Detección automática utilizando redes neuronales para identificar y corregir artefactos en imágenes médicas, mejorando la precisión diagnóstica

Abstract

La presencia de artefactos en imágenes médicas, como las generadas por resonancia magnética (RM) y tomografía computarizada (TC), constituye un desafío para la precisión diagnóstica, al introducir distorsiones que pueden comprometer la interpretación clínica y la toma de decisiones. Estos artefactos pueden originarse por movimiento del paciente, fallos técnicos o interferencias externas, afectando directamente la calidad visual y el flujo de trabajo clínico. En respuesta a esta problemática, la IA, especialmente a través de redes neuronales artificiales (ANN) y convolucionales (CNN), surge como una alternativa innovadora para la detección y corrección automática de estos defectos visuales. Este estudio, de enfoque cualitativo, analiza el impacto técnico, clínico y ético de la aplicación de estas tecnologías en el procesamiento de imágenes médicas. La investigación incluye una revisión documental y el análisis de arquitecturas como U-Net, utilizadas en segmentación y mejora de imágenes biomédicas. Los hallazgos sugieren que las redes neuronales superan a los métodos tradicionales en precisión, velocidad y automatización, permitiendo una mejora significativa en la calidad diagnóstica, al tiempo que optimizan procesos mediante su integración con sistemas PACS inteligentes. Sin embargo, persisten desafíos relacionados con la explicabilidad algorítmica, la interoperabilidad con sistemas clínicos, la capacitación del personal y la garantía de equidad y protección de datos del paciente. En conclusión, la implementación responsable de redes neuronales en imagenología médica representa una oportunidad transformadora para avanzar hacia una medicina más precisa, automatizada, ética y centrada en el paciente. Palabras clave: Inteligencia Artificial, redes neuronales, artefactos, diagnóstico automático, aprendizaje profundo, ética médica, U-Net.