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Resumen
La inteligencia artificial (IA) en imágenes médicas, especialmente a través de teléfonos inteligentes y telemedicina, está transformando la atención médica al permitir un prediagnóstico eficiente y diagnósticos remotos. Esta integración permite a los proveedores de atención médica utilizar algoritmos avanzados para la interpretación rápida de imágenes médicas, mejorando la precisión del diagnóstico y los resultados de los pacientes.
A medida que la telemedicina ha ganado prominencia, especialmente durante la pandemia de COVID-19, las soluciones impulsadas por IA han surgido como herramientas vitales para abordar las disparidades en el acceso a la atención médica, particularmente para afecciones como la retinopatía diabética y las enfermedades cardiovasculares [1] [2].
La tecnología se basa en marcos de aprendizaje profundo y capacidades avanzadas de imágenes de teléfonos inteligentes, lo que permite a los profesionales de la salud realizar diagnósticos de forma remota y monitorear las condiciones de los pacientes en tiempo real.
Los estudios indican que los sistemas de IA pueden igualar o incluso superar el rendimiento humano en la detección de enfermedades, lo que produce mejoras significativas en la sensibilidad y especificidad en diversos contextos médicos [3] [4].
La evolución de la tecnología de los teléfonos inteligentes ha facilitado la captura de imágenes de alta calidad, transformando estos dispositivos en herramientas esenciales para pacientes y médicos en diversos entornos de atención médica [5].
A pesar de los beneficios prometedores, la integración de la IA en las imágenes médicas enfrenta varios desafíos. Estos incluyen preocupaciones sobre la calidad de los datos, obstáculos regulatorios y la necesidad de pautas éticas sólidas para abordar problemas como el sesgo algorítmico y la privacidad del paciente [6] [7].
Además, las disparidades significativas en el acceso y la alfabetización tecnológica, particularmente entre las poblaciones mayores, pueden obstaculizar la adopción generalizada de estas innovaciones. Abordar estos obstáculos es crucial para aprovechar todo el potencial de la IA en mejorar el prediagnóstico y la atención remota [8] [9].
En resumen, la confluencia de IA, teléfonos inteligentes y telemedicina está revolucionando las imágenes médicas, con importantes implicaciones para la prestación de atención médica. Los avances continuos y la colaboración entre las partes interesadas son esenciales para superar los desafíos existentes, garantizar el acceso equitativo y mejorar los resultados de la atención al paciente en un entorno de salud cada vez más digital [10] [11].
Antecedentes Históricos
La inteligencia artificial (IA) en imágenes médicas ha experimentado una evolución significativa, particularmente con la integración de la telemedicina y la tecnología de los teléfonos inteligentes. La telemedicina, definida como el uso de las telecomunicaciones y la tecnología de la información para brindar atención médica de forma remota, tiene sus raíces que se remontan a la década de 1970.
Las primeras aplicaciones se centraron principalmente en proporcionar consultas remotas, pero los avances en la infraestructura de las telecomunicaciones y las capacidades informáticas han ampliado dramáticamente su alcance, especialmente en campos como la oftalmología [1].
En las décadas de 1990 y 2000 surgió la radiografía digital, que reemplazó el tradicional película con técnicas de imágenes digitales. Este cambio mejoró la eficiencia de la adquisición y el almacenamiento de imágenes, lo que condujo al desarrollo de sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) [2].
Esta transición no solo simplificó la gestión de imágenes médicas, sino que también permitió compartir información más rápidamente entre las instituciones de atención médica, sentando las bases para la futura integración de tecnologías de IA.
A medida que los teléfonos inteligentes se volvieron omnipresentes en la década de 2010, sus avanzados sistemas de cámara y potencia de computación abrieron el camino para nuevas posibilidades en imágenes médicas. El advenimiento de las capacidades de imágenes de alta resolución permitió la captura de imágenes de calidad diagnóstica, que pueden procesarse utilizando algoritmos de IA para ayudar en la detección temprana de enfermedades y el prediagnóstico [3].
