Las innovadoras imágenes digitales de mama ayudan a mejorar los diagnósticos de Cáncer.
Adopción de nuevas tecnologías de imágenes mamarias para la detección temprana del Cáncer.
Por el Dr. Stamatia Destounis, MD FACR, Elizabeth Wende Breast Clinic.
Notas del editor: para mes de la conciencia del cáncer de mama, Everything Rad solicito al medico del EWBC, Dr. Stamatia V. Destounis, MD, FACR, compartir sus ideas sobre el papel actual y futuro de la tecnología de imágenes mamarias.
Nuestro centro se compromete a utilizar la última tecnología aprobada por la FDA para imágenes de mama. Nuestro compromiso con los avances en la detección del cáncer de seno nos ha llevado a participar en una amplia gama de investigaciones clínicas sobre productos nuevos e innovadores.
Históricamente, Elizabeth Wende Breast Care (EWBC) ha sido una de las primeras en adoptar nuevas tecnologías. Específicamente, fuimos la primera instalación en llevar un biopsia con aguja estereotáctica al área de Rochester NY a principios de la década de 1990. Esto les dio a nuestros pacientes el beneficio de una biopsia con aguja menos invasiva para que no tuvieran que someterse a biopsia quirúrgicas innecesarias para evaluar un hallazgo en el seno.
Además, EWBC utiliza la detección asistida por computadora y la mamografía digital para leer mamografías en estaciones de trabajo y eliminar la película por completo. La mamografía digital nos dio la capacidad de manipular imágenes en la estación de trabajo y detectar pequeños canceres de seno tratables. A finales de los 90 y principios de los 2000, participamos en una investigación sobre las dos tecnologías, contribuyendo al cambio global de la mamografía de película a la imagen digital. Estos avances tecnológicos nos han permitido detectar cánceres antes cuando el tratamiento es más efectivo.
La última tecnología de imágenes mamarias eleva el nivel de atención.
En 2009 realizamos una investigación con tomosíntesis mamaria digital y luego pasamos a ella cuando la FDA aprobó la tecnología en 2011. Hoy en día es reconocida como la mejor técnica disponible para la mamografía para identificar canceres mas pequeños y reducir las falsas devoluciones de llamadas, y es el estándar de atención en EWBC.
También utilizamos lo último en resonancia magnética de mama y, una vez más, fuimos pioneros en traer esto a nuestra área en 2002. También insistimos en poder realizar biopsias de resonancia magnética para los hallazgos observados solo en resonancia magnética. Esta capacidad redujo la cantidad de estrés y ansiedad que experimentan los pacientes cuando esperan el resultado de un hallazgo.
Nuestros pacientes están en el centro de todo lo que hacemos, y seguimos abogando por que nuestros pacientes reciban la mejor atención posible. Con esta filosofía en mente, comprendimos desde el principio la importancia de capturar información de salud mas impactante. Cada paciente es evaluado y, cuando corresponde, educado sobre su riesgo de cáncer de seno y los beneficios de las pruebas genéticas. Estos hallazgos se comunican claramente con los proveedores de atención médica con la esperanza de una atención continua.
La comunicación radiólogo-paciente es clave
Hoy, y aún más en el futuro, vemos radiólogos y otros especialistas que tienen más comunicación con sus pacientes. Nuestro consejo para los radiólogos que desean proporcionar una atmosfera más centrada en el paciente en sus instalaciones es comprender que los pacientes quieren conocer a su radiólogo. Los pacientes también quieren hacer preguntas pertinentes a su circunstancia individual y ser educados en el proceso. Quieren participar más en las decisiones que afectan su atención. Esto significa que los radiólogos necesitan más habilidades blandas para poder comunicarse con el paciente.
También recomiendo proporcionar un ambiente más cómodo para los pacientes y encontrar formas de mejorar su experiencia. Considere proporcionar materiales educativos, espacio personalizados y acogedoras salas de espera. El personal educado y cortes, así como los familiares y acompañantes del paciente se suman a la experiencia centrada en el paciente.
Juntos, médicos amables y bien informados junto con la última tecnología pueden proporcionar una tención óptima centrada en el paciente.
