Ciclo IA & Salud: Una imagen vale más que mil palabras: el papel de la inteligencia artificial en la imagen médica

En la sociedad de la información tenemos al alcance equipos capaces de generar imágenes diagnósticas (Rayos X, Resonancia Magnética, TAC…) en grandes cantidades y que juegan un rol decisivo en el diagnóstico rápido de enfermedades y recomendación de tratamientos.
Sin embargo, el cuello de botella se encuentra en el análisis e interpretación de estas imágenes. Por un lado, es una tarea manual que requiere una gran cualificación, que se adquiere con la experiencia. Pero a pesar de esta cualificación experta, existen muchos patrones ocultos que son imposibles de aprender, incluso durante toda una vida laboral.

Además, este tipo de datos van más allá de los límites de lo que pueden procesar los métodos convencionales de análisis.

La Inteligencia Artificial (IA), y principalmente el aprendizaje automático se ha convertido en una gran alternativa para solucionar algunos de estos problemas, gracias a su capacidad para descubrir patrones complejos y reconocer estructuras de forma autónoma en datos no estructurados. Su aplicación también es idónea como soporte de procesos repetitivos de datos en diferentes condiciones.
Entre las muchas posibles aplicaciones de la IA en imágenes médicas está el aporte de soluciones para la aceleración del análisis de imágenes de RMN o la detección y diagnóstico preciso de enfermedades.

Este MeetUp, enmarcado en el DIH AIRANDALUSIA, consorcio de centros de innovación digital andaluces, dentro del European Digital Innovation Hub (Europe Digital Programme 2021-2027) y coordinado por la Universidad de Granada, tratará de demostrar, en menos de una hora y media, como la IA puede ayudar a acelerar los informes de estas pruebas y conseguir diagnósticos más adecuados en menos tiempo y cuales son los problemas, obstáculos y retos a los que nos enfrentamos para su utilización en el día a día.

Para profundizar en el tema contará con la intervención de expertos en la materia desde tres perspectivas distintas: la clínica, la de investigación y la traslacional de la empresa.