ASUS Healthcare: imágenes médicas impulsadas por inteligencia artificial

La adopción de la IA en la atención sanitaria se ha vuelto cada vez más común debido a su potencial para mejorar drásticamente la atención al paciente, el diagnóstico médico y la eficiencia operativa general. En particular, el uso de imágenes médicas en la industria de la salud ha aumentado constantemente a lo largo de los años. 

Según un estudio de la revista Healthcare , el número de exploraciones por TC (tomografía computarizada) y ecografías casi se ha duplicado en la última década. En consecuencia, cada vez más organizaciones sanitarias están invirtiendo en inteligencia artificial y aprendizaje automático para satisfacer la creciente demanda de imágenes médicas y aliviar la carga de trabajo del personal sanitario. 

Mejora de las imágenes médicas con tecnología de inteligencia artificial

Las imágenes médicas son una técnica que produce una representación visual del cuerpo del paciente para que los médicos puedan analizar y controlar mejor su anatomía y fisiología. Generalmente se clasifica en dos tipos principales: diagnóstica y preventiva.

El diagnóstico por imágenes está diseñado para identificar y determinar las causas de los síntomas existentes, seguido de planes de tratamiento adecuados basados ​​en el análisis de imágenes. Las imágenes preventivas se utilizan para detectar enfermedades en una etapa temprana, cuando el paciente aún no tiene síntomas o tiene signos tempranos de síntomas que aún no se han convertido en una afección más grave. Un médico también puede recomendar imágenes médicas a los pacientes debido a su edad, antecedentes familiares o simplemente como parte de su chequeo médico habitual.

La IA ha permitido mejorar aún más la precisión y eficiencia de las imágenes médicas, especialmente en áreas como la identificación de síntomas y la predicción del riesgo de enfermedades. Esto, a su vez, ayuda a los médicos a mantenerse al día con la creciente demanda de servicios. Se puede ver un ejemplo en un estudio de la revista Radiology , que mostró la precisión de los algoritmos de IA para predecir los riesgos de cáncer de mama. Otro estudio de la Universidad de Tulane también indicó que un programa informático de IA asistido por máquina pudo detectar y diagnosticar con precisión el cáncer colorrectal. Se demostró que el rendimiento de la IA está a la par de sus homólogos humanos, lo que demuestra su potencial para ayudar en los exámenes médicos en entornos clínicos. 

Impulsando la atención médica inteligente con la solución de imágenes médicas AI de ASUS

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer colorrectal es el tercer cáncer más común en todo el mundo y, a menudo, se diagnostica en etapas avanzadas cuando las opciones de tratamiento ya son limitadas. El cáncer generalmente comienza a crecer en el revestimiento interno del colon o del recto, y el crecimiento de tejido se denomina pólipos. Los adenomas, un tipo de pólipos, tienen la posibilidad de convertirse en cáncer con el tiempo, por lo que también se les llama condición precancerosa. 

ASUS está profundamente comprometida con la atención médica inteligente y ha brindado soluciones pragmáticas e innovadoras para potenciar el futuro de la atención médica. En línea con este enfoque, ASUS ha desarrollado varios software de diagnóstico de cáncer asistido por IA. Un ejemplo perfecto de esto se puede ver con la solución de endoscopia ASUS EndoAim , una solución de imágenes médicas de inteligencia artificial que ayuda a los médicos a detectar pólipos para prevenir su desarrollo en cáncer colorrectal.

EndoAim está capacitado en una variedad de conjuntos de datos, lo que le permite clasificar todos los pólipos detectados en adenomas y no adenomas. Esto proporciona a los médicos una segunda opinión para que puedan hacer un diagnóstico preciso y evitar biopsias innecesarias. Además, EndoAim puede detectar múltiples pólipos simultáneamente durante la colonoscopia y etiquetar cualquier otra anomalía en la pantalla, lo que ahorra tiempo y conjeturas a los médicos.

Según investigaciones anteriores, entre el 22% y el 28% de los pólipos y entre el 20% y el 24% de los adenomas pasan desapercibidos en pacientes sometidos a colonoscopia. Una prueba de detección ideal requeriría alta sensibilidad y especificidad para poder diagnosticar con precisión a un paciente. La sensibilidad de una prueba es su capacidad para clasificar a un paciente con una enfermedad como positivo, mientras que la especificidad se refiere a la capacidad de una prueba para designar como negativo a un paciente que no tiene esa enfermedad.  

Al utilizar ASUS EndoAim, los médicos pueden realizar la detección de pólipos en tiempo real a través de imágenes endoscópicas con una sensibilidad de más del 95% y una especificidad del 97%. Junto con su capacidad para procesar 60 cuadros por segundo (fps), que es más alto que los 30 fps de otras soluciones en el mercado, EndoAim puede aumentar significativamente la tasa de detección de adenomas y establece un nuevo estándar de atención para la colonoscopia.  

EndoAim obtuvo la certificación de dispositivo médico TFDA el año pasado del Ministerio de Salud y Bienestar de Taiwán y ha sido certificado con el Sello Nacional de Calidad. Actualmente, este software de IA se utiliza en varios hospitales taiwaneses y es compatible con los sistemas de endoscopia existentes. 

El futuro de las soluciones sanitarias de IA

Dado que el uso de la IA es cada vez más común en la industria de la salud, ASUS tiene como objetivo proporcionar soluciones basadas en IA que mejorarán la prestación de atención médica actual y aliviarán la carga de los profesionales médicos. A través del desarrollo continuo y la colaboración con hospitales y socios de la industria, ASUS espera impulsar el desarrollo de soluciones de atención médica de IA y garantizar que haya mejores servicios de atención disponibles para todos.