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Referencias
Destounis, S. (18-10-2018) LAS INNOVADORAS IMÁGENES DIGITALES DE MAMA AYUDAN A MEJORAR LOS DIAGNÓSTICOS DE CANCER. https://www.carestream.com/blog/2019/10/18/las-innovadoras-imagenes-digitales-de-mama-ayudan-a-mejorar-los-diagnosticos-de-cancer/?utm_source=FB&utm_medium=FB&fbclid=IwAR1H8Tkd5_L0uAyFkERCZWj6APSK2FKU7nht3v1t1DX4GGwjc_4JSsIpZRo
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Cómo aplicar la inteligencia artificial en radiología para optimizar el flujo de trabajo
El Flujo de DR inteligente ayuda a mejorar la calidad y la uniformidad de la imagen, y acelera la recuperación del paciente.
Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en radiología están aumentando, especialmente en el flujo de trabajo, donde pueden ayudar a optimizar la eficiencia de los exámenes y proporcionar resultados más coherentes. El software de Carestream con tecnología Eclipse utiliza inteligencia artificialpara optimizar el flujo de trabajo de los exámenes y, al mismo tiempo, mejorar la calidad y la uniformidad de las imágenes de diagnóstico. Nuestro Flujo de DR inteligente basado en inteligencia artificial tiene tres componentes importantes:
- Colocación inteligente
- Técnica inteligente
- Colimación inteligente
En este blog, explico cómo estamos aprovechando actualmente la inteligencia artificial en radiología para la adquisición de una vista posteroanterior del tórax.
Inteligencia artificial para el Flujo de DR en la vista posteroanterior del tórax.
Los técnicos radiólogos experimentados saben que la colocación correcta y la configuración precisa del equipo de radiografía son esenciales para capturar una imagen que cumpla con los requisitos de diagnóstico. Sin embargo, ejecutar estos pasos requiere precisión y tiempo y, a veces, aun los técnicos radiólogos más hábiles no pueden obtener resultados viables desde el punto de vista clínico. (1)
Por ejemplo, antes de realizar la exposición en una vista posteroanterior del tórax, el técnico radiólogo debe guiar al paciente a la posición correcta, ajustar la colimación y establecer la técnica de exposición adecuada de acuerdo con el tamaño del paciente. Otro ejemplo: el técnico radiólogo puede usar una colocación indebida o una configuración incorrecta de parámetros de exposición, lo que genera una imagen que no puede cumplir con los requisitos de diagnóstico.
Nuestros nuevos Flujos de DR inteligentes basados en inteligencia artificial ayudan al técnico radiólogo a capturar imágenes de manera uniforme de un paciente a otro, lo que permite tener calidad de imagen y presentación más uniformes, así como reducir las repeticiones. Hace que los sistemas DR sean más “inteligentes y conscientes” del medio ambiente y del paciente, mediante la integración de sensores, cámaras y software de inteligencia artificial. Simplifica el flujo de trabajo de la adquisición de una vista posteroanterior del tórax gracias a que ofrece una guía de audio y video, así como asistencia para ajustar la altura del bucky, posicionar al paciente y configurar la técnica y el tamaño de colimación. Veamos más a fondo cómo Carestream está aplicando inteligencia artificial en radiología a través de los tres componentes del Flujo de DR inteligente.
Flujo de DR inteligente: Colocación inteligente.
La Colocación inteligente utiliza inteligencia artificial para evaluar la posición general del cuerpo del paciente para garantizar que tanto el equipo como la colocación del paciente cumplan con los requisitos del examen clínico. Dos cámaras RGBD (RGB y profundidad) recopilan información que se envía a un algoritmo de detección de pose y un clasificador. Estos componentes de hardware adicionales también son necesarios: dos controladores, un concentrador, una computadora personal de consola, marcadores para reconocimiento e indicadores de áreas de examen y preparación.
