Somerset, quien ha venido desde Estados Unidos para mostrarnos una técnica nueva para la evaluación del pie diabético. Esta técnica es muy interesante porque puede cambiar los paradigmas en la ecografía vascular.
¿Qué novedades hay en cuanto a la integración de tecnologías en el simposio?
Este año hemos incorporado un módulo completo sobre inteligencia artificial. Estamos comenzando a explorar qué aplicaciones de inteligencia artificial pueden ser relevantes
en nuestra área y cómo estas nuevas herramientas pueden ayudar en la práctica diaria. Este módulo permitirá ver qué avances aparecen y cómo podrían integrarse en nuestro trabajo.
¿Cómo se ha manejado la participación de invitados internacionales en el simposio?
Contamos con muchos invitados extranjeros, algunos de los cuales están presentes de manera física y otros de forma virtual. La posibilidad de conexión virtual ha facilitado la participación de expertos que no podían viajar a Buenos Aires, como la doctora Somerset, quien, a pesar de no poder asistir en persona, ha contribuido de manera virtual. Esto ha permitido que compartamos conocimientos con expertos internacionales sin necesidad de que estén físicamente presentes.
Por Bárbara Domb
Curso Nacional de Informática en Imágenes: Back in Sessions
OAK BROOK, Ill. (31 de julio de 2024) — El Curso Nacional de Informática de Imágenes (NIIC), un programa pionero en el campo de la radiología, volverá a estar disponible en línea del 23 al 27 de septiembre de 2024. Este curso en línea de una semana de duración, una asociación entre la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA) y la Sociedad de Informática de Imágenes en Medicina (SIIM), ofrece una oportunidad única para que los profesionales de todos los niveles amplíen sus conocimientos sobre informática de imágenes.
El NIIC está abierto a estudiantes, radiólogos en ejercicio, informáticos y científicos en radiología y patología y ofrece una forma asequible de obtener créditos de educación continua. El programa está diseñado para beneficiar a todos, desde residentes de radiología de cuarto año hasta profesionales experimentados.
“Ahora en su octavo año, el NIIC ofrece una visión única de la informática de imágenes para los estudiantes, los médicos especialistas en imágenes, los informáticos y los científicos en radiología y patología”, dijo Tessa S. Cook, MD, Ph.D., quien desarrolló el curso junto con Nabile M. Safdar, MD, y Katherine Andriole, Ph.D.
NIIC es el primer curso de su tipo que profundiza en los principios fundamentales integrales del ecosistema actual de la informática de imágenes para crear un compromiso y una innovación duraderos dentro del campo.
Este curso cubre una variedad de temas desde el flujo de trabajo clínico, PACS y estándares hasta la ciencia de datos, los
algoritmos y el negocio de la informática.
Los participantes adquieren una comprensión integral del campo, desmitifican los casos de negocio y adquieren más confianza y competencia en un panorama de atención sanitaria en constante evolución. También es la introducción perfecta para los profesionales no radiólogos al campo de la informática de imágenes, donde pueden adquirir conocimientos relevantes sobre cómo funcionan los sistemas médicos y cómo afectan la atención al paciente.
NIIC ofrece una experiencia de aprendizaje íntima que incluye debates en grupos pequeños, conferencias en línea en vivo, contenido a pedido, evaluaciones y tareas.
Los participantes exitosos reciben un certificado y califican para hasta 20 horas de créditos SIIM IIP para la certificación y recertificación ABII.
“Si aún no has tenido la oportunidad de vivirlo, ¿qué estás esperando?”, preguntó el Dr. Cook.
La fecha límite de inscripción anticipada es el 4 de septiembre. Para obtener más información, visite https://siim.org/learning-events/learning/niic / o comuníquese con informatics@ RSNA.org .
La TC de rutina puede identificar el riesgo de diabetes
El análisis automatizado de múltiples órganos de las tomografías computadas en personas que se someten a estudios puede identificar a individuos con riesgo de diabetes tipo 2, según un estudio publicado en Radiology. Los investigadores dijeron que los hallazgos subrayan el valor de la TC en la obtención de imágenes oportunistas, es decir, el uso de información de exámenes de diagnóstico por imagen de rutina para obtener más información sobre la salud general de un paciente.
Las investigaciones han demostrado que el uso oportunista de la TC es prometedor más allá de su indicación clínica primaria en la detección incidental de la osteoporosis. La TC realizada para diversas indicaciones clínicas también tiene el potencial de predecir enfermedades cardiometabólicas como la diabetes mellitus tipo 2, un trastorno común que se diagnostica con frecuencia de manera tardía. Sin embargo, la capacidad predictiva de los parámetros de imagen individuales para las enfermedades cardiometabólicas sigue sin explorarse.
