La automatización podría revolucionar la correlación entre resonancias magnéticas de rodilla y hallazgos quirúrgicos, ofreciendo una solución para los apretados horarios de los radiólogos.
Este innovador análisis, publicado en JACR, promete cambiar la forma en que evaluamos y diagnosticamos lesiones en la articulación de la rodilla.
La resonancia magnética, una herramienta crucial para detectar posibles desgarros de ligamentos, se ha unido a la cirugía artroscópica, el estándar de oro en la evaluación de estas imágenes.
Sin embargo, factores como la calidad de la resonancia y la familiaridad entre radiólogos y cirujanos ortopédicos pueden afectar la precisión de la correlación, según expertos de la Cleveland Clinic.
Esta novedosa automatización promete no solo mejorar la calidad de los informes diagnósticos, sino también agilizar el proceso que, de lo contrario, sería manual y laborioso.
La Cleveland Clinic ha liderado este cambio, y los resultados iniciales indican un avance con “implicaciones amplias y de gran alcance” para la especialidad.
El objetivo
Establecer y evaluar un flujo de trabajo automatizado para capturar de manera prospectiva y correlacionar los hallazgos de resonancia magnética de rodilla con los hallazgos quirúrgicos en un gran centro médico.
En el estudio, los científicos demostraron la posibilidad de crear un proceso que automatice la correlación radiológica-quirúrgica a través de un panel de control, integrándolo eficazmente en la práctica clínica.
Esto no solo ahorra tiempo a los radiólogos, sino que también proporciona una revisión mucho más detallada y personalizada que los métodos anteriores.
Los números del estudio
Se analizaron datos de 3,187 pacientes (1,669 hombres; edad media, 47 años). La correlación automática estuvo disponible para el 60% de los casos, con una precisión diagnóstica de la resonancia magnética en general del 93%.
En los casos revisados manualmente, el número de casos que se pudieron correlacionar con la cirugía fue mayor (84%). La concordancia entre la revisión automática y manual fue del 99% cuando ambos estuvieron disponibles .
Altahawi y su equipo vislumbran un futuro donde estas herramientas de captura de datos permitan la creación de vastas bases de datos, impulsando iniciativas de calidad, investigación y educación.
Además, señalan que los paneles de control radiológicos tienen el potencial de catalizar avances en inteligencia artificial, rentabilidad y servicios de salud a nivel de población, al correlacionar hallazgos de imágenes con múltiples estándares de referencia.
Para conocer más sobre este tema recomendamos visitar la Revista del Colegio Americano de Radiología JACR y acceder al artículo completo.
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