La pandemia de COVID-19 aceleró aún más la adopción de la telemedicina, creando un entorno donde las consultas remotas y los diagnósticos asistidos por IA se volvieron críticos para abordar los problemas de acceso a la atención médica [1].
El papel de la IA en las imágenes médicas se ha expandido para incluir capacidades analíticas avanzadas, utilizando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para interpretar conjuntos de datos complejos de diversas modalidades de imágenes como MRI, tomografías computarizadas y ultrasonidos [4].
Estas aplicaciones de IA no solo facilitan diagnósticos más rápidos, sino que también mejoran la precisión del monitoreo del tratamiento, particularmente en la atención del cáncer, donde las imágenes se han convertido en parte integral de la evaluación de la respuesta tumoral a las terapias [5].
Tecnología y Metodologías
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han transformado el panorama de las imágenes médicas, particularmente en el contexto de las capacidades de los teléfonos inteligentes y la telemedicina. Esta sección describe las tecnologías y metodologías empleadas en el desarrollo de sistemas de prediagnóstico impulsados por IA.
Marcos de Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo (DL), un subconjunto del aprendizaje automático, ha surgido como una tecnología fundamental en las imágenes médicas. Utiliza múltiples capas para extraer características progresivamente de más alto nivel a partir de la entrada en bruto, a menudo a través de redes neuronales convolucionales (CNN) [1].
Este avance ha facilitado la creación de algoritmos de diagnóstico asistido por computadora (CADx), que han comenzado a superar los métodos tradicionales [1]. Investigaciones recientes han demostrado que DL puede igualar el rendimiento humano en la detección de enfermedades a partir de imágenes médicas, como la retinopatía diabética, donde los algoritmos alcanzaron hasta 96,8% de sensibilidad y 87% de especificidad [1].
Capacidades de los Teléfonos Inteligentes
Los teléfonos inteligentes se están convirtiendo en herramientas integrales en las imágenes biomédicas. Sus capacidades avanzadas permiten diagnósticos, monitoreo y orientación del tratamiento ex vivo e in vivo [6]. Esta tecnología facilita la captura de imágenes de alta calidad, que luego pueden analizarse utilizando algoritmos de IA para un prediagnóstico rápido y preciso.
También se han desarrollado componentes mejorados de interfaz óptica, mecánica y eléctrica para mejorar la funcionalidad de estos sistemas basados en teléfonos inteligentes [6].
Recopilación y Procesamiento de Datos
La implementación exitosa de la IA en las imágenes médicas depende de la disponibilidad de grandes volúmenes de datos de calidad. Equipos de instituciones como el MIT han sido pioneros en sistemas automatizados para recopilar datos de entrenamiento, lo que puede acelerar el desarrollo de modelos de ML [5]. Además, se emplean metodologías como el aumento de datos y el aprendizaje por transferencia para mejorar el proceso de entrenamiento maximizando la utilidad de los conjuntos de datos existentes [7].
Integración en la Práctica Clínica
La integración de dispositivos de IA/ML en los flujos de trabajo clínicos ha sido un foco en radiología, con numerosos dispositivos autorizados para la comercialización por la FDA [7]. Estos dispositivos tienen como objetivo mejorar la eficiencia y la precisión de la interpretación de imágenes médicas, abordando los desafíos de la entrada del médico y los cuellos de botella de datos [5].
Un ejemplo notable incluye los esfuerzos colaborativos entre especialistas en software y radiólogos para desarrollar algoritmos que automaticen la lectura de imágenes, reduciendo significativamente el tiempo que los radiólogos dedican al análisis de imágenes [3].
Desafíos y Direcciones Futuras
Si bien la IA ha demostrado una promesa sustancial en las imágenes médicas, persisten los desafíos, incluida la necesidad de una sólida entrada del médico y la creación de marcos regulatorios que faciliten el flujo de datos hacia los canales de innovación [5]. Sin embargo, se espera que los avances continuos en la tecnología de IA produzcan más aplicaciones, mejorando en última instancia las capacidades de diagnóstico y los resultados de los pacientes [8].
