La IA Generativa Mejora la Eficiencia en el Análisis de Imágenes Médicas, Manteniendo la Precisión

La inteligencia artificial (IA) tiene un gran potencial en una variedad de tareas médicas intensivas en datos, como la detección de cáncer en imágenes diagnósticas, la segmentación de imágenes para la radioterapia adaptativa y, quizás en un futuro, la automatización completa del flujo de trabajo de la radioterapia. Ahora, por primera vez, un equipo de Northwestern Medicine en Illinois ha integrado una herramienta de IA generativa en un flujo de trabajo clínico en vivo para redactar informes de radiología a partir de imágenes de rayos X. En su uso rutinario, el modelo de IA aumentó la eficiencia en la documentación en un promedio del 15,5%, manteniendo la precisión diagnóstica. Las imágenes médicas, como las radiografías, juegan un papel central en el diagnóstico y la clasificación de enfermedades. Para interpretar una radiografía, los datos de imagen de un paciente suelen introducirse en el PACS (sistema de archivo y comunicación de imágenes) del hospital y se envían al software de informes de radiología. Luego, el radiólogo revisa e interpreta los datos de imagen y clínicos, creando un informe para guiar las decisiones de tratamiento.