¿Y si aplicamos IA a las resonancias magnéticas?

Existen afecciones que difícilmente se pueden observar a través de una radiografía o imágenes de ultrasonido por su naturaleza, y para ello existe el examen de resonancia magnética para poder obtener imágenes nítidas de lo que ocurre dentro de nuestro cuerpo especialmente en lugares tan inaccesibles como nuestro cerebro.

Si no lo has vivido por ti mismo, tal vez lo has visto en alguna película o una de las tantas series de médicos que han surgido. En efecto, se trata de esa máquina enorme donde las personas deben de introducirse a través de un tubo con una camilla móvil, y los doctores ubicados en una cabina pueden ver las imágenes en sus computadoras.

Una de las razones por las que el equipo médico se encuentra en una habitación separada, es porque prácticamente las computadoras y todo el equipo eléctrico podrían verse comprometido por la gran cantidad de magnetismo que produce esta máquina.

De hecho, a los pacientes se les pide que se quiten toda su ropa y utilicen una bata de hospital, pues cualquier objeto metálico como gafas, botones, cremalleras, relojes, pendientes, entre otros, pueden comprometer la calidad de la imagen.

Aunque en las películas o las series lo hagan ver rápido, en realidad los pacientes deben estar completamente inmóviles y dentro del aparato entre 30 minutos o una hora completa, pero hay algunos casos donde puede tardar más.

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Esto es un gran inconveniente especialmente para las personas que sufren ansiedad, claustrofobia o están tan heridos o enfermos que sienten demasiado dolor para estar lo suficientemente quietos.

Estar en un estado semiinconsciente, que no permita al paciente quedarse quieto o incluso la obesidad que no permita el acomodo dentro del tubo de la máquina, pueden ser otros inconvenientes.

Debido a esto, en muchos casos el examen por resonancia magnética no es recomendada incluso si los resultados podrían ayudar en sobremanera al diagnóstico o el tratamiento.

Además, la resonancia magnética aún se le puede escapar detalles pues hasta ahora tiene algunas limitantes de imagen, y de hecho no siempre se pueden apreciar ciertas afecciones como células cancerosas o edemas si la imagen no es nítida.

Facebook ofrece su tecnología de IA para acelerar los exámenes de resonancia magnética.

En el sitio oficial de Facebook AI han subido un artículo donde aseguran que gracias a su tecnología podría existir los FastMRI (Imagen por resonancia magnética rápida) para sustituir al modo tradicional.

Los puntos más importantes de este artículo es que el FastMRI ha sido una investigación surgida como una iniciativa de Facebook AI y centro médico académico de la Universidad de Nueva York Langone Health, que han unido esfuerzos para desarrollar una nueva forma de utilizar la inteligencia artificial para acelerar el proceso de escaneo en los exámenes de resonancia magnética.

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Hasta ahora, los proyectos de imágenes por inteligencia artificial han inclinado sus proyectos a la revisión de las imágenes ya tomadas para detectar las anomalías, pero nadie se había preocupado por mejorar el proceso de la captura de la imagen que puede ser borrosa y poco nítida precisamente por todo el tiempo que toma capturarlo.

Además, el proyecto de Facebook AI y la NYU requiere menos datos para procesar, como consecuencia, el escaneo se realizaría hasta cuatro veces más rápido, tomando en cuenta que las computadoras necesitan mucho tiempo para poder analizar una vasta cantidad de datos.

Acelerar el escaneo podría eventualmente mejorar la experiencia de los pacientes, pero también ayudar a que el acceso a la tecnología sea más fácil y abrir las posibilidades a otros tipos de usos para este tipo de examen.

En los exámenes más recientes, los radiólogos pudieron  realizar sus diagnósticos satisfactoriamente con las imágenes aceleradas por IA, y que tienen tan buena calidad como los tomados con los procesos largos, convirtiéndolo en una opción confiable.

Por otro lado, el personal examinador calificó a las imágenes generadas por IA como de mejor calidad a comparación de las tomadas con el proceso tradicional.

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Los pormenores de la investigación FastMRI de Facebook AI

Ha sido un equipo de científicos de la computación y radiólogos quienes se embarcaron a esta investigación que es la primera de su tipo, y ha sido hasta agosto de 2020 que pudieron demostrar los resultados de sus estudios al lograr las primeras imágenes de resonancia magnética generada por inteligencia artificial que son de la misma calidad que unas imágenes nítidas de resonancia magnética tradicional.

