Con inteligencia artificial logran reducir hasta un 90% el tiempo de una resonancia magnética

Un grupo de investigadores de España logró un importante avance en el campo de la medicina y la tecnología al desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permite reducir hasta un 90 por ciento el tiempo necesario para realizar determinadas resonancias magnéticas, manteniendo un elevado nivel de precisión diagnóstica.

El trabajo fue desarrollado por el Instituto de Neurociencias (IN), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH), y fue publicado recientemente en la revista científica Communications Medicine.

Actualmente, muchos estudios de resonancia magnética requieren que el paciente permanezca inmóvil dentro del escáner durante períodos de entre 30 y 60 minutos. Con este nuevo método, ese tiempo podría reducirse de unos 40 minutos a aproximadamente 8 o 10 minutos, sin perder calidad en la información obtenida.

Según explicaron los investigadores, el avance propone un enfoque diferente en el uso de la IA aplicada a la neuroimagen.

En lugar de entrenar los modelos computacionales con datos reales de pacientes, el equipo utilizó simulaciones basadas en la física del proceso de difusión en el tejido cerebral. Estas simulaciones permiten recrear resonancias magnéticas de manera muy similar a las obtenidas en pacientes reales.

A partir de esos datos, se entrenaron sistemas inspirados en las neuronas biológicas, capaces de reconstruir información detallada del cerebro utilizando una cantidad mucho menor de imágenes.

La investigadora del CSIC, Silvia De