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El asombroso viaje de las pruebas asistidas por computadora: ¿Cómo pasó del laboratorio en la década de 1950 al hospital?
En la medicina contemporánea, la tecnología de detección asistida por computadora (CADe) es sin duda una herramienta importante para mejorar el diagnóstico y ayudar a los médicos a mejorar la eficiencia y precisión de los servicios médicos. La tecnología se remonta a la década de 1950, pero los avances en potencia informática y algoritmos han ampliado sus aplicaciones, cambiando el rostro de los diagnósticos médicos.
La detección asistida por computadora, o diagnóstico asistido por computadora, proporciona a los médicos excelentes herramientas para interpretar imágenes médicas. Ya sea que se trate de rayos X, resonancia magnética, endoscopia o tecnología de diagnóstico ultrasónico, los datos de imágenes generados deben ser analizados cuidadosamente por personal médico profesional. En un corto período de tiempo, necesitan examinar la cantidad cada vez mayor de información para extraer información sanitaria clave, que es precisamente el punto fuerte del sistema CADe.
Los sistemas CAD se han vuelto más sofisticados con el tiempo y ahora pueden identificar automáticamente una variedad de lesiones, incluidos tumores. Por ejemplo, muchos centros de detección de cáncer lo han aplicado a la mamografía, la endoscopia de colon y la detección del cáncer de pulmón para mejorar la precisión del diagnóstico. Del laboratorio en los años 50 a la aplicación clínicaLos sistemas CADe procesan imágenes o vídeos digitales para respaldar la toma de decisiones médicas al marcar estructuras anormales significativas.
Ya a finales de la década de 1950, la llegada de las computadoras modernas impulsó a investigadores de muchos campos a explorar las posibilidades de los sistemas de diagnóstico médico asistidos por computadora. Inicialmente, los sistemas CAD utilizaban principalmente diagramas de flujo, comparación de patrones estadísticos y bases de conocimiento para impulsar sus procesos de toma de decisiones. En la década de 1970 comenzaron a aparecer algunos de los primeros sistemas CAD, a menudo denominados "sistemas médicos expertos". El desarrollo de estos sistemas no sólo promovió la educación, sino que también sentó las bases para futuros sistemas CAD.
A medida que el CAD evolucionó, los investigadores se dieron cuenta gradualmente de las limitaciones de estos primeros sistemas y comenzaron a utilizar métodos de minería de datos más avanzados.
En las décadas de 1980 y 1990, la aparición de métodos de minería de datos permitió que los sistemas CAD se volvieran más flexibles y eficientes. En 1998, la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) aprobó el lanzamiento del primer sistema CAD de mamografía comercial, ImageChecker, que puso oficialmente los sistemas CAD en uso clínico.
Evolución y desafíos tecnológicos Los sistemas CAD funcionan sobre la base de una tecnología de reconocimiento de patrones altamente sofisticada. Al escanear grandes cantidades de imágenes médicas, el sistema puede identificar estructuras sospechosas y marcarlas. Sin embargo, esta tecnología aún enfrenta muchos desafíos, especialmente en términos de datos de entrada y sistemas de procesamiento y evaluación.Aunque el sistema CAD puede mejorar la tasa de detección de lesiones, no puede alcanzar una tasa de detección del 100% y puede generar falsos positivos (FP).
Actualmente, los investigadores están buscando una nueva generación de algoritmos para abordar el bajo rendimiento de los sistemas CAD en escenarios como enfermedades múltiples. Además, el diseño y la implementación eficaces de registros médicos electrónicos (EHR) son fundamentales para el éxito de un sistema CAD.
Estado actual de la solicitud
Actualmente, la tecnología CAD se utiliza ampliamente en el diagnóstico de cáncer de mama, cáncer de pulmón, cáncer de colon, retinopatía diabética y muchas otras enfermedades. Especialmente en la mamografía, los sistemas CAD pueden ayudar a los médicos a identificar tumores benignos y malignos, y en la detección del cáncer de pulmón, los sistemas CAD de síntesis de vídeo se consideran herramientas auxiliares valiosas.
A través de estos sistemas, los profesionales médicos pueden tomar decisiones diagnósticas más informadas y mejorar la calidad de vida de sus pacientes.
Sin embargo, algunos estudios han señalado que si bien los sistemas CAD pueden mejorar las tasas de detección de enfermedades, también pueden aumentar el riesgo de falsos positivos. Por este motivo, cada vez más hospitales están adoptando gradualmente tecnologías emergentes, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, para combinar de forma más eficaz las ventajas de los sistemas CAD y superar sus deficiencias originales.
