Sistema de RD impulsado por IA produce imágenes de mayor calidad al tiempo que limita dosis de radiación en pacientes pediátricos

La integración del software de inteligencia artificial (IA) de red neuronal de aprendizaje profundo (DLNN) en radiología ha mostrado resultados prometedores en la mejora de la calidad de la imagen y la reducción de las dosis de radiación. Las DLNN, entrenadas en imágenes de radiografía digital, pueden desarrollar algoritmos sofisticados para reducir de manera más efectiva el ruido de la imagen en comparación con los métodos tradicionales. En un nuevo estudio, un dispositivo de radiografía equipado con DLNN impulsado por IA ha demostrado una mejor calidad de imagen en radiografías pediátricas. Según un informe técnico publicado por Canon Inc. (Tokio, Japón), el estudio comparó el sistema de reducción de ruido inteligente de la compañía con técnicas de radiografía convencionales y encontró mejoras significativas en la calidad de la imagen acompañadas de una exposición reducida a la radiación.

El estudio evaluó 1.251 imágenes emparejadas tomadas con y sin el Sistema de Reducción de Ruido Inteligente. De ellas, 995 se consideraron superiores, 250 comparables y solo 6 inferiores al utilizar el sistema de IA. Sorprendentemente, todas las imágenes, incluidas las capturadas con una dosis de radiación reducida en un 50 %, fueron diagnósticamente adecuadas. Durante un lapso de seis semanas, se adquirieron 559 radiografías de dosis estándar de 229 pacientes. Posteriormente, durante las siguientes cuatro semanas, las dosis de radiación se redujeron entre un 20 % y un 25 %, durante las cuales se recogieron 212 imágenes de 145 pacientes. Finalmente se obtuvieron 480 imágenes con una reducción de dosis del 50 %. Sin embargo, el estudio enfrentó limitaciones debido a la ubicación singular del dispositivo de Canon y posibles sesgos en las calificaciones de los médicos, ya que un médico evaluó más de la mitad de las radiografías.

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Canon Inc.