Pero llevar a la IA para la medicina a este punto no fue su único logro, también lograron acelerar el proceso gracias que redujeron la cantidad de datos brutos que las computadoras deben procesar y que es lo que toma bastante tiempo en el escaneo tradicional, logrando terminar el escaneo hasta cuatro veces más rápido.

Ahora que la hazaña estaba hecha en teoría, llegó el momento de probarlo en la práctica. Para ello se realizó un estudio de intercambiabilidad cuyos resultados fueron publicados en la American Journal of Roentgenology donde se entrevistaron radiólogos que probaron ambos tipos de sistemas, tanto el tradicional como el acelerado con IA.

Como resultado, los radiólogos pudieron hacer los mismos diagnósticos presentados y mencionaron que realmente no pudieron distinguir cuál imagen era el acelerado y cuál el tradicional, pues ambos mostraban una gran calidad de imagen.

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De este modo culminó la investigación realizada por cerca de dos años, y que se busca que toda la información recabada sea abierta y no solo para unos cuantos, de modo que la tecnología en el rubro de la medicina avance con ayuda de la inteligencia artificial.

De ser implementado definitivamente en los hospitales, los pacientes podrán disponer de un examen mucho más rápido donde no tengan que estar más de una hora en el aparato que además de ruidoso, también es claustrofóbico, toda una experiencia incómoda que resulta imposible para pacientes como niños o personas seriamente enfermas.

Además, esto ayudará también a que más pacientes tengan acceso a la máquina que muchas veces no pueden aprovechar ya que los hospitales cuentan con una sola máquina o una cantidad limitada, y tanto doctores como pacientes tengan la posibilidad de ocuparla para reemplazar en algunos casos a los rayos X y la tomografía axial que exponen a las personas a radiación.

De esta forma trabaja la resonancia magnética rápida

Detrás de una imagen de resonancia magnética encontramos al denominado «espacio k» que son los datos capturados por el equipo de resonancia magnética, y que cuando se tiene una cantidad suficiente, este es procesado por las computadoras para generar la imagen en 2D o 3D.

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Para esto, el escaneo tradicional toma la secuencia recolectada en el espacio k y luego usa fórmulas matemáticas como la Transformada Inversa de Fourier para generar las imágenes. Sin embargo, las computadoras por muy poderosas que sean necesitan muchos recursos y tiempo para poder resolver tal cantidad astronómica de datos con fórmulas matemáticas.

En el FastMRI las cosas son muy diferentes, pues el espacio k es más reducido, es decir, no necesita capturar tantos datos para que la inteligencia artificial pueda hacer el trabajo de generar la imagen.

Recordemos que la inteligencia artificial no se basa en resolver los datos únicamente, sino que tiene la capacidad de aprender, predecir y realizar muchos otros procesos más, por lo que hacer que las imágenes sean idénticas a la parte del cuerpo que ha escaneado es un avance importante para la ciencia y la tecnología.

La inteligencia artificial, tal y como el cerebro humano, está compuesta por una red neuronal, pero pese a ser una tecnología que aún está en desarrollo y perfeccionamiento, se ha logrado que sea efectiva, confiable y sin sacrificar la precisión.

Ha sido una misión muy delicada pues la más mínima pérdida de datos en el fastMRI puede generar imágenes cortadas o mal modeladas que podrían comprometer el diagnóstico de los radiólogos especialmente en afecciones difíciles de observar como pequeños posibles tumores o ligamentos rotos.

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Aunque se haya logrado este importante avance, la investigación está lejos de terminar pues aún hay muchos desafíos que se deben de superar como la adaptación de las nuevas imágenes a lo que los radiólogos están más familiarizados, pues necesitan muchas horas de cuidadosa observación y si ellos encuentran imágenes poco familiares, puede hacer que los hospitales rechacen la nueva tecnología.

Aún queda un largo camino porque los profesionales de la salud le den una oportunidad a la imagen generada por inteligencia artificial y que confíen en que pueden ser tan exactas como las tradicionales.

Pero gracias a que se están compartiendo libremente los resultados de esta investigación, puede que los profesionales observen los avances y los logros que se han obtenido y adopten esta nueva tecnología como muchos lo hicieron en su momento con los robots cirujanos.