Aplicaciones en Telemedicina
La telemedicina ha experimentado avances significativos en la integración de la inteligencia artificial (IA) para las imágenes médicas, particularmente a través del uso de teléfonos inteligentes. Estas innovaciones están transformando el panorama de la atención médica remota, facilitando los prediagnósticos y mejorando el acceso a los servicios de atención ocular.
Detección de Retinopatía Diabética
Una de las principales aplicaciones de la IA en la telemedicina es la detección de la retinopatía diabética (RD), una afección que afecta aproximadamente a un tercio de los casi quinientos millones de personas con diabetes en todo el mundo [1]. Se han desarrollado sistemas automatizados que utilizan algoritmos de IA para detectar RD a través de la fotografía de fondo de ojo basada en teléfonos inteligentes.
Los estudios han mostrado resultados prometedores en la eficacia de estos sistemas, que no solo mejoran la precisión del diagnóstico, sino que también amplían el acceso a las pruebas de detección en áreas rurales y desatendidas [9] [10].
Monitoreo Remoto con Tomografía de Coherencia Óptica
El uso de la tomografía de coherencia óptica (OCT) en un contexto de telemedicina también ha ganado terreno. Las innovaciones incluyen dispositivos de OCT domésticos operados por pacientes que permiten el monitoreo continuo de afecciones como la degeneración macular relacionada con la edad neovascular [11].
Estas tecnologías permiten a los pacientes realizar autoimágenes diarias, proporcionando datos valiosos que pueden ser analizados por profesionales de la salud de forma remota. La investigación indica que estos métodos producen resultados comparables a las consultas en persona, mejorando significativamente la gestión y los resultados de los pacientes [12].
Servicios de Teleoftalmología de Emergencia
La telemedicina también ha demostrado ser efectiva en la atención oftalmológica de emergencia, particularmente durante la pandemia de COVID-19. Servicios como el Moorfields virtual eye casualty permitieron consultas en tiempo real entre pacientes y oftalmólogos a través de videoconferencias. Este modelo no solo facilitó el triaje de casos, sino que también aseguró la continuidad de la atención al tiempo que minimizó el riesgo de infección en los entornos clínicos tradicionales [2] [13].
Barreras y Consideraciones
A pesar de los beneficios, existen barreras para la adopción generalizada de la IA y la telemedicina en oftalmología. Desafíos como la alfabetización tecnológica, especialmente entre las poblaciones mayores, y las preocupaciones de privacidad pueden impedir la implementación de estos sistemas avanzados [7] [14]. Además, la necesidad de un acceso robusto a Internet y la disponibilidad de dispositivos capaces de ejecutar sofisticados algoritmos de IA son factores críticos que deben abordarse para optimizar el potencial de la telemedicina [15].
Beneficios de la IA en Imágenes Médicas
- Precisión Diagnóstica Mejorada La inteligencia artificial (IA) mejora significativamente la precisión del diagnóstico en las imágenes médicas al facilitar una interpretación más rápida y precisa de imágenes complejas. Los algoritmos de IA están diseñados para analizar vastos conjuntos de datos, lo que les permite identificar patrones que pueden no ser inmediatamente visibles para los ojos humanos. Esta capacidad mejorada conduce a una detección más temprana de enfermedades y, en última instancia, a mejores resultados para los pacientes [2] [16]. Por ejemplo, las herramientas basadas en IA han demostrado una sensibilidad y especificidad impresionantes en el diagnóstico de afecciones como la retinopatía diabética, con algoritmos que alcanzan hasta el 95.5% de sensibilidad en entornos clínicos [1].
