como observamos Día Mundial de la Radiología, honramos el profundo impacto que la radiología ha tenido en la medicina moderna. Para celebrar esta ocasión, tenemos el privilegio de presentar una conversación con Dra. Regina Beets-Tan, doctora en medicina y doctora en filosofía, distinguido presidente del Departamento de Radiología del Instituto Holandés de Cáncer en Ámsterdam.
La Dra. Beets-Tan aporta una gran experiencia a nuestra discusión sobre las innovaciones tecnológicas que está ansiosa por ver en los próximos congresos de Radiología, su opinión sobre El papel de la IA en el campo y sus pensamientos sobre la atención centrada en el paciente.
Su experiencia y liderazgo han impulsado técnicas de imagen innovadoras y mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer, ofreciendo un rayo de esperanza a los pacientes de todo el mundo.
Tecnologías emergentes
Con la continua evolución de las tecnologías de imágenes, ¿qué innovaciones emergentes le entusiasma más escuchar en los próximos congresos de radiología?
Estoy verdaderamente entusiasmado por la oportunidad de mantenerme al día con las innovaciones de vanguardia que se están produciendo en nuestra disciplina. La evolución continua de la imagenología es un viaje extraordinario. Estamos viviendo un momento de transformación en radiología. Las imágenes orientan cada vez más el tratamiento y tienen un profundo impacto en el resultado del paciente. Un área que siempre espero con interés es el progreso en las modalidades de imágenes avanzadas, tanto en imágenes diagnósticas como intervencionistas. Nuevos desarrollos, como el progreso en la TC espectral y las tecnologías de conteo de fotones, así como Reconstrucción basada en IA en resonancia magnéticaEstán revolucionando no sólo los flujos de trabajo clínicos sino, lo más importante, el diagnóstico y seguimiento de enfermedades, especialmente en áreas como la oncología.
Un área particular de gran interés para mí es el desarrollo de la inteligencia artificial. (IA) en radiología. Nuevos modelos de lenguaje grande (LLM) aplicados a la radiología para agilizar la tarea de generación de informes, así como también cómo se puede utilizar la IA para Proporcionar más información sobre el cáncer, que vinculan las imágenes con los criterios de valoración clínicos, son mis aplicaciones preferidas. Estoy ansioso por participar en debates con líderes de la industria sobre estas innovaciones emergentes, aprender de la experiencia de mis colegas y explorar el potencial de la IA para mejorar la atención al paciente y hacer avanzar la práctica de la radiología.
IA y el Machine Learning
¿Cómo cree que la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático dará forma al futuro de la radiología y qué temas de debate espera tener con respecto a estas tecnologías?
Creo que estamos viviendo un impulso significativo en Europa en lo que respecta al desarrollo de infraestructuras de intercambio de datos para imágenes médicas. Estas infraestructuras tienen el potencial de impulsar avances sustanciales en modelos de IA innovadores para aplicaciones oncológicas. Un excelente ejemplo de este progreso es el Plataforma Cancer Image Europe, un proyecto de la UE cofinanciado por la Comisión Europea, que está coordinado por el Instituto Europeo de Investigación en Imágenes Biomédicas (EIBIR) y dirigido por el profesor Luis Marti-Bonmati del Hospital Universitari I Politècnic La Fe de Valencia, España.
Estoy ansioso por aprender de iniciativas similares que se llevan a cabo fuera de Europa y comprender cómo abordan consideraciones globales como la privacidad de los datos, la sostenibilidad y la colaboración entre el mundo académico y la industria. Las capacidades actuales en La implementación de IA depende en gran medida de la infraestructura y la tecnología. proporcionado por líderes de la industria, lo que permite la computación de alto rendimiento y el entrenamiento de modelos de IA a gran escala.
La radiología debe procurar establecer conexiones con sus socios: otros profesionales médicos, científicos, formuladores de políticas y socios de la industria, incluida la industria biofarmacéutica y los proveedores de tecnología.
Además de la base de datos e infraestructura para la IA, estoy particularmente interesado en explorar la integración de técnicas como radiómica y aprendizaje profundo con Biología molecular y biopsia líquidaEsta integración tiene el potencial de generar biomarcadores multiómicos mejorados. En última instancia, nuestro objetivo colectivo es desarrollar pruebas altamente sensibles y específicas basadas en imágenes que puedan aumentar las capacidades pronósticas y predictivas. Nuestro objetivo es transformar las imágenes médicas en una herramienta práctica para predecir resultados como la supervivencia libre de enfermedad (SSE) y la respuesta al tratamiento en varios tumores sólidos.
Radiómica y medicina de precisión
¿Puede analizar el papel de la radiómica en el avance de la medicina de precisión en los próximos años?
Actualmente, la radiómica es un campo de investigación consolidado dentro de la radiología, pero su adopción generalizada por parte de la comunidad oncológica sigue siendo el siguiente paso. En los próximos años veremos La radiómica evoluciona hacia una práctica y una técnica práctica que reduzca la variabilidad entre diferentes instituciones y escáneres. Me entusiasman los avances en técnicas de armonización de la calidad de imagen que pueden garantizar la coherencia en las características radiómicas.
Es esencial destacar que no solo las técnicas radiómicas son prometedoras para predecir los resultados clínicos, sino también las técnicas de aprendizaje profundo para Extracción de características profundas de las lesiones También han demostrado su potencial. Necesitamos acumular evidencia más sólida sobre estos métodos y generar conciencia, alentando a otras disciplinas a incorporarlos en sus procesos de toma de decisiones en medicina personalizada.
Atención Centrada en el Paciente
¿Cómo ha influido el cambio hacia una atención centrada en el paciente en las prácticas radiológicas?
El cambio hacia una atención centrada en el paciente ha tenido un impacto significativo en nuestra especialidad, poniendo mayor énfasis en brindar una atención médica más personalizada. La radiología está pasando de una práctica basada en el volumen a una práctica basada en el valor. iLa imagenología se ha vuelto esencial en la toma de decisiones sobre el tratamiento. y puede tener un profundo impacto en el resultado del paciente. La atención centrada en el paciente también ha desencadenado debates e iniciativas en torno al servicio más óptimo para nuestros pacientes. Este cambio ha traído consigo varios cambios y tendencias, entre los que se encuentran los siguientes: minimización de la exposición a la radiación, una comunicación mejorada con los pacientes, captando e incorporando los comentarios de los pacientes sobre nuestros procesos. Por último, pero no por ello menos importante, La IA puede tener impacto en la atención al paciente induciendo flujos de trabajo de diagnóstico optimizados, mejorando la interpretación de imágenes y acortando los tiempos de espera, todo lo cual contribuye a un enfoque más centrado en el paciente al mejorar la eficiencia y la conveniencia.
Reflexionando sobre nuestra esclarecedora discusión con Dra. Regina Beets-Tan, recordamos la naturaleza dinámica de la radiología y su papel fundamental en la medicina de precisión. Día Mundial de la RadiologíaCelebramos el progreso que hemos logrado en Adopción de IA y el aprendizaje automático para el tratamiento del cáncer, lo que está redefiniendo nuestro enfoque del diagnóstico y el tratamiento. Las ideas de la Dra. Beets-Tan subrayan el poder transformador de la radiómica y el potencial de las innovaciones tecnológicas para mejorar los resultados de los pacientes. De cara al futuro, nos inspira el espíritu colaborativo de esta comunidad, unida para aprovechar todo el potencial de la radiología para mejorar vidas.