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Radiología ensalza su papel para implementar biomarcadores de radiómica

También apuntan a los algoritmos de inteligencia artificial que aportarán más precisión al diagnóstico

Antonio López Rueda, miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica.

15 jun 2023. 16.30H
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La creación de grupos multiprofesionales con radiólogos son la clave para poder hacer la implementación de biomarcadores de radiómica y algoritmos de inteligencia artificial, según comenta Antonio López Rueda, miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica y participante de un grupo donde se integran los proyectos de IA vinculados a la imagen del Hospital Clinic de Barcelona, en el día internacional de la  biotecnología. 

“La participación del radiólogo es muy importante en estos proyectos, tanto de investigación como de implementación, ya que somos los que conocemos el proceso diagnostico que se pretende mejorar. Asimismo, es importante que la anotación y segmentación de las imágenes  médicas se produzcan por radiólogos especialistas en el área correspondiente” comenta López Rueda. 

El médico radiólogo es el conocedor del problema diagnóstico, de las características de los  estudios radiológicos realizados y de la interpretación de las imágenes. Además, en muchas ocasiones, es el profesional que plantea el problema clínico que queremos solucionar como, por  ejemplo, problemas de detección o caracterización de lesiones. 

Riesgos y beneficios clínicos y económicos


López Rueda afirma que “este grupo se centra en proyectos de investigación, por lo que  tendremos que esperar a llegar a la fase de implementación para determinar su impacto sobre la salud de los pacientes. Por otra parte, este equipo es ideal para evaluar la pertinencia de la  compra de software relacionado con algoritmos basados en imagen médica. Es muy importante  evaluar los riesgos y beneficios tanto clínicos como económicos antes de adquirir cualquier  solución comercial”. 

Los biomarcadores de radiómica potencian la eficacia de la imagen en la caracterización de lesiones y su valor en el factor pronóstico o de eficacia al tratamiento. 

Sin duda, el desarrollo de estos proyectos de investigación tiene el objetivo de mejorar, tanto  la detección como el diagnóstico y el pronóstico de los pacientes que sean evaluados con  imágenes médicas. “El 'cómo' es un problema en el que todavía estamos trabajando, no es fácil  conseguir nuevos biomarcadores reproducibles y fiables en imagen médica” puntualiza López Rueda. 

Los algoritmos de IA permiten aportar una mayor precisión en el proceso diagnóstico, “pero hay que estar muy pendientes de los riesgos que tiene usar estos algoritmos, ya que, éstos también  tienen sesgos y nos pueden llevar a un diagnóstico erróneo” señala López Rueda. 

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