- Eficiencia del Flujo de Trabajo La integración de la IA en los flujos de trabajo de las imágenes médicas agiliza los procesos, permitiendo a los profesionales de la salud centrarse en tareas de mayor valor. El análisis automatizado de imágenes reduce el tiempo dedicado a interpretar imágenes, lo que puede ser laborioso y llevar mucho tiempo [2] [17]. Como resultado, los radiólogos y otros profesionales médicos pueden manejar mayores volúmenes de casos, mejorando así la eficiencia general de los sistemas de prestación de atención médica [16].
- Atención Personalizada al Paciente La IA permite el desarrollo de planes de tratamiento personalizados mediante el análisis de datos específicos del paciente. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, los proveedores de atención médica pueden adaptar las intervenciones según las necesidades y las condiciones de cada paciente, optimizando la prestación de atención [2] [16]. Esta capacidad no solo mejora la calidad de la atención, sino que también mejora la satisfacción del paciente y los resultados a través de enfoques personalizados.
- Cerradura de Brechas de Accesibilidad Las herramientas impulsadas por IA facilitan el monitoreo y diagnóstico remotos, particularmente en aplicaciones de telemedicina. Por ejemplo, los sistemas de imágenes basados en teléfonos inteligentes permiten a los pacientes en áreas remotas o desatendidas acceder a servicios de diagnóstico que de otro modo no estarían disponibles [1]. Esto mejora la equidad en el acceso a la atención médica, permitiendo diagnósticos e intervenciones oportunos, especialmente en regiones con instalaciones médicas especializadas.
- Rentabilidad La implementación de tecnologías de IA puede generar importantes ahorros de costos en los sistemas de atención médica. Las herramientas de diagnóstico automatizado reducen la necesidad de un trabajo manual extenso en el análisis de imágenes, ahorrando tiempo y recursos [1]. Además, la capacidad de realizar evaluaciones remotas minimiza los costos asociados con los viajes de los pacientes y las visitas a las clínicas, haciendo que la atención médica sea más asequible para los pacientes y los proveedores por igual [17].
Potencial Futuro
Los avances continuos en las tecnologías de IA señalan un futuro prometedor para las imágenes médicas. Se están desarrollando continuamente nuevos algoritmos y arquitecturas, ampliando las aplicaciones potenciales de la IA en este campo. La colaboración entre radiólogos y desarrolladores de IA es crucial para fomentar la investigación interdisciplinaria, asegurando que las innovaciones estén alineadas con las necesidades clínicas y las consideraciones éticas [2] [16].
Desafíos y Limitaciones
La integración de la inteligencia artificial (IA) en las imágenes médicas, particularmente a través de los teléfonos inteligentes y la telemedicina para los prediagnósticos, presenta una serie de desafíos y limitaciones que deben abordarse para una implementación efectiva.
- Restricciones de Infraestructura y Recursos Una barrera significativa para la adopción generalizada de las consultas virtuales (CV) impulsadas por IA en los sistemas de atención médica es la alta inversión inicial requerida para establecer la infraestructura necesaria. Esto incluye costos para equipos de diagnóstico, soluciones de almacenamiento de datos seguras y redes de telecomunicaciones robustas que cumplan con los estándares de gobernanza de la información [1]. La carga financiera puede ser particularmente desalentadora en los países en desarrollo, donde los recursos limitados corren el riesgo de ampliar la brecha en la atención médica [1].
- Calidad y Disponibilidad de Datos La eficacia de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad y la cantidad de datos utilizados en su entrenamiento. Recopilar conjuntos de datos completos que incluyan no solo datos de imágenes, sino también información clínica pertinente, como datos demográficos del paciente, detalles de la enfermedad y metodologías de prueba, presenta un desafío sustancial [7]. Además, las compensaciones involucradas en la recopilación de datos pueden complicar el desarrollo de modelos de IA, especialmente cuando se apunta a la generalización en diversas poblaciones de pacientes [7].
