La medicina veterinaria está experimentando avances notables con la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en sistemas de diagnóstico asistido. Una pieza fundamental en este proceso es el estándar DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), que permite la gestión eficiente de imágenes médicas.
En los equipos modernos, sobre todo de radiología digital, presentes, a día de hoy, en la inmensa mayoría de clínicas y hospitales, el software de dichos equipos ya nos genera imágenes DICOM.
Sin embargo, debido a su peso, raramente las usamos, y solemos exportarlas a formatos con pérdida como .jpg o .png para poderlos manejar mejor, almacenarlos e intercambiarlos vía email. Esta pérdida supone un problema a la hora de implementar asistentes de IA por imagen eficaces que nos ayuden en el diagnóstico.
Vamos a explorar las ventajas e inconvenientes del uso de DICOM en la implementación de IA en las diferentes modalidades de diagnóstico por imagen en la práctica veterinaria.
Ventajas del uso de DICOM en la implementación de IA
- Estandarización y compatibilidad: DICOM proporciona un formato uniforme para almacenar y transmitir imágenes médicas, lo que facilita la interoperabilidad entre diferentes dispositivos y sistemas. Esta estandarización es fundamental para entrenar algoritmos de IA con datos consistentes y de alta calidad.
- Integración eficiente: La compatibilidad de DICOM con sistemas de información médica y de gestión clínica permite una integración adecuada de herramientas de IA en los flujos de trabajo existentes, optimizando procesos y reduciendo errores humanos.
- Mejora en la precisión diagnóstica: Al utilizar imágenes estandarizadas, los algoritmos de IA pueden analizar datos de manera más efectiva, lo que contribuye a dotar a los facultativos de instrumentos de diagnóstico más precisos y a la detección temprana de patologías.
Desafíos e inconvenientes
- Limitaciones en imágenes dinámicas: Aunque DICOM es ampliamente utilizado en modalidades de imagen estática, como radiografías planas, TC y RM, su aplicación en imágenes dinámicas, como las ecográficas y endoscópicas, presenta desafíos debido al manejo de grandes volúmenes de datos y la necesidad de sincronización temporal.
- Adaptación a la diversidad anatómica: La variabilidad entre especies animales requiere que los sistemas DICOM y los algoritmos de IA se ajusten a diferentes anatomías y tamaños, lo que complica la estandarización y puede afectar la precisión de los resultados.
- Calidad y consistencia de los datos: La eficacia de la IA depende de la calidad de los datos de entrenamiento. Las variaciones en la adquisición de imágenes y la falta de protocolos estandarizados en algunas prácticas veterinarias pueden limitar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje.
Aplicaciones según la modalidad de imagen
- Imagen avanzada (RM, TAC): La integración de DICOM y IA es altamente beneficiosa en estas modalidades debido a la riqueza de datos y la capacidad de detectar anomalías complejas y mínimas.
- Imagen convencional (Radiología plana): La estandarización de DICOM facilita la implementación de IA para la detección de fracturas y otras patologías comunes en radiografías, pero es más limitada, debido a la variabilidad en las imágenes (proyecciones y parámetros correctos).
- Imagen dinámica (Ecografía, endoscopia): Aunque más desafiante, la combinación de DICOM e IA en estas modalidades está en desarrollo, con el potencial de mejorar la evaluación en tiempo real y la toma de decisiones clínicas en el momento por parte del veterinario.
Conclusión
La adopción del estándar DICOM en la implementación de IA en sistemas de diagnóstico asistido en medicina veterinaria ofrece ventajas significativas en términos de estandarización e integración. Sin embargo, es esencial abordar los desafíos específicos de cada modalidad de imagen para maximizar los beneficios y garantizar la fiabilidad de la asistencia de la IA para diagnósticos precisos y efectivos.
Referencias
- PostDICOM. (s.f.). DICOM en medicina veterinaria: cerrando la brecha entre imágenes médicas y atención animal. Recuperado de https://www.postdicom.com/es/blog/dicom-in-veterinary-medicine
- Colandrow. (s.f.). 5 Ventajas del Uso de la IA en las Clínicas Veterinarias. Recuperado de https://colandrow.com/ventajas-del-uso-de-la-ia-en-las-clinicas-veterinarias/
- 4D Medica. (2024). Diagnóstico por imagen en veterinaria: Avances y aplicaciones. Recuperado de https://4dmedica.ai/diagnostico-por-imagen-en-veterinaria-avances-y-aplicaciones/
- Axon Comunicación. (2024). El papel de la IA en la reducción de errores de diagnóstico por imagen. Recuperado de https://axoncomunicacion.net/el-papel-de-la-ia-en-la-reduccion-de-errores-de-diagnostico-por-imagen/
- Diario Veterinario. (2024). Analizan los beneficios y desafíos de la inteligencia artificial en el diagnóstico veterinario por imágenes. Recuperado de https://www.diarioveterinario.com/t/4862880/analizan-panorama-diagnostico-veterinario-imagenes
