La tecnología de la imagen médica en la actualidad y hacia dónde se dirige

Cuando se oye el término «imagen médica», la primera imagen que viene a la mente es la de una radiografía, o una radiografía como se conoce más comúnmente. Si bien las radiografías son el método más antiguo y aún el más empleado para la obtención de imágenes médicas, hay mucho más en este intrigante e innovador campo de la ciencia actual. En este artículo, intentamos repasar la situación actual y los últimos avances de la tecnología de la imagen médica, así como delinear las áreas en las que se prevén grandes avances en un futuro no muy lejano.

El término «tecnología de la imagen médica» tiene una definición amplia y abarca cualquier técnica que ayude a los profesionales de la medicina a ver el interior del cuerpo o zonas que no son visibles a simple vista. La visualización de estas estructuras puede ayudar en el diagnóstico de enfermedades, la planificación del tratamiento, la ejecución del mismo -por ejemplo, a través de una intervención guiada por imágenes- y el seguimiento y la vigilancia.

El vasto alcance del diagnóstico médico por imagen: en qué consiste

Hoy en día, el diagnóstico médico por imagen forma parte integral del diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades. La primera forma de diagnóstico por imagen médica fue la unidad de rayos X, introducida por Roentgen en 1895. Desde entonces, las imágenes radiográficas han avanzado mucho, y los rayos X tradicionales están siendo sustituidos rápidamente por la tomografía computarizada (TC), que combina la potencia del procesamiento informático con las imágenes de rayos X. Los escáneres de TC toman imágenes en tres planos diferentes. La propia tecnología de TC se ha ido perfeccionando a lo largo de los años. Se ha reducido el grosor de los cortes de imagen y ha llegado el TAC en espiral, que reduce drásticamente el tiempo de adquisición de imágenes.

La resonancia magnética (RM) surgió a finales del siglo XX, en un momento en el que la preocupación por la exposición a la radiación durante la obtención de imágenes médicas estaba en su punto álgido. Este sistema de imagen utiliza campos magnéticos naturales para adquirir imágenes de las estructuras internas del cuerpo. Aunque al principio la IRM tenía un uso diagnóstico limitado, las mejoras en los equipos han permitido que se convierta en la modalidad de imagen de elección para los tejidos blandos y las estructuras vasculares. Los equipos de RM más recientes son dispositivos compactos y abiertos que ya no hacen que los pacientes sientan claustrofobia.

La ultrasonografía es otra modalidad de imagen que no emplea radiación. Utiliza ondas sonoras reflejadas para obtener una imagen de los órganos internos. Una de las principales ventajas de los ultrasonidos es su portabilidad. Se ha extendido su aplicación médica, por ejemplo, para realizar exámenes a pie de cama, estudiar estructuras vasculares y evaluar la salud del feto en obstetricia.

Otras técnicas avanzadas de imagen médica han aprovechado el poder de los radioisótopos nucleares. La tomografía por emisión de positrones (PET) permite que los tejidos corporales capten moléculas radiomarcadas, como la glucosa. A continuación son detectadas por sensores y su distribución da pistas para el diagnóstico. La introducción de medios de contraste ha dado lugar a la obtención de imágenes de lugares específicos, como la angiografía por TC. El material radiomarcado se inyecta en el torrente sanguíneo y las estructuras vasculares pueden visualizarse fácilmente. Esto ayuda a identificar las anomalías vasculares y las hemorragias. Las moléculas radiomarcadas también pueden ser captadas por determinados tejidos, lo que ayuda a precisar el diagnóstico. Por ejemplo, el tecnecio-99 se utiliza en la exploración ósea y el yodo-131 se emplea para estudiar el tejido tiroideo. A menudo se combinan dos o más de las técnicas de imagen mencionadas para dar al médico una idea definitiva de lo que ocurre en el cuerpo del paciente.

Cómo ha progresado la tecnología de imagen médica a lo largo de los años

La tecnología de imagen médica ha progresado a pasos agigantados a lo largo de los años. Esto no se ha limitado a las modalidades a través de las cuales se adquieren las imágenes. Cada vez se hace más hincapié en el posprocesamiento y en las nuevas formas más avanzadas de compartir y almacenar las imágenes médicas. La idea es extraer el máximo beneficio de las tecnologías existentes y difundirlo entre el mayor número de personas posible.

En el ámbito del diagnóstico por imagen, los médicos pueden ahora manipular las imágenes para obtener mayores conocimientos e información a partir del mismo conjunto de datos.

Avances en el almacenamiento y la recuperación de datos de imagen

Con los diferentes tipos de dispositivos de imagen que se emplean hoy en día y los datos únicos que producen, la integración y la facilidad de colaboración son de interés primordial para los institutos sanitarios y los usuarios finales. Hoy en día, casi todos los tipos de imágenes se adquieren digitalmente y consisten en enormes archivos de datos. Un avance importante en este sentido ha sido la introducción del PACS (Sistema de Archivo y Comunicación de Imágenes). Se trata de una plataforma que permite el almacenamiento y la visualización integrados de imágenes médicas procedentes de diversos dispositivos y sistemas. En el servidor PACS, las imágenes se almacenan principalmente en el formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).