En la sala de examen se encuentra una pantalla de asistencia por video para brindarle al paciente la información del examen junto con una imagen que ilustra cómo colocarse junto al equipo. Una vez que el paciente se mueve al área de preparación, la altura requerida del bucky se calcula automáticamente junto con la verificación de que no puede ocurrir una colisión causada por el movimiento del bucky. Cuando el bucky se ha colocado a la altura adecuada, el paciente puede colocarse junto al bucky como se indica en la pantalla de asistencia por video. La información de colocación correcta será verificada con cualquier error y el ajuste requerido se presentará al técnico radiólogo. Esto incluye la altura de los hombros, el contacto del paciente con el bucky, la pose, la alineación central, la orientación, la inclinación y la posición de las manos.
Todos estos indicadores se pueden ver en la pantalla de la consola. Mientras tanto, el técnico radiólogo tiene el control total y puede anular una operación y/o tomar una exposición en cualquier momento, incluso si la posición del paciente no es correcta.
También me gustaría mencionar la asistencia por audio, aunque no se basa en tecnología de inteligencia artificial. Esta característica independiente se puede personalizar con clips de audio pregrabados de acuerdo con las necesidades del centro. También puede permitir la comunicación por voz de forma directa y en tiempo real con el paciente. La asistencia por audio también proporciona grabaciones de seguridad del paciente, por ejemplo, avisar a un paciente antes del movimiento automático del bucky.
La capacidad de Colocación inteligente permite al técnico radiólogo corregir los errores de posicionamiento antes de la adquisición, lo que reduce el tiempo, el costo y la dosis adicional asociados con una exposición repetida y, al mismo tiempo, mejora la uniformidad de la imagen. Además, la Colocación inteligente puede proporcionar una valiosa herramienta de capacitación para los técnicos radiólogos menos experimentados. Sus funciones automatizadas también deben disminuir el tiempo que un técnico radiólogo necesita para estar en contacto cercano con los pacientes para el posicionamiento: una gran ventaja ante la presencia de enfermedades infecciosas.
Técnica inteligente.
La técnica de exposición (ET) es el factor clave para lograr la calidad de imagen en un sistema de generación de imágenes médicas DR. En el mercado actual de DR, el control de exposición automática (AEC) se usa ampliamente para controlar el tiempo de exposición a una dosis determinada. No obstante, debido a las limitaciones del hardware, AEC no se puede utilizar en DR de mesa móvil o fija, lo que deja la ET predeterminada o el ajuste manual como las únicas opciones. Debido a que la ET predeterminada no es adecuada para todos los pacientes, los técnicos radiólogos deben tomarse el tiempo adicional para ajustar la ET, que depende de muchas variables, incluidos factores de diagnóstico, factores del paciente, factores de la cadena de imágenes y factores especiales.
Establecer un valor demasiado alto o bajo para la ET conduce a sobreexposición y subexposición, respectivamente. El primero expone al paciente a niveles innecesariamente altos de radiación, mientras que el segundo da como resultado una mala calidad de imagen. [2,3].
Para ayudar a solucionar esto, nuestra Técnica inteligente impulsada por inteligencia artificial detecta automáticamente el tamaño del paciente para aplicar la ET adecuada. Esto minimiza la necesidad de que el técnico radiólogo realice ajustes manuales, lo que reduce su carga de trabajo y ayuda a reducir la dosis de radiación en el paciente y garantizar la calidad de la imagen. Utiliza una cámara RGBD para capturar información del paciente y aplica algoritmos de inteligencia artificial para detectar el grosor del paciente, el ancho de los hombros y la altura de la parte superior del cuerpo para calcular el tamaño del paciente. Luego, determina automáticamente la ET según el tamaño del paciente, el área de interés y los requisitos de diagnóstico.
Colimación inteligente.
El flujo de trabajo de colimación actual en la radiografía de DR requiere que el técnico radiólogo ajuste la configuración del colimador manualmente para que coincida con las diferentes partes del cuerpo de las que se obtendrán las imágenes. Esto es problemático por dos razones. La primera, porque requiere tiempo. La segunda, los ajustes del colimador realizados por técnicos radiólogos individuales en función de sus diferentes niveles de experiencia y mediciones visuales subjetivas serán dispares. Esto puede dar lugar a una dosis de radiación más alta de la necesaria para algunos pacientes, especialmente aquellos de quienes los técnicos radiólogos con menos experiencia obtienen imágenes. [4,5].
