En el contexto de las imágenes diagnósticas, los algoritmos de inteligencia artificial (IA) pueden analizar grandes volúmenes de datos, extraer patrones y ayudar a los ortopedistas y radiólogos en la toma de decisiones. Estos modelos pueden entrenarse para alcanzar altos niveles de sensibilidad y especificidad en la detección de fracturas. Sin embargo, la integración de la IA en la práctica clínica plantea varios interrogantes, desafíos y limitaciones que deben ser tomados en consideración.

Las fracturas son una condición común que <a href="https://www.docred.com/articulos/articulo-medico-riesgo-fractura-inhibidores-sglt-2otros-hipoglucemiantes" target="_self">requiere un diagnóstico preciso y oportuno</a> para la planificación adecuada de su tratamiento.1 Tradicionalmente, el diagnóstico depende, en gran medida, de la experiencia del observador (ortopedista, radiólogo, etc.), quien analiza las imágenes de rayos X para detectar y clasificar las fracturas.1Sin embargo, este proceso puede demandar mucho tiempo, ser subjetivo y propenso a errores, en particular cuando se trata de ambos extremos de un amplio espectro diagnóstico (patrones de fractura complejos o lesiones muy sutiles).1 Sabemos que la IA abarca una gama de técnicas que permiten a las máquinas imitar la inteligencia humana.1,2En el contexto de las imágenes médicas, sus algoritmos pueden analizar grandes volúmenes de datos, extraer ciertos patrones y hacer predicciones o ayudar en los procesos de toma de decisiones.1-3 Por tanto, la IA se ha considerado prometedora en el campo de la ortopedia y podría ofrecer soluciones para mejorar el diagnóstico radiológico de las fracturas.1, 2<h4>Pero ¿cómo es esto posible?</h4>Los algoritmos de IA, impulsados por técnicas de deep learning, aprendizaje profundo o automatizado, logran aprender grandes cantidades de datos (gráficos y de texto) y extraer patrones significativos, lo que permite, en última instancia, la detección, localización y clasificación de las fracturas, casi de forma automática y con un alto grado de precisión.1-3Los mecanismos de atención son, por ejemplo, un elemento importante, que permite que estos modelos se centren en aquellas partes de las imágenes de rayos X que tienen más probabilidades de involucrar una fractura.1 Al atender selectivamente algunas de estas áreas, los modelos de IA pueden mejorar su nivel de precisión y eficiencia diagnóstica.1<h3>Más allá del diagnóstico por imagen</h3>Los modelos pueden entrenarse para optimizar el rendimiento y alcanzar altos niveles de sensibilidad y especificidad en la detección de estas lesiones.1 Además, podría llegar a ser estandarizado y consistente, para reducir la variabilidad entre observadores y mejorar, eventualmente, los resultados clínicos de los pacientes.1, 2No obstante, el papel de la IA va más allá de la detección y clasificación de una fractura.1 Algunas de sus técnicas <a href="https://www.docred.com/casos/caso-clinico-antebrazo-flotante-como-tratarlo" target="_self">también pueden ser empleadas para analizar informes de radiología</a>, extraer información clínica importante e integrarla con los datos de imágenes, a fin de facilitar una evaluación más integral de los pacientes.1Sin embargo, la integración de estas técnicas en la práctica clínica plantea consideraciones importantes relacionadas con:1<ul><li>Privacidad de los datos e implicaciones éticas.</li><li>Necesidad de marcos regulatorios y de validación sólidos.</li></ul><h3>Principales desafíos y limitaciones</h3>En un sentido práctico, en áreas que requieren el procesamiento de grandes cantidades de datos, con resultados deseados relativamente simples, la IA suele desempeñarse bien y es probable que ofrezca, con el tiempo, una gran eficiencia.3 Sin embargo, para tareas más complejas, no ha logrado igualar la precisión y confiabilidad de los esquemas tradicionales impulsados por humanos.3Como se ha visto en otras áreas de la medicina (e incluso en las no médicas), es probable que la IA continúe perfeccionándose para encontrar mayor consistencia en muchos aspectos.3 Mientras tanto, no cabe duda que deben abordarse varios desafíos para una implementación efectiva de estas técnicas en el diagnóstico radiológico de fracturas.1-3 La tabla 1 los resume.<figure class="image"><img src="https://res.cloudinary.com/docred/image/upload/t_optimization/v1693055146/Tabla_1_Principales_desafios_y_limitaciones_en_el_empleo_de_IA_en_el_diagnostico_de_fracturas_37c98021f0.webp" /></figure><h3>En conclusión</h3>Todo lo descrito da una idea del modo como las instituciones sanitarias pueden verse afectados en la próxima década: dado el potencial que tiene la IA, se deben desarrollar aplicaciones intuitivas y amigables con el usuario <a href="https://www.docred.com/guias/guia-medica-prevencion-isq-trauma-extremidad" target="_self">para guiar a los médicos a través de los datos y las imágenes</a> más críticas disponibles.2Todavía no se sabe con precisión cómo serán los próximos años.1,2 Lo que sí es seguro es que, si bien la IA aún no está en capacidad de llevar a cabo todas las tareas complejas que realizan los seres humanos, sus técnicas sí pueden incorporarse a los flujos de trabajo y aumentar exponencialmente el rendimiento.2<figure class="poll" data-id="756">{ Poll ID: 756}</figure>Comentario editorialIntegrar los diferentes modelos de aprendizaje profundo que ofrece la IA y los enfoques más recientes de imagen multimodal ha demostrado resultados prometedores. Aunque todavía existen desafíos interesantes, abordar el nivel de sesgo, garantizar la privacidad/seguridad de los datos del paciente y promover la transparencia, resultará crucial para una adopción responsable y menos desigual de la IA en el diagnóstico clínico y por imagen de las fracturas.

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