Altivity, atención médica inteligente simplificada

Canon Medical trabaja en estrecha colaboración con algunos de los principales expertos del mundo en todas las modalidades para desarrollar tecnologías relevantes. Las innovaciones en Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en un foco clave en este ámbito en los últimos años. El Simposio de almuerzo satélite celebrado en ECR 2022 brindó algunas ideas importantes sobre cómo el progreso que Canon Medical ha logrado en el aprendizaje profundo ya es beneficioso en la práctica clínica.

El simposio, titulado "Altivity, Intelligent Healthcare Made Easy", fue moderado por el Prof. Mathias Prokop. El Prof. Prokop es radiólogo y presidente de los departamentos de radiología del Centro médico de la Universidad de Radboud en Nijmegen, y también del Centro médico de la Universidad de Groningen, en los Países Bajos. El profesor Prokop es reconocido en todo el mundo por sus logros en nuevas tecnologías de imagen. Tras una breve introducción del Prof. Prokop, la audiencia escuchó tres presentaciones de eminentes oradores sobre algunas de las aplicaciones más innovadoras de la tecnología de aprendizaje profundo de Canon Medical en la práctica clínica.

"Tenemos algunas innovaciones interesantes en TC y también en RM que aprovechan la IA en la rutina clínica, pero no son lo que normalmente esperamos cuando oímos hablar de la IA, es decir, que se está utilizando para ayudar a encontrar estas enfermedades", afirmó el profesor Prokop. "Hoy estamos ante algo completamente diferente, que es el uso de la IA para mejorar las imágenes y, de esa manera, ayudarnos a lograr el diagnóstico correcto".

"Queríamos encontrar una manera de obtener lo mejor de nuestros dos escáneres CT de alta gama (Aquilion ONE y Aquilion Precision) juntos, sin un costo enorme, para brindar el mejor valor a nuestros clientes", dijo. “Creemos que la solución es una técnica particular llamada Super Resolución. La SuperResolución es un tipo de algoritmo en el que se lleva trabajando décadas, pero con la introducción del aprendizaje profundo en los últimos años ha avanzado mucho. Por ejemplo, se ha aplicado con éxito en imágenes por satélite y en el procesamiento de imágenes naturales en teléfonos móviles. Por eso queríamos llevar esta tecnología a la TC y ver qué podía hacer. Así es como se nos ocurrió la idea de un aprendizaje profundo con superresolución. Y nuestro producto resultante se llama Precise IQ Engine (PIQE)”.

Para entrenar cualquier red neuronal se requieren tres ingredientes: un objetivo de entrenamiento que represente el caso ideal, una entrada de entrenamiento que represente el sistema actual y la red neuronal que pueda hacer el trabajo.

Canon Medical ha invertido en los tres componentes para optimizar el algoritmo y su rendimiento. Para el objetivo de capacitación, Canon Medical ha tenido la ventaja única de poder acceder a datos clínicos de alta resolución desde Aquilion Precision, que se introdujo hace cinco años. Esto representa una gran cantidad de casos clínicos de alta calidad en una muy buena dosis para presentar cómo será la verdad sobre el terreno. Para crear una entrada de entrenamiento, la imagen se reconstruye con la resolución más alta posible. La eliminación de ruido se implementa después, para permitirnos preservar la mejor resolución posible. La red neuronal utilizada es una red neuronal tridimensional.

"En casos clínicos, hemos visto los beneficios de PIQE, incluida una mejor visualización de los stents, el calcio, los vasos pequeños, las válvulas aórticas y la reducción de los artefactos de floración causados por el calcio y los stents", comentó el Dr. Yu. “Todos los médicos que han utilizado PIQE están de acuerdo en que, para las estructuras pequeñas que mencioné anteriormente, la visibilidad y la confianza diagnóstica han mejorado enormemente. Espero que esta tecnología llegue a manos de más clientes para mejorar la atención de los pacientes”.

El Grupo de Análisis de Imágenes de Diagnóstico (DIAG) del Centro Médico de la Universidad de Radboud en Nijmegen, Países Bajos, ha estado involucrado en el desarrollo e implementación de técnicas de imágenes avanzadas que cuentan con soluciones de IA, en colaboración con Canon Medical durante algún tiempo. Un enfoque clave es el uso de herramientas avanzadas de neuroimagen para mejorar la detección, el diagnóstico y el tratamiento del accidente cerebrovascular. En el accidente cerebrovascular agudo, las imágenes deben realizarse e interpretarse de inmediato, de modo que se pueda determinar e implementar rápidamente el tratamiento adecuado para cada paciente. Recientemente, el Centro Médico ha evaluado la plataforma de automatización de Canon Medical. El Dr. Anton Meijer, neurorradiólogo, proporcionó una actualización sobre las aplicaciones relacionadas con los accidentes cerebrovasculares y, en particular, sobre el flujo de trabajo.

"El tiempo es esencial, especialmente en las imágenes de accidentes cerebrovasculares, por lo que optimizar el flujo de trabajo de la TC es crucial", enfatizó el Dr. Meijer. "Hay diferentes puntos en el flujo de trabajo que se pueden optimizar con aprendizaje profundo e inteligencia artificial".

Explicó que la IA también puede ayudar al técnico a seleccionar el protocolo de escaneo correcto para realizar la reconstrucción de la imagen, ya sea para optimizar la calidad de la imagen pero también para reducir la dosis de radiación, y también puede ayudar al médico a realizar el diagnóstico correcto, en caso de accidente cerebrovascular, con herramientas de IA para instruir. Imágenes para la detección de hemorragias u oclusiones de grandes vasos. Reconoció que también puede apoyar a los especialistas en la toma de decisiones de tratamiento.

"Es realmente importante que colaboremos con los ingenieros de software porque el algoritmo debe estar bien entrenado y optimizado", añadió. "Debemos tener estándares de referencia adecuados que no dependan únicamente de la densidad de las anomalías, especialmente en la base del cráneo".

“En el accidente cerebrovascular, es importante tener un procesamiento rápido de la TC de perfusión. El aprendizaje profundo realmente acelera nuestro flujo de trabajo para hacer que nuestro diagnóstico sea rápido y se espera que también esta adquisición de perfusión por TC mejore con el procesamiento de aprendizaje profundo, especialmente si tomamos en cuenta las características clínicas para tener una predicción más precisa del resultado”, dijo. dicho.

Sin embargo, el Dr. Meijer reconoce los desafíos que enfrentan las herramientas en la práctica clínica.

“Las herramientas de IA utilizadas en la práctica clínica deben servir a los médicos y radiólogos”, reiteró. “El objetivo final es mejorar el resultado del paciente, pero para ello necesitamos medidas de resultado de la vida real para tener una idea de cuál es el valor agregado de tales herramientas en la práctica clínica y, a menudo, faltan en general, al igual que los estudios. de la eficacia y el valor en la práctica clínica”.

“La IA puede facilitar el flujo de trabajo, lo cual es realmente importante para las imágenes de accidentes cerebrovasculares; puede ayudar a la detección de patologías relevantes y a la toma de decisiones de tratamiento, pero es realmente importante que conozca su herramienta de IA, que gestione las expectativas y también que evalúe su herramienta de IA. y colaborar con sus proveedores”, concluyó.