Para el nuevo estudio, investigadores en Corea del Sur evaluaron la capacidad de los marcadores automatizados derivados de la TC para predecir la diabetes y las comorbilidades cardiometabólicas asociadas.
“Dada la importante carga que supone la diabetes y sus complicaciones, nuestro objetivo era explorar si los análisis de imágenes automatizados y precisos podrían mejorar la detección temprana y la estratificación del riesgo más allá de los métodos convencionales”, dijo el Dr. Seungho Ryu, del Hospital Kangbuk Samsung de la Facultad de Medicina de la Universidad Sungkyunkwan de Seúl.
El grupo de estudio incluyó 32.166 adultos de 25 años o más que se sometieron a un examen de salud con PET/CT con 18F-fluorodesoxiglucosa (18F-FDG).
El Dr. Ryu utilizó algoritmos de Deep Learning que han sido validados clínicamente en numerosas publicaciones para analizar TC. La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y profundo ha hecho que el análisis de la composición corporal a partir de imágenes sea menos laborioso y menos dependiente de la intervención manual. Los algoritmos permitieron la segmentación y cuantificación en 3D de varios componentes corporales, como la grasa visceral, la grasa subcutánea, la masa muscular, la densidad hepática y el calcio aórtico.
La prevalencia de diabetes fue del 6% al inicio del estudio y la incidencia fue del 9% durante el seguimiento medio de 7,3 años.
El análisis automatizado de TC multiorgánico identificó a in-
dividuos con alto riesgo de diabetes y otras comorbilidades cardiometabólicas. El índice de grasa visceral (la llamada grasa abdominal debajo de los músculos y alrededor de los órganos del abdomen) mostró el mayor rendimiento predictivo para la diabetes prevalente e incidente. La combinación de grasa visceral, área muscular, fracción de grasa hepática y calcificación aórtica mejoró el rendimiento predictivo. Los marcadores derivados de la TC también identificaron hígado graso diagnosticado por ecografía, puntajes de calcio en la arteria coronaria de más de 100, osteoporosis y pérdida muscular relacionada con la edad llamada sarcopenia.
Estos marcadores superaron a los factores de riesgo tradicionales en la predicción de la diabetes tipo 2.
“Los resultados son alentadores, ya que demuestran el potencial de ampliar el papel de las imágenes por TC desde el diagnóstico convencional de enfermedades hasta la detección proactiva oportunista”, afirmó el Dr. Ryu. “Este análisis automatizado por TC mejora la predicción del riesgo y las estrategias de intervención temprana para la diabetes y otros problemas de salud relacionados”.
En el ámbito clínico, estos marcadores derivados de la TC tienen el potencial de mejorar el enfoque convencional para la detección de la diabetes y la evaluación del riesgo, señaló el Dr. Ryu.
“Al integrar estas técnicas avanzadas de diagnóstico por imagen en los exámenes de salud oportunos, los médicos pueden identificar a las personas con alto riesgo de diabetes y sus complicaciones con mayor precisión y precocidad que con el enfoque actual”, afirmó. “Esto podría conducir a intervenciones más personalizadas y oportunas, mejorando en última instancia los resultados de los pacientes”.
Los investigadores planean validar los hallazgos en poblaciones más amplias y diversas para garantizar la generalización del enfoque. En futuras investigaciones se explorará la integración de marcadores derivados de la TC con otras herramientas de diagnóstico y el desarrollo de modelos predictivos que incorporen una gama más amplia de datos de salud.
“También existe interés en investigar el potencial de los marcadores derivados de la TC para predecir otras enfermedades metabólicas y cardiovasculares más allá de la diabetes”, dijo el Dr. Ryu.
Por Ezequiel Domb
La experiencia del Dr. José Luis Criales Cortés en el CCR 2024
Por Bárbara Domb
Durante el Congreso Colombiano de Radiología tuvimos el privilegio de entrevistar al Dr. José Luis Criales Cortes, director médico del Grupo CT Scanner de México.
Hola, soy el doctor José Luis Criales Cortés, nacido en Bolivia y médico radiólogo naturalizado mexicano. Vivo y ejerzo mi especialidad en la Ciudad de México desde hace 42 años. Tengo el honor de haber sido invitado a esta interesante reunión de la Asociación Colombiana de Radiología, a la cual he asistido en innumerables ocasiones a lo largo de los años. Como siempre, esta es una gran oportunidad para el intercambio académico y la fraternidad entre colegas.
He sido invitado a hablar sobre dos temas principales. El primero son las lesiones del mediastino, un tema que me ha interesado durante muchos años. El segundo tema es el cáncer de pulmón, que, además de ser de interés personal, es un asunto de gran relevancia para la población en general, dado que el cáncer de pulmón es una de las principales causas de mortalidad por cáncer en el mundo. Conocer y comprender este tipo de cáncer es, por lo tanto, muy importante.