Mediante la aplicación de inteligencia artificial a la radiología, desarrollamos capacidades de Colimación inteligente. La Colimación inteligente puede ajustar automáticamente las hojas del colimador al tamaño de campo apropiado para distintos pacientes, lo que reduce tanto la dosis de radiación para los pacientes como la carga de trabajo de los técnicos radiólogos, liberándolos para brindar un mayor nivel de atención. Además, el tamaño del campo de colimación adecuado puede reducir la influencia de la dispersión de la radiografía y mejorar la calidad de la imagen.
La Colimación inteligente utiliza los datos de la cámara para reconocer la articulación del hombro humano, luego calcula el ancho y la altura del hombro para determinar el tamaño y la configuración correctos del campo de colimación. El sistema puede determinar la altura de colimación correcta (la longitud de la colimación en dirección vertical) para la vista posteroanterior del tórax con base en la altura del hombro del paciente y el tamaño del detector.
Una vez que el paciente está correctamente posicionado, el sistema también puede determinar el ancho correcto del campo de colimación (la longitud de la colimación en la dirección horizontal) con base en el ancho de los hombros del paciente y el tamaño del detector. Las ventajas significativas de la Colimación inteligente son la reducción potencial de la dosis del paciente y la mejora en la productividad del técnico radiólogo.
Beneficios de la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de radiología
Los sistemas de generación de imágenes médicas pueden no generar imágenes de diagnóstico calificadas por muchas razones, incluida la colocación incorrecta del paciente y/o el sistema. La aplicación de inteligencia artificial para automatizar muchos de los pasos en la adquisición de imágenes ayuda a lograr el posicionamiento correcto y la configuración precisa de los equipos de radiografía. Estas funciones de flujo de trabajo con inteligencia artificial ayudan a aumentar el rendimiento de los exámenes, lo que agrega ingresos a los resultados finales, y brindan a sus técnicos radiólogos una mayor confianza y satisfacción en el trabajo. Es igual de importante poder hacer un examen en menos tiempo y con menos movimiento del técnico radiólogo con el fin de aumentar la satisfacción del paciente, así como del técnico radiólogo. #carestreamAI #radiologyAI
Referencias
Sunes, L. (08-03-2022) Cómo aplicar la inteligencia artificial en radiología para optimizar el flujo de trabajo. Carestream Radiology blog. https://www.carestream.com/blog/2022/03/08/como-aplicar-la-inteligencia-artificial-en-radiologia-para-optimizar-el-flujo-de-trabajo/
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El “porqué” detrás de la aplicación de inteligencia artificial en radiología
Carestream acelera la entrega de características de inteligencia artificial que ayudan a mejorar los resultados y el cuidado de la salud para el paciente.
Existen varias tecnologías y términos técnicos relacionados con la inteligencia artificial (AI) que pueden distraer a algunas personas de los motivos por la búsqueda de soluciones con inteligencia artificial. En Carestream, sin embargo, claramente sabemos por qué aplicamos inteligencia artificial a nuestras soluciones de imágenes médicas. Para nosotros y los clientes a los que prestamos servicios en radiología, el “porqué” detrás de la inteligencia artificial es mejorar los resultados clínicos y el cuidado de la salud para el paciente, y crear más espacio y tiempo para la interacción humana.
- El papel que asume la inteligencia artificial en la mejora de los resultados clínicos
Un diagnóstico médico preciso es el primer paso para incluir a un paciente en un plan de tratamiento que ayudará a mejorar su salud y/o calidad de vida. Con frecuencia, las imágenes médicas son el primer paso para hacer un diagnóstico informado.
Las imágenes médicas son cuantificables. Pueden comprobar o refutar que algo no está bien y ambos resultados son igual de valiosos. La cantidad de información cuantificable en una radiografía digital se relaciona directamente con la calidad de la imagen.
Por eso, la intención de Carestream es brindar los más detalles posibles en una radiografía digital, con la dosis más baja posible, para que los radiólogos tengan la información que necesitan para hacer un diagnóstico confiable. Nuestras soluciones de inteligencia artificial juegan un papel importante para obtener este objetivo. Por ejemplo, nuestras capacidades de inteligencia en obtención de imágenes médicas de Eclipse brindan una excelente calidad de imagen y una confianza en el diagnóstico inigualable con inteligencia artificial, algoritmos patentados y capacidades avanzadas de procesamiento de imágenes.
