Inteligencia artificial para la optimización de parámetros de RM en Esclerosis Múltiple: impacto en diagnóstico y seguimiento

Abstract

Esta investigación se centra en la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AA) para optimizar los parámetros de imagen en resonancia magnética (RM), con el objetivo de mejorar el diagnóstico y seguimiento de la esclerosis múltiple (EM), una enfermedad neurodegenerativa crónica caracterizada por su marcada heterogeneidad clínica y morfológica. Dado que la RM es la principal herramienta para identificar, clasificar y monitorear las lesiones desmielinizantes asociadas a la EM, resulta esencial asegurar una alta calidad de imagen y adaptar los parámetros técnicos a las particularidades de cada paciente. Desde esta perspectiva, la integración de algoritmos de IA ha demostrado ser una herramienta eficaz para personalizar protocolos de adquisición, Optimizar la precisión diagnóstica y minimizar la exposición a la radiación (en modalidades complementarias como la TC), y detectar con mayor precisión lesiones pequeñas o de difícil visualización, superando las limitaciones del diagnóstico humano convencional. Además, la inteligencia artificial permite predecir la progresión de la enfermedad y evaluar la respuesta a los tratamientos, lo que favorece un abordaje clínico más personalizado, oportuno y eficiente. El almacenamiento en la nube es una herramienta fundamental en este proceso, ya que facilita el manejo de grandes volúmenes de datos DICOM, el acceso remoto en tiempo real, la integración con plataformas de IA y la escalabilidad necesaria para soportar el análisis de imágenes en pacientes con EM. Sin embargo, su implementación tiene desafíos significativos afines a la protección de datos sensibles, la interoperabilidad con sistemas tradicionales, los costos operativos, la dependencia de la conectividad a internet y la necesidad de formación del personal. 5 Finalmente, se reconocen desafíos éticos y técnicos propios del uso de IA en la práctica médica, tales como la dependencia excesiva de los algoritmos, los riesgos de sesgos en los modelos predictivos, la calidad y representatividad de los datos de entrenamiento y la necesidad de establecer marcos normativos que garanticen la transparencia, la responsabilidad y la equidad en la toma de decisiones clínicas asistidas por IA. La colaboración interdisciplinaria entre radiólogos, neurólogos, bioinformáticos y expertos en ética será clave para una implementación segura, efectiva y humana de estas tecnologías en el contexto de la esclerosis múltiple.