- Preocupaciones Regulatorias y Éticas Navegar por el panorama regulatorio para la IA en la atención médica es complejo. La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) regula los dispositivos médicos según el riesgo, lo que incluye consideraciones sobre el uso previsto y los detalles de la población del paciente [7]. La evolución continua de la tecnología de IA también plantea preguntas sobre cuándo las modificaciones requieren presentaciones previas a la comercialización, creando incertidumbre para los desarrolladores y los médicos por igual. Las consideraciones éticas en torno a la privacidad de los datos del paciente y el consentimiento informado son fundamentales, especialmente a la luz de los incidentes de alto perfil que han generado preocupaciones sobre el mal uso de los datos y la autonomía del paciente [2] [18].
- Barreras de Colaboración e Innovación A pesar del potencial de colaboración entre la academia y la industria para impulsar la innovación, persisten obstáculos significativos. Las diferencias en el enfoque entre estos sectores, donde la academia a menudo enfatiza la exploración teórica y la industria prioriza la aplicación práctica, pueden obstaculizar el progreso [2]. Además, es crucial garantizar que las herramientas de IA se diseñen con equidad y responsabilidad en mente. La investigación ha demostrado que los modelos capacitados con conjuntos de datos sesgados pueden conducir a disparidades en la precisión del diagnóstico, planteando preguntas éticas sobre el despliegue de la IA en entornos clínicos [18].
- Riesgos de Seguridad e Implementación Las preocupaciones de seguridad asociadas con la vía de VC son otra limitación, ya que la efectividad de las evaluaciones remotas puede variar según la naturaleza de las afecciones médicas que se abordan. Esta variabilidad requiere un enfoque bien coordinado que equilibre las evaluaciones virtuales con las consultas en persona para gestionar adecuadamente la seguridad del paciente [1]. Sin una gestión cuidadosa, existe el riesgo de abrumar los sistemas de atención médica existentes, especialmente si surgen volúmenes inesperados de pacientes debido a la facilidad de acceso que brinda la telemedicina [1].
Casos de Estudio
- Aplicaciones de IA en la Detección de Retinopatía Diabética La inteligencia artificial se ha integrado con éxito en los programas de detección de retinopatía diabética, demostrando su potencial para mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico. Por ejemplo, un estudio dirigido por Ruamviboonsuk et al. estableció un sistema de aprendizaje profundo capaz de realizar exámenes de detección de retinopatía diabética en tiempo real en múltiples sitios en un programa nacional, mostrando su utilidad en iniciativas de salud a gran escala [1]. Del mismo modo, la investigación de Ting et al. se centró en el desarrollo y la validación de un modelo de aprendizaje profundo que utiliza imágenes de retina de diversas poblaciones, enfatizando aún más la importancia de los conjuntos de datos multiétnicos en el entrenamiento de modelos de IA para un rendimiento más robusto [1].
- Innovaciones de Detección Basadas en Teléfonos Inteligentes Han surgido enfoques innovadores, como el uso de fotografía de retina basada en teléfonos inteligentes, para mejorar el acceso a las pruebas de detección de retinopatía diabética
Telemedicina e IA en la Evaluación del Riesgo Cardiovascular
Las tecnologías de IA también se han aplicado en la telemedicina, particularmente en las evaluaciones del riesgo cardiovascular. Un estudio demostró que la IA podía analizar radiografías de tórax para identificar pacientes con mayor riesgo de ataques cardíacos o accidentes cerebrovasculares, ilustrando la capacidad de la IA para extraer información valiosa más allá del propósito principal de la imagen [19]. Al aprovechar los datos históricos de imágenes anteriores, el modelo de IA logró una efectividad de más del 80% para distinguir a las personas que podrían desarrollar afecciones cardiovasculares [19].
Priorización de Casos en Radiología
Wald y su equipo exploraron la implementación de IA para la priorización de casos en radiología, donde la tecnología ayuda a clasificar los casos urgentes que requieren atención médica inmediata. Esta aplicación es particularmente relevante ya que permite a los radiólogos centrarse en pacientes de alto riesgo, mejorando así los resultados de los pacientes al tiempo que navegan por las cargas de trabajo pesadas [13]. La capacidad de la IA para mejorar la eficiencia del triaje demuestra su valor en el flujo de trabajo clínico, lo que potencialmente conduce a una mejor asignación de recursos y diagnósticos más rápidos.
