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Beneficios de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial permitirá poder diagnosticar y tratar de manera precoz las lesiones del cartílago de la rodilla

  • Clínica Cemtro y GE Healthcare emprenden un proyecto pionero en Europa para desarrollar nuevas técnicas de resonancia magnética automáticas para la detección de lesiones del cartílago.

  • Las nuevas herramientas utilizarán el deep learning, un área de la inteligencia artificial (IA) que permite procesar una gran cantidad de datos muy complejos como las imágenes.

 El proyecto se presentará durante las Jornadas “Brilliant Radiology: A digital Day in Clínica CEMTRO”, que se celebra el próximo 13 de noviembre en Madrid.

  • Según los expertos de Clínica CEMTRO, la aplicación de la IA pueden permitir hacer estudios demográficos de las lesiones del cartílago y, en base a los mismos, tomar medidas preventivas.

  • GE Healthcare y la Sociedad Europea de Radiología (ESR) firmaron recientemente un acuerdo exclusivo para colaborar en la aplicación de la Inteligencia Artificial en radiología.

Madrid, Fecha. La Clínica CEMTRO desarrollará conjuntamente con GE Healthcare y el Laboratorio de Análisis de Imagen Médica y Biometría de la Universidad Rey Juan Carlos I, un proyecto pionero en Europa para aplicar la Inteligencia Artificial (IA) en el diagnóstico de diferentes patologías del sistema musculoesquelético como las enfermedades degenerativas y las lesiones del cartílago de la rodilla.

La clínica madrileña, que es la única en España reconocida por la FIFA como centro médico de excelencia, utilizará el denominado “aprendizaje profundo” (deep learning) para implantar nuevas herramientas de resonancia magnética automatizadas de detección de lesiones que permitirá segmentar las imágenes del cartílago y el hueso y clasificar esas mismas imágenes para poder detectar posibles anormalidades estructurales en el tejido cartilaginoso, incluso cuando se trata de lesiones superficiales, que pueden pasar desapercibidas con sistemas convencionales[1].

El deep learning es la misma herramienta de inteligencia artificial que utilizan los teléfonos móviles para identificar objetos concretos en imágenes. Para ello los algoritmos han de aprender primero a distinguir esos mismos objetos mediante la exposición a millones de ejemplos diferentes ya etiquetados[2].

La segmentación, es decir la división de las imágenes digitalizadas en particiones homogéneas[3], es un paso crucial para obtener marcadores cuantitativos de degeneración articular, como puede ser el caso de las lesiones del cartílago. Tradicionalmente, se realiza de manera manual y son los propios profesionales médicos los que delinean los límites entre los diversos tejidos musculoesqueléticos y el hueso. Esto constituye un proceso extremadamente lento y difícil que, además, depende mucho de la experiencia del profesional.

Tal como explica el Dr. Mario Padrón, jefe del Servicio de Radiodiagnóstico de la Clínica CEMTRO y coordinador del proyecto, “una segmentación totalmente automatizada que diferencie claramente las partes óseas y las de los tejidos puede ayudarnos a realizar un diagnóstico más precoz y más preciso de lesiones incipientes del cartílago articular mejorando la precisión diagnostica en menos tiempo y así reducir posibles errores humanos. Todo esto revierte en atender más y mejor a un mayor número de pacientes”.

Por su parte, Luis Campo, presidente de GE Healthcare Iberia destaca que “la aplicación de la inteligencia artificial ayuda a localizar y combinar datos relevantes que tienen potencial para mejorar la atención del paciente y aumentar el flujo de trabajo”.

Según el Dr. Padrón, “estos datos nos pueden permitir a medio plazo hacer un estudio demográfico de las lesiones del sistema musculo-esquelético y, en base al mismo, tomar decisiones para mejorar su tratamiento e incluso para prevenirlas aplicando estrategias como la pérdida de peso, ejercicios específicos, o nuevos fármacos. Otra de estas estrategias puede ser la sustitución del cartílago a tiempo mediante el implante de las propias células del paciente, lo que puede prevenir la osteo artrosis degenerativa.