En mi presentación, he mostrado imágenes de cáncer de pulmón utilizando diversos métodos de imagen, incluyendo tomografía, resonancia magnética y, en particular, la tomografía por emisión de positrones (PET), una herramienta en la que he trabajado durante los últimos 20 años. También he abordado la reciente incorporación de la resonancia magnética con emisión de positrones (PETRM). Estoy disfrutando ampliamente de las demás conferencias de esta reunión, y destaco que el intercambio académico entre especialistas de diferentes países enriquece enormemente nuestra actividad asistencial, que es el objetivo principal de todos nuestros esfuerzos.
Respecto al cáncer de pulmón, ¿recomienda algún tipo de estudio de rutina?
Sí, definitivamente. En el campo del cáncer de pulmón, afortunadamente, y como se discutió en una sesión plenaria muy interesante ayer, ahora existe la posibilidad de un diagnóstico temprano mediante una evaluación de escrutinio con tomografía computada de bajas dosis. Esta herramienta es muy poderosa. Sin embargo, lamentablemente, aún no ha sido integrada de manera oficial en los programas de escrutinio en nuestros países de América Latina. Es urgente que los radiólogos faciliten la implementación de esta técnica para el diagnóstico oportuno, similar a cómo se utiliza la mastografía con éxito. La tomografía computada de tórax con bajas dosis ha demostrado ser igual o incluso más efectiva que la mastografía para detectar el cáncer de pulmón en etapas tempranas, cuando las posibilidades de tratamiento y supervivencia son significativamente mayores.
Próximos eventos
AGOSTO 2024
XIX Seminario Vallecaucano de Radiología 16 y 17 de Agosto
Hotel Dann Carlton, Cali, Valle, Colombia https://arvc-colombia.blogspot.com/
6° Curso de Imagen Mamaria –Asociación Colombiana de Radiología 22 al 24 de Agosto https://www.acrvirtual. org/6cursoimagenmamaria
SEPTIEMBRE 2024
SIMI 2024
XXXIII Semana del Intervencionismo
Mínimamente Invasivo
VIII Stroke Summit
10 al 12 de Septiembre
Alvear Icon Hotel Ciudad de Buenos Aires, Argentina www.simi.com.ar
53° Congresso Brasileiro de Radiologia e Diagnostico por Imagem CBR24
19 al 21 de Septiembre
Centro de Convencoes de Salvador, Salvador, Bahia, Brasil cbr.org.br/calendario-de-eventos/
Congreso Argentino de Diagnóstico por Imágenes - CADI 2024
26 al 28 de Septiembre
Centro de Convenciones Buenos Aires Buenos Aires, Argentina https://www.cadi2024.com.ar/
OCTUBRE 2024
Congreso Chileno de Radiología CChR24
3 al 5 de Octubre
Centro de Convenciones Metropolitan Santiago, Chile sochradi.cl
XXVIII Congreso Peruano de Radiología
3 al 5 de Octubre
Centro de Convenciones del Hotel los Delfines, San Isidro Lima, Peru
https://www.socpr.org.pe/
XXXI Congreso Nacional de Imagenología Diagnóstica y Terapéutica
XVII Congreso SIBIM 2024 15 al 19 de Octubre
Presidente Intercontinental, Guadalajara, Jalisco, México www.fmri.org.mx
37th Annual Congress of the European Association of Nuclear Medicine 19 al 23 de Octubre
Congress Center Hamburg Hamburgo, Alemania eanm.org/congresses-events/
XXXIV Congreso de la SILAN
23 al 26 de Octubre
Hotel Enjoy Puerto Varas, Chile www.silan2024.cl
XXI Congreso de la Federación Latinoamericana de Mastología 24 al 26 de Octubre
Radisson Victoria Plaza Montevideo, Uruguay https://www.flammastologia.org/
NOVIEMBRE 2024
Congreso SIDI 2024
19 al 22 de Noviembre
Hotel Bosque Reñaca, Viña del Mar, Chile www.sochradi.cl/congreso-sidi/
Jornadas Celso Papadópulos
22 y 23 de Noviembre
Complejo Cultural Cipolletti Yrigoyen 379, Cipolletti
Rio Negro, Argentina https://www.aabymn.org.ar/jcp-2024patagonia/
DICIEMBRE 2024
RSNA 2024
1 al 5 de Diciembre
Mc Cormick Place, Chicao, IL, USA www.rsna.org
FEBRERO
2025
ECR 2025
European Congress of Radiology
26 de Febrero al 2 de Marzo
Austria Centre Vienna
Viena, Austria
https://www.myesr.org/congress/
MARZO 2025
HIMSS25
3 al 5 de Marzo
Venetian Convention & Expo Center
Las Vegas, NV, USA https://www.himssconference.com
AIUM
March 29 - April 1, 2025
14100 Bonnet Creek Resort Lane, Orlando, Florida, USA