Desafíos y Consideraciones
A pesar de los resultados prometedores de estos estudios de casos, la integración de la IA en la práctica clínica no está exenta de desafíos. Problemas como la necesidad de extensos conjuntos de datos y la variabilidad en las poblaciones clínicas pueden afectar la generalizabilidad de los modelos de IA [7]. Además, las complejidades de las imágenes médicas requieren una consideración cuidadosa de la variabilidad del lector y del caso para garantizar resultados confiables en diferentes entornos [7] [5].
Abordar estas barreras es crucial para la implementación exitosa de la IA en las imágenes médicas, particularmente en los contextos de telemedicina donde las tecnologías móviles juegan un papel importante.
Direcciones Futuras
La integración de la inteligencia artificial (IA) en las imágenes médicas, particularmente a través de los teléfonos inteligentes y la telemedicina, está preparada para avances significativos. A medida que la atención médica continúa evolucionando, varias direcciones futuras pueden mejorar la eficacia y el alcance de los prediagnósticos impulsados por IA.
- Mejora de la Colaboración entre la Academia y la Industria Para impulsar la innovación en las aplicaciones de IA dentro de las imágenes médicas, es crucial fomentar la colaboración entre las instituciones académicas y los socios de la industria. Esta asociación puede facilitar el intercambio de ideas y recursos, lo que conduce a soluciones de IA más robustas. Los proyectos conjuntos pueden aprovechar los conjuntos de datos compartidos, mejorando la generalizabilidad de las herramientas de IA en diversos entornos de atención médica [2]. Las iniciativas de software de código abierto también promueven la transparencia y la reproducibilidad, que son esenciales para el progreso científico [2].
- Expansión de las Capacidades de Telemedicina El auge de la telemedicina presenta una oportunidad para transformar la atención al paciente al descentralizar los servicios de atención médica. Con los avances en la IA, los proveedores de atención médica pueden analizar los datos de los pacientes de forma remota, utilizando dispositivos conectados a Internet para el monitoreo continuo [10]. Este enfoque no solo mejora las perspectivas de los pacientes, sino que también facilita las intervenciones oportunas. Por ejemplo, la aplicación de la IA en la atención psiquiátrica podría conducir a un análisis mejorado del estado emocional a través de tecnologías avanzadas de videoconferencia [10]. A medida que la telesalud continúa ganando terreno, las adaptaciones regulatorias establecidas durante la pandemia pueden convertirse en permanentes, ampliando así el alcance y la efectividad de la atención remota [10].
- Abordar los Desafíos Éticos y Regulatorios La implementación de la IA en las imágenes médicas también debe abordar las preocupaciones éticas y legales. Los desarrolladores, los proveedores de atención médica y las agencias reguladoras deben colaborar para establecer pautas que garanticen la seguridad del paciente y la transparencia de los algoritmos [17]. Se deben abordar desafíos como los algoritmos sesgados y la gobernanza de los datos para fomentar la confianza entre los pacientes y los profesionales de la salud [17]. Además, organizaciones como la Organización Mundial de la Salud (OMS) y el Colegio Americano de Radiología (ACR) ya están trabajando en la creación de marcos éticos para el desarrollo de IA en la atención médica [5].
- Monitoreo y Mejora Continuos Posterior a la implementación, es esencial que los sistemas de salud monitoreen constantemente las herramientas de IA para garantizar su eficacia y seguridad. A medida que los sistemas de IA aprenden de nuevos datos, será vital mantener un proceso de evaluación continuo para abordar cualquier sesgo o inexactitud emergente en los algoritmos [7]. Las partes interesadas deben trabajar juntas para adaptar los marcos regulatorios en respuesta a los rápidos cambios tecnológicos en las aplicaciones de IA [11].