“El análisis cuantitativo de imagen está experimentando una revolución gracias a las técnicas de clasificación basadas en redes neuronales y a la posibilidad de crear grandes bases de datos de imágenes. Las técnicas de deep learning permiten abordar problemas de aprendizaje muy complejos de forma muy eficiente” Según el Dr. Norberto Malpica, director del Laboratorio de Análisis de Imagen Médica y Biometría de la Universidad Rey Juan Carlos.

Tecnologías de vanguardia en resonancia magnética

Para llevar a cabo el proyecto, el centro médico madrileño utilizará equipos de resonancia magnética de última generación de GE Healthcare que incorporan sistemas inteligentes de análisis de datos. Estos sistemas han permitido ya, según los propios datos de CEMTRO, incrementar la productividad de las resonancias magnéticas (RM) hasta en un 30 %[4].

Según los resultados de un informe[5] elaborado por la propia clínica, el centro incrementó de 131 a 149 el número de pruebas de RM realizadas en una semana gracias a la aplicación de un “Programa de Excelencia en Resonancia Magnética” en un solo equipo de resonancia. Este incremento del número de resonancias magnéticas supone, a su vez, reducir a una cuarta parte el tiempo de espera de los pacientes para hacerse la prueba o dedicar más tiempo a cada paciente.

Colaboración con la Sociedad Europea de Radiología

La inteligencia artificial será uno de los temas principales del Congreso de la Sociedad Europea de Radiología, que tendrá lugar en Viena entre el 27 de febrero y el 3 de marzo de 2019. De cara a este evento, GE Healthcare y la Sociedad Europea de Radiología anunciaron un acuerdo exclusivo de colaboración incluye el desarrollo de sesiones conjuntas sobre inteligencia artificial y un espacio de 300 m2 en el stand de GE Healthcare en el que los asistentes podrán experimentar la transformación de la IA gracias a herramientas interactivas.

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Sobre Clínica CEMTRO

Clínica CEMTRO es un Hospital General que abarca la mayoría de las especialidades médicas, con especial incidencia en la Ortopedia, Traumatología, Medicina Deportiva, Rehabilitación, Fisioterapia, Podología y Órtesis.

Todo ello proporcionado por un excelente cuadro médico con muchos años de experiencia, bajo el asesoramiento médico-científico del Traumatólogo Ortopeda Profesor Pedro Guillén García.

Sobre GE Healthcare

GE Healthcare es la división de soluciones médicas de GE (NYSE: GE). Como proveedor líder en imagen médica, monitorización, biofabricación, y tecnologías celulares y de terapia génica, facilita la medicina de precisión en diagnósticos, terapias y monitorización a través de dispositivos inteligentes, analítica de datos, aplicaciones y servicios. Con un volumen de negocio de 19 mil millones de dólares, más de 100 años de experiencia y 50.000 empleados, contribuye a mejorar y hacer más eficiente los resultados con pacientes, profesionales de la salud, investigadores y compañías de ciencias de la vida en todo el mundo. Síganos en Facebook, LinkedIn, Twitter o The Pulse. Para más información, visite http://www3.gehealthcare.es/.

Para más información:

Albert Concepción

Gabinete de Prensa GE Healthcare

Tel 678 540 425

aconcepcion@ryacomunicaion.com

 



[1] Hayit Greenspan, Bram van Ginneken & Ronald M. Summers (May 2016) Guest Editorial Deep Learning in Medical Imaging: Overview and Future Promise of an Exciting New Technique IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol 35, Iss 5.

[2] Li Deng and Dong Yu (2014), "Deep Learning: Methods and Applications", Foundations and Trends® in Signal Processing: Vol. 7: No. 3–4, pp 197-387.

[3] Dzung L. Pham, Chenyang Xu, and Jerry L. Prince (August 2000): Current Methods in Medical Image Segmentation, Annual Review of Biomedical Engineering, Vol. 2:315-337.

[4] Según datos de la Clínica CEMTRO, 2018.

[5] Según datos de la Clínica CEMTRO, 2018.