Además, nuestro software de supresión de huesos aprovecha la inteligencia artificial para suprimir la aparición de huesos y mejorar la visualización de tejidos blandos, sin que el paciente requiera una exposición adicional. “Quitar” los huesos de la imagen le da al médico una imagen más clara del área de interés y ayuda a realizar una evaluación informada de la patología.
Al obtener las imágenes, el objetivo de capturar la mayor cantidad de información posible en una imagen se debe equilibrar con la necesidad de limitar la dosis de radiación excesiva. Nuestro software de cancelación de ruido inteligente (SNC) impulsado por inteligencia artificial impulsa este objetivo: permitir a nuestros clientes del cuidado de la salud reducir la dosis de radiación sin perder la calidad de la imagen en comparación con nuestro procesamiento de imágenes estándar.
También aplicamos inteligencia artificial para mejorar el proceso de captura de imágenes precisas y de calidad. Se pueden cometer errores en el proceso de captura de imágenes por varios motivos, que incluyen el posicionamiento incorrecto del paciente y/o del sistema. Por consiguiente, Carestream aplica inteligencia artificial para automatizar estos pasos en el proceso de adquisición de imágenes.
Nuestro flujo de trabajo de DR inteligente basado en inteligencia artificial permite una captura más precisa de la anatomía necesaria para realizar un diagnóstico adecuado. Además de ayudar a los equipos de radiología a capturar la mejor imagen y la más cuantificable posible, la automatización también hace que el proceso sea más eficiente. Esto hace que las imágenes de diagnóstico lleguen a las manos de los radiólogos y médicos lo más rápido posible a fin de que puedan comenzar un plan de tratamiento para sus pacientes.
Obtener la imagen capturada correctamente la primera vez también reduce la necesidad de repetir las tomas de radiografías y, por lo tanto, limita la exposición innecesaria a la radiación. Como puede ver, el software de inteligencia artificial de Carestream puede asumir un papel en la mejora considerable de los resultados clínicos porque ofrece una excelente calidad de imagen con la dosis más baja posible y aporta precisión al proceso de captura de imágenes.
El papel que asume la inteligencia artificial en la mejora de la experiencia humana
El software de inteligencia artificial de Carestream también está diseñado para mejorar la experiencia del paciente mediante la creación de más espacio y tiempo para la interacción humana.
El proceso de captura de imágenes es una yuxtaposición interesante de tecnología de vanguardia, como nuestro SNC impulsado por inteligencia artificial, y un proceso humano muy real e interactivo. Si alguna vez ha tenido una radiografía, sabe que se trata de una experiencia humana intensa. Probablemente un técnico radiólogo lo recibió, le llevó a la sala de imágenes y le explicó el proceso. Quizás el técnico le guio físicamente a la posición correcta.
Mencioné anteriormente que la automatización habilitada por nuestro flujo de trabajo de DR inteligente basado en inteligencia artificial permite que un técnico radiólogo realice un examen en menos tiempo. Pasar uno o dos minutos menos en una mesa de imágenes rígida y fría tal vez no le importe tanto a un paciente con un brazo fracturado. Sin embargo, tener que mantener una posición complicada durante uno o dos minutos menos puede ser importante para un paciente con una lesión dolorosa o para alguien que sufre de ansiedad o que se siente confundido con el procedimiento.
No olvidemos al otro ser humano en la ecuación de obtención de imágenes: el técnico radiólogo. Las características del flujo de trabajo con inteligencia artificial brindan a los técnicos la confianza adicional de que están capturando la mejor imagen posible, la cual ayudará a mejorar el cuidado de la salud para el paciente. Incorporar la inteligencia artificial (automatización) al proceso también libera a los técnicos radiólogos para que se enfoquen en una de las partes significativas de su trabajo: interactuar con el paciente. Tal vez puedan liberarse para sostener la mano de un paciente de mayor edad durante un minuto más. Esta pequeña pero significativa interacción humana también puede mejorar la experiencia del paciente.