- Promoción del Compartido de Datos y la Confianza Establecer las mejores prácticas para el intercambio de datos puede mejorar significativamente el potencial de la IA en las imágenes médicas. Al promover una cultura de confianza y colaboración entre las partes interesadas, incluidos los pacientes, los proveedores de atención médica y las empresas de tecnología, el ecosistema de la atención médica puede garantizar que los algoritmos de IA se desarrollen de manera ética y efectiva [17]. Además, una capacitación adecuada para el personal de atención médica sobre el uso de las herramientas de IA mejorará su confianza y capacidad para utilizar estas tecnologías de manera apropiada [11].
Referencias
[1]: Teleophthalmology and retina: a review of current tools, pathways and … https://journalretinavitreous.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40942-023-00502-8
[2]: Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence … – MDPI. https://www.mdpi.com/2075-4418/13/17/2760
[3]: How AI Is Changing Medical Imaging | TIME. https://time.com/6227623/ai-medical-imaging-radiology/
[4]: 10 Examples of AI in Healthcare: Diagnostics to Treatment – Docus. https://docus.ai/blog/examples-of-artificial-intelligence-in-healthcare
[5]: Top Challenges of Applying Artificial Intelligence to Medical Imaging. https://www.techtarget.com/healthtechanalytics/feature/Top-Challenges-of-Applying-Artificial-Intelligence-to-Medical-Imaging
[6]: Smartphone-based imaging systems for medical applications: a critical … https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33860648/
[7]: Regulatory considerations for medical imaging AI/ML devices in the … https://www.spiedigitallibrary.org/journals/journal-of-medical-imaging/volume-10/issue-05/051804/Regulatory-considerations-for-medical-imaging-AI-ML-devices-in-the/10.1117/1.JMI.10.5.051804.full?SSO=1
[8]: A picture of success: how artificial intelligence is advancing medical … https://www.csiro.au/en/news/All/Articles/2023/March/artificial-intelligence-medical-imaging
[9]: The Future of Telemedicine Technology with IoT and AI – Intel. https://www.intel.com/content/www/us/en/healthcare-it/telemedicine.html
[10]: How Telemedicine Is Transforming Healthcare: How AI And Edge Are … https://www.forbes.com/sites/insights-inteliot/2020/12/03/how-telemedicine-is-transforming-healthcare-how-ai-and-edge-are-shaping-the-future/
[11]: How FDA Regulates Artificial Intelligence in Medical Products. https://www.pewtrusts.org/en/research-and-analysis/issue-briefs/2021/08/how-fda-regulates-artificial-intelligence-in-medical-products
[12]: AI in Telemedicine: Use Cases & Implementation – Thinkitive. https://www.thinkitive.com/blog/ai-in-telemedicine-use-cases-implementation/
[13]: Integrating AI into the Clinical Workflow – American College of Radiology. https://www.acr.org/Practice-Management-Quality-Informatics/Imaging-3/Case-Studies/Information-Technology/Integrating-AI-into-the-Clinical-Workflow
[14]: AI Imaging & Diagnostics – Google Health. https://health.google/health-research/imaging-and-diagnostics/
[15]: Integration of smartphone technology and artificial intelligence for … https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38846624/
[16]: How Artificial Intelligence Is Shaping Medical Imaging … – PubMed, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38136026/
[17]: Current challenges of implementing artificial intelligence in medical … https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35714523/
[18]: Implementing medical imaging AI: issues to consider. https://www.nibib.nih.gov/news-events/newsroom/implementing-medical-imaging-ai-issues-consider
[19]: AI could take medical imaging to the next level – Science News. https://www.sciencenews.org/article/ai-medical-imaging-artificial-intelligence
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Licenciada en estadística en salud con estudios avanzados en informática. Apasionada por la tecnología y su impacto en la salud, comparto mis descubrimientos y retos en este emocionante campo sin ningún incentivo económico por esta labor de democratización de la salud. Expectativas altas y desafíos constantes me motivan a seguir aprendiendo y mejorando cada día. ¡Únete a esta aventura tecnológica y saludable!
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