DICOM es un estándar desarrollado por el Colegio Americano de Radiólogos. Todas las imágenes, incluidas las tomografías computarizadas, las resonancias magnéticas, las ecografías y las tomografías por emisión de positrones, deben almacenarse, recuperarse y compartirse únicamente en el formato DICOM. El formato DICOM tiene los detalles del paciente incrustados en la imagen para minimizar los errores de diagnóstico. Hay varias aplicaciones de visualización DICOM disponibles en el mercado, y cada una de ellas tiene una serie de características diferentes que ayudan a los médicos en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.

Herramientas avanzadas de imagen médica

Tecnología de imagen médica en 3D

Una de las desventajas de las técnicas de imagen médica existentes han sido sus resultados bidimensionales, mientras que los tejidos y órganos del cuerpo son tridimensionales. Concebir una estructura en tres dimensiones requiere que los médicos observen cortes de imagen tomados desde diferentes ángulos y luego reconstruyan una imagen mental para su interpretación. Se trata de un proceso que requiere mucho tiempo y es propenso a errores. La obtención de imágenes en 3D ha sido durante mucho tiempo un objetivo de los fabricantes de software y dispositivos avanzados para la obtención de imágenes médicas. En la actualidad, varias aplicaciones DICOM ofrecen la representación de imágenes en 3D. Suele basarse en la reconstrucción de imágenes 2D. La reconstrucción en 3D ahorra a los médicos la molestia de pasar por múltiples imágenes de sección y reduce el enfoque a la zona de interés. Las imágenes en 3D también permiten el análisis volumétrico, que es una herramienta extremadamente útil a la hora de llegar a un diagnóstico clínico.

Otra rama de la reconstrucción en 3D es la reconstrucción multiplanar (MPR). La MPR es el proceso de obtener nuevos cortes de imágenes a partir del modelo reconstruido en 3D. Los nuevos cortes están en planos diferentes a los de los cortes que se adquirieron originalmente. Esto resulta especialmente útil cuando se rastrea el curso de estructuras importantes, como la aorta.

Proyecciones de intensidad

Los programas informáticos de diagnóstico por imagen tienen hoy en día múltiples funciones para ayudar a los profesionales sanitarios a estudiar su región de interés en detalle. Una de estas características es la proyección de intensidad. Los clínicos pueden elegir editar la imagen de un área reconstruida mostrando sólo los valores máximos o mínimos de la TC. Estas se denominan proyecciones de intensidad máxima y mínima, respectivamente (MIP y MINIP). Aumentan el contraste entre la zona de interés y los tejidos normales circundantes.

Verdaderas imágenes en 3D

La tecnología de reconstrucción en 3D todavía no es tan precisa como nos gustaría, y algunos médicos prefieren pasar por múltiples secciones en 2D para evitar errores. Un avance interesante en este campo es la imagen 3D «verdadera». Este innovador sistema de imágenes permite a los médicos ver e interactuar con una réplica virtual de un órgano o estructura corporal. La imagen aparece en forma de holograma y los médicos pueden girar virtualmente la estructura, cortar secciones transversales e identificar puntos de referencia anatómicos vitales. Esta herramienta podría resultar indispensable para planificar cirugías en el futuro.

Fusión de imágenes

En muchas aplicaciones DICOM existe una herramienta de imagen médica avanzada denominada fusión de imágenes. Permite fusionar dos o más conjuntos de datos de imágenes en un único archivo. De este modo se pueden combinar las ventajas de diferentes modalidades de imagen. Las técnicas de fusión de imágenes más frecuentes y útiles son la fusión de imágenes PET/TC y PET/RM, que combinan las ventajas de la PET, la TC y la RM. La PET ayuda a identificar y localizar la zona de interés (normalmente una zona maligna o inflamada). La TC proporciona un excelente detalle anatómico de la extensión de la lesión, así como de los planos tisulares implicados. La RM ayuda a conseguir la resolución de los tejidos blandos. Cuando se combinan, aumentan notablemente la sensibilidad y la especificidad de las investigaciones de diagnóstico por imagen.

Imagen en tiempo real

Tradicionalmente, siempre se ha entendido que habría un «desfase» entre el momento en que se adquiere la imagen y cuando se interpreta. Este desfase se debe al tiempo que se tarda en procesar y preparar la imagen, en presentarla al radiólogo y en que éste vea cada sección de la imagen y aplique sus conocimientos para interpretarla. Este desfase puede tener un impacto significativo en los resultados clínicos, especialmente en situaciones de emergencia como los traumatismos, donde el tiempo es esencial.