- Aceleración de la entrega de aplicaciones con inteligencia artificial en radiología
El “porqué” de Carestream para aplicar inteligencia artificial en radiología es ayudar a mejorar los resultados clínicos y el cuidado de la salud para el paciente. Ahora, profundicemos en el “cómo”. En los términos más simples, el aprendizaje por computadora es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que las personas aprenden, mejorando gradualmente su precisión. Al igual que las personas, entre más datos se ingieren, más aprende el algoritmo. En el mundo de las imágenes médicas, los “datos” son imágenes de rayos X. Para desarrollar las aplicaciones de inteligencia artificial más inteligentes y confiables posibles, entrenamos a nuestros algoritmos de aprendizaje por computadora usando miles de imágenes de diagnóstico anonimizadas proporcionadas a través de acuerdos con nuestros clientes.
Como se puede imaginar, esto requiere tiempo y la potencia de cálculo considerables. Por esto, establecimos una asociación estratégica con HPE GreenLake para aprovechar su servicio en la nube de nivel empresarial para el aprendizaje por computadora (plataforma ML Ops).
La plataforma permite un flujo de trabajo acelerado para la investigación, que incluye probar modelos de inteligencia artificial en datos clínicos, obtener comentarios más rápidos e implementar mejores soluciones. Caso en cuestión: tuvimos una reducción considerable en el tiempo para realizar ejecuciones de capacitación para nuestra solución de cancelación de ruido inteligente impulsada por inteligencia artificial, de 60 horas a 16 horas.
¿Cuál es la conexión entre la plataforma HPE (el “cómo”) y nuestro “porqué”? Acelera nuestra entrega de soluciones impulsadas por inteligencia artificial que pueden ayudar a nuestros clientes de cuidado de la salud a tener un impacto en el cuidado del paciente El uso de la plataforma HPE también libera a nuestros científicos de imágenes médicas para que le dediquen más tiempo a crear soluciones para nuestros clientes mientras gastan menos energía en diseñar la “estructura” que se necesita para crear soluciones con inteligencia artificial.
Nuestro uso de la plataforma ML-Ops se encuentra en su etapa formativa en este momento. A medida que ampliemos el uso de técnicas de inteligencia artificial para satisfacer las crecientes necesidades clínicas y operativas de nuestros clientes, seguiremos incorporando a más investigadores, ingenieros y médicos para crear estas soluciones. Creemos que apenas estamos comenzando a explorar cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje por computadora pueden ayudar a mejorar los resultados y el cuidado de la salud para el paciente, y ese es el “porqué” definitivo de Carestream.
Referencias:
Damany, D. (29-06-2022) El “porqué” detrás de la aplicación de inteligencia artificial en radiología. Carestream Radiology blog. https://www.carestream.com/blog/2022/06/29/el-porque-detras-de-la-aplicacion-de-inteligencia-artificial-en-radiologia/
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¿Qué hacer y qué no hacer para limpiar tu monitor de grado médico?
Si limpias con facilidad el monitor, serás capaz de trabajar en un ambiente con un menor riesgo de contaminación cruzada.
Limpieza de monitores con cubierta protectora:
- Utiliza una esponja, paño o un material suave.
¿Qué hacer?
- Ten cuidado de no dañar o arañar el cristal delantero o el LCD, con los anillos u otra joyería.
¿Qué no hacer?
- Evita aplicar aerosol líquido directamente en el monitor.
- El exceso de líquido puede dañar la electrónica interna.
- Evite el uso de lana de acero, esponjas que contengan sustancias abrasivas, objetos punzocortantes o paños con acero.
- Evite aplicar mucha presión en el monitor.
Limpieza de monitores sin cubierta protectora:
- Humedezca un poco la esponja o paño con un producto recomendado para equipo médico.
- En caso de duda sobre algún producto de limpieza, simplemente utilice agua.
¿Qué no hacer?
- Evite dejar residuos sobre la pantalla.
- Evite el uso de solventes y alcalinos fuertes, detergentes con amonio o abrasivos.
- Published in COVID-19, Imagenología