Menos tiempo, mejor diagnóstico: cuando la IA alivia las listas de espera en resonancia magnética

En el hospital regional en Málaga, la resonancia magnética (resonancia magnética) recibe pacientes de 8 a.m. a 2 de la mañana; Es el último intento en el hospital regional para reducir las listas de espera que ya crean preocupación. Trabajando de lunes a domingo, esta tecnología es crucial para muchos diagnósticos. Sin embargo, generalmente son las pruebas las que experimentan las listas de espera más largas.

¿Por qué la resonancia magnética es la imaginidad durante tanto tiempo?

La imagen de la resonancia magnética puede permitirnos muy claros para proporcionarnos tejidos y órganos internos. El escáner de resonancia consiste principalmente en imanes muy grandes y potentes y emisiones de pulso de radiofrecuencia. El campo magnético creado a partir de imanes alinea las moléculas del agua de nuestro cuerpo. La energía que estas moléculas se liberan cambiando de dirección en respuesta a las frecuencias de radio, el receptor se registra y se transforma en la imagen.

Tradicionalmente, la captura de imágenes detalladas de microestructura cerebral requiere numerosas mediciones y un largo tiempo de investigación, lo que significa que los pacientes deben permanecer dentro del escáner de resonancia magnética durante un largo período.

¿La razón de estas numerosas mediciones y un largo tiempo de investigación? ¡Ruido! No ruido acústico, sino ruido numérico inherente a las mediciones, que los hacen desenfocar e incorrectos.

Factores como el movimiento del paciente, las pequeñas inexactitudes mecánicas e incluso los movimientos sutiles de células naturales, contribuyen a este “ruido” por las mediciones.

En cualquier estudio de sistemas biológicos vivos, especialmente cuando los imanes se utilizan para observar estructuras internas en modo no invasivo, el ruido es un bloque inevitable con mención. Para compensar, el enfoque estándar era hacer mucho más medición teóricamente necesaria, a veces hasta diez veces la investigación se extiende y contribuye a problemas como la saturación en las listas de espera del paciente.

Inteligencia artificial para rescatar

Para abordar este desafío, nuestro equipo en el Instituto del Neurociencia recurrió al progreso en inteligencia artificial (IA) y los combinó con resonancia magnética.

La IA se utilizó en amplios enfoques, incluida la detección de carcinoma antes de que aparezcan, mejoren la resolución de imágenes de baja calidad o descubriendo nuevos medicamentos poderosos. En nuestro caso, el objetivo es liberarse con ruido y “decodificar” información esencial de solo unas pocas imágenes, incluso en presencia de ruido.

Se logra utilizando redes neuronales, el mismo tipo de arquitectura que impulsa tecnología como ChatGTPT y Dall. Estas redes están diseñadas para imitar el reconocimiento de los patrones del cerebro humano, lo que les permite filtrar el ruido y extraer señales originales de cualquier medida, ya sea para explorar la resonancia magnética u otros datos.

Un obstáculo importante en la IA es la necesidad de grandes cantidades de datos que las redes neuronales requieren para aprender sobre su tarea desde el principio. Estos datos deben ser de alta calidad y contener una amplia gama de características para que la IA pueda aprender lo que es importante; En este caso, exactamente cómo evaluar los datos de MRP.

Esto puede ser éticamente problemático, porque los pacientes no pueden aceptar sus datos utilizados de esta manera. También es posible que no haya suficiente información disponible y que los datos estén sesgados.

Para superar esto, utilizamos un nuevo campo en inteligencia artificial y aprendizaje automático: simulación – armonización en progreso. Suponiendo que los procesos físicos pueden ser simulaciones modeladas con precisión o modelos matemáticos, generamos sus propios datos de alta calidad sin una violación de la privacidad de alguien.

Además, estas simulaciones se pueden ajustar para cubrir una amplia gama de escenarios, superando las restricciones de la dependencia exclusiva de los datos reales. Y puede aparecer en cantidades ilimitadas. Esto hace que el acceso al cumplimiento de la privacidad y al mismo tiempo ricos en datos.

Del laboratorio del hospital: IA futura prometedora en la imagen médica

Es importante tener en cuenta que lo que la resonancia magnética realiza el escenario de simulación ideal, que no solo se alcanza, sino que excede la técnica actual, es que los datos que obtenemos de la resonancia pueden describir fácilmente la simulación.

En otras palabras, tenemos una serie de modelos matemáticos que nos permiten imitar lo que sucede en el cerebro durante la investigación de resonancia magnética.

Imagen cerebral con tensor de difusión con resonancia magnética. Wikimedia Commons., CC de

En el caso más simple, conocida como la imagen del tensor de difusión (que mide el agua que se propaga a través del cerebro, independientemente de su microestructura básica), redujimos el tiempo de investigación en un 95%, sin sacrificar la precisión. Incluso en modelos complejos, en los que intentamos atrapar la estructura cerebral celular correcta, logramos resultados satisfactorios con una reducción del 90% durante la investigación.

Nuestro equipo, como otro en el campo de IA, se aplicó a la imagen médica, trabajando para mejorar la integración de la conclusión basada en la simulación y la resonancia magnética. Los resultados obtenidos el año pasado se notan y prometen un impacto significativo que va mucho más allá de la eficiencia en la investigación.

Para los investigadores, estos progresos significa un uso más eficiente de los recursos y la capacidad de estudiar el cerebro de la vida con un detalle creciente.

En el caso de las clínicas clínicas, el uso de una conclusión ubicada por simulación para el análisis de la estructura celular real (algo que no es posible con sus recursos actualmente) puede revelar indicadores tempranos de enfermedades neurodegenerativas que ahora se descuidan.

Finalmente, en el caso del Hospital Malaga, si el tiempo de investigación puede reducirse en un 90%, con la misma precisión, los técnicos y los pacientes definitivamente no tendrán que estar en el hospital hasta las 2 de la mañana.