Hoy en día, muchos sistemas de imagen ofrecen resultados en «tiempo real», lo que significa que el desfase entre la adquisición de la imagen y la interpretación es mínimo o nulo. Los médicos pueden ver las imágenes en una pantalla mientras el paciente sigue en la unidad de diagnóstico por imagen. Esto no sólo reduce el retraso, sino que tiene la ventaja adicional de ver los sistemas corporales en funcionamiento en tiempo real y, por tanto, evaluar su integridad funcional. Por ejemplo, la función de deglución del esófago puede evaluarse de este modo para detectar posibles causas de disfagia. Del mismo modo, los movimientos fetales pueden verse en tiempo real con la ecografía. El poder de las imágenes en tiempo real permite a los cirujanos tomar decisiones intraoperatorias.

Un vistazo al futuro de la tecnología de imágenes médicas

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para simular la inteligencia humana. Esto se aplica principalmente a las funciones cognitivas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. En el contexto de las imágenes médicas, la IA puede ser entrenada para detectar anomalías en los tejidos humanos, ayudando así tanto al diagnóstico de enfermedades como al seguimiento de su tratamiento. La IA puede ayudar a los radiólogos de tres maneras. La IA puede examinar enormes conjuntos de datos de imágenes e información de pacientes a una velocidad sobrehumana. Esto puede agilizar los flujos de trabajo. En segundo lugar, la IA puede ser entrenada para detectar anomalías que son demasiado pequeñas para ser discernidas a simple vista. Esto puede mejorar la precisión del diagnóstico. En tercer lugar, la IA puede utilizarse para recuperar exploraciones de imagen anteriores de la historia clínica electrónica del paciente y compararlas con los resultados de las últimas exploraciones. También se pueden recuperar otros aspectos del registro médico electrónico del paciente, como los antecedentes médicos pertinentes, y utilizarlos para facilitar el diagnóstico.

Varias empresas han logrado incorporar la IA a los sistemas de diagnóstico por imagen, pero ninguna de ellas está disponible todavía para su uso comercial. Un ejemplo de software de imagen médica integrado en la IA es Viz, que mejora tanto la detección como el tiempo de tratamiento en pacientes con obstrucciones de grandes vasos (LVO). El programa es capaz de examinar múltiples imágenes en varias bases de datos de hospitales para detectar OVM. Si se detecta una OVL, el programa puede alertar tanto al especialista en ictus como al médico de atención primaria del paciente para garantizar que éste reciba un tratamiento rápido. En el caso de una enfermedad con límite de tiempo como el ictus, esto tiene el efecto de mejorar en gran medida los resultados y reducir la carga de costes del sistema sanitario.

Aplicaciones basadas en la nube

Tanto el rápido avance de la tecnología de la imagen como el uso omnipresente de las imágenes médicas en la asistencia sanitaria han dado lugar a la urgencia de encontrar formas innovadoras de almacenar y compartir datos de imágenes médicas. En este contexto, la tecnología en la nube ha surgido como uno de los principales determinantes del futuro de la tecnología de la imagen médica. La tecnología en la nube permite almacenar y compartir datos independientemente de la ubicación geográfica con la ayuda de Internet. Las aplicaciones de imagen médica basadas en la nube facilitan el almacenamiento y la recuperación de archivos de imagen en formato DICOM. Aumentan la eficiencia y reducen los costes. Los profesionales de la salud pueden colaborar con datos de imágenes médicas de todo el mundo. El resultado final son mejores resultados sanitarios para los pacientes.

Las aplicaciones basadas en la nube también mejoran el proceso de «blockchain». Una ‘cadena de bloques’, en términos sencillos, es la adición de un nuevo registro digital a uno antiguo, al igual que se añade un nuevo eslabón a una cadena física existente. Las imágenes disponibles en la nube pueden añadirse a una cadena de bloques, lo que hace que la información médica del paciente sea accesible para cualquier médico en cualquier parte del mundo.

PostDICOM – En la vanguardia de la tecnología de imágenes médicas

PostDICOM combina lo mejor de lo último en tecnología de imágenes médicas. Es una de las pocas aplicaciones de visualización DICOM basadas en la nube que existen. Los archivos DICOM almacenados en el servidor PACS en la nube están protegidos con encriptación SSL. PostDICOM incorpora tecnología de imágenes médicas en 3D y ofrece funciones avanzadas de manipulación de imágenes, como la reconstrucción multiplanar, la proyección de intensidad (máxima, media y mínima) y la fusión de imágenes. Los documentos clínicos también pueden almacenarse y visualizarse con la aplicación. Es compatible con los principales sistemas operativos (Windows, Mac OS, Linus), y se puede acceder a ella desde ordenadores portátiles, tabletas y teléfonos inteligentes. Lo mejor de todo es que, para los usuarios básicos, es absolutamente gratuito, y el uso gratuito viene con 50 GB de espacio de almacenamiento en la nube.