TC más inteligentes podrían lograr capacidades de diagnóstico de resonancia magnética

La tomografía computarizada (TC) es una herramienta de obtención de imágenes relativamente asequible y ampliamente utilizada en la atención sanitaria, incluso en áreas donde otras opciones de obtención de imágenes son escasas. Sin embargo, cuando se trata de detallar cambios cerebrales sutiles o alteraciones en el sistema ventricular, las tomografías computarizadas suelen ser menos efectivas que las imágenes por resonancia magnética (RMN). Como resultado, las imágenes especializadas a menudo deben realizarse en hospitales más grandes equipados con tecnología avanzada. Pero ahora, un nuevo método permite que las tomografías computarizadas proporcionen información a la par de las resonancias magnéticas en situaciones específicas. Esta nueva técnica podría mejorar las capacidades de diagnóstico, especialmente para los proveedores de atención primaria que tratan con demencia y otros trastornos cerebrales.

Un nuevo software desarrollado por investigadores de la Universidad de Gotemburgo (Gotemburgo, Suecia) puede ayudar a los radiólogos y otros profesionales a interpretar imágenes de TC. Desarrollado mediante aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial, el software se ha entrenado con datos de imágenes de 1.117 personas a las que se les realizaron tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. El software puede traducir los hallazgos de la resonancia magnética a las tomografías computarizadas del mismo cerebro, mejorando la aplicación clínica de los algoritmos de IA. La tecnología tiene como objetivo servir como una herramienta de toma de decisiones rápida y fiable que minimice los falsos negativos. Tiene el potencial de perfeccionar el diagnóstico de atención primaria, agilizando así la transición de los pacientes a la atención especializada. En el estudio, la atención se centró principalmente en los adultos mayores sanos y en aquellos que padecen diferentes tipos de demencia.

El equipo también está explorando la aplicación del software en el diagnóstico y seguimiento de la hidrocefalia de presión normal (HPN), una condición que afecta aproximadamente al 2 % de las personas mayores de 65 años. La HPN, en la que se acumula líquido en el sistema ventricular cerebral y provoca síntomas neurológicos, a menudo es difícil de diagnosticar y puede confundirse con otras afecciones, lo que significa que muchos casos pueden pasar desapercibidos. El software, que ha estado en desarrollo durante varios años, se está mejorando aún más en colaboración con clínicas de Suecia, el Reino Unido y los EUA, junto con una empresa asociada. Esta colaboración es esencial para que la tecnología obtenga aprobación y se integre en los sistemas sanitarios.

"Nuestro método genera datos útiles para el diagnóstico a partir de tomografías computarizadas de rutina que, en algunos casos, son tan buenos como una resonancia magnética realizada en atención médica especializada", dijo Michael Schöll, quien dirigió el trabajo involucrado en el estudio. “La cuestión es que este método sencillo y rápido puede aportar mucha más información a partir de exploraciones que ya se realizan de forma rutinaria en atención primaria, pero también en determinadas exploraciones sanitarias especializadas. En su etapa inicial, el método puede apoyar el diagnóstico de demencia, sin embargo, es probable que también tenga otras aplicaciones dentro de la neurorradiología”.

"Este es un gran paso adelante para el diagnóstico por imágenes", añadió Meera Srikrishna, postdoctora en la Universidad de Gotemburgo. “Ahora es posible medir el tamaño de diferentes estructuras o regiones del cerebro de forma similar al análisis avanzado de imágenes por resonancia magnética. El software permite segmentar las partes constituyentes del cerebro en la imagen y medir su volumen, aunque la calidad de la imagen no es tan alta con la TC”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Gotemburgo  

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