La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la forma en que realizamos los diagnósticos por imagen en Radiocare.

Contrario a lo que se pueda pensar, la IA no sustituye el trabajo de un médico radiólogo, sino que lo complementa y optimiza. En momentos en que los diagnósticos precisos son urgentes y el tiempo es limitado, los beneficios de esta tecnología hacen destacar a todo centro de salud que los sepa aprovechar. 

A continuación, te compartimos los beneficios de implementar la IA en el proceso diagnóstico.

Diagnósticos más precisos 

Detectar a tiempo las enfermedades tiene un impacto social y económico significativos en la vida de las personas.

La IA aumenta la precisión de los diagnósticos al aprovechar grandes bases de datos de salud para identificar más rápidamente signos claves de patologías. Como resultado, los diagnósticos son más precisos, y se reduce la tasa de diagnósticos erróneos y la carga de trabajo de los médicos radiólogos.

De acuerdo con una publicación de la Escuela de Salud Pública de Harvard, el uso de la inteligencia artificial podría reducir hasta en 50% los costos de los tratamientos y mejorar en 40% los resultados de salud. Aunque es una tecnología que todavía se encuentra en desarrollo, se espera que mejore aún más la eficiencia de los servicios de salud. 

En Radiocare empleamos softwares de inteligencia artificial que aumentan la precisión de los diagnósticos y complementan la valoración de los radiólogos expertos.

Herramienta de apoyo para el médico radiólogo

En los hospitales y centros de salud no siempre hay suficientes radiólogos disponibles para cumplir completamente con la alta demanda. Por ello, el uso de la inteligencia artificial es una herramienta que ayuda a optimizar el flujo de trabajo.

Es por esto que en Radiocare empleamos la IA en la medicina para reducir tiempos de espera en los departamentos de radiología, acelerar el procesamiento de datos de salud y mejorar el diagnóstico por imagen.

Al reducir la sobrecarga de trabajo en el departamento de radiología, también mejorará la eficiencia de tu equipo y la percepción del paciente sobre la atención recibida. 

Personalización del tratamiento

Al analizar grandes conjuntos de datos, la inteligencia artificial contribuye a la personalización de los tratamientos. Así, te enfocarás en las necesidades y características individuales de cada paciente.. 

De hecho, la IA gestiona amplios conjuntos de datos para llevar a cabo planes personalizados de tratamiento con el objetivo de mejorar los resultados. De esta forma, esta tecnología también puede identificar errores en la forma en que el paciente toma sus medicamentos a través de la medición y evaluación de los resultados. 

Mayor eficiencia en la detección temprana

El aprendizaje continuo y profundo de la inteligencia artificial, permite interpretar millones de imágenes de radiología e indicar el riesgo de enfermedades a través del diagnóstico por imagen. 

Este fue el resultado de una investigación de la Universidad de Hawaii, que encontró que la IA en medicina permite pronosticar el riesgo de cáncer de mama a través de mamografías. 

En Radiocare, la inteligencia artificial identifica factores de riesgo o imágenes sospechosas de enfermedades que puedan desarrollarse en un futuro. Por lo tanto, podemos comenzar enfoques preventivos y tratamientos oportunos antes de que la enfermedad avance. 

Así, a mayor eficiencia en la detección temprana de enfermedades, mayor probabilidad de supervivencia a enfermedades crónicas.

Ejemplos del uso de la IA en la detección temprana:

• Enfermedad de Alzheimer
• Demencia frontotemporal
• Degeneración corticobasal
• Enfermedad de Huntington
• Enfermedad de cuerpos de Lewy
• Enfermedad de Parkinson
• Hidrocefalia normotensiva
• Enfermedad neurovascular
• Traumatismo craneoencefálico
• Esclerosis múltiple y otras enfermedades autoinmunes
• Epilepsia del lóbulo temporal y otros síndromes epilépticos
• Malformaciones del desarrollo cortical
• Trastornos psiquiátricos
• Diagnóstico del cáncer: precisión del 95% en la detección del cáncer gastrointestinal
• Detección y reducción de las complicaciones de la diabetes mellitus, como la ceguera
• Enfermedades crónicas
• Detección de tuberculosis: precisión del 88,67%
• Detección de enfermedades cerebrovasculares.
• Diagnóstico de enfermedades cardíacas: precisión del 99,37% en la detección de arritmias
• Hipertensión arterial
• Enfermedades de la piel: precisión de 76,67%
• Detección de enfermedades hepáticas: precisión del 95%

Tecnología que cura

Al aprovechar la inteligencia artificial en nuestros estudios de imagen, brindamos soluciones rápidas, efectivas y eficaces a nuestros pacientes y les ofrecemos herramientas que optimicen el trabajo de radiología.

En Radiocare, rompemos paradigmas y lideramos la tecnología de imagenología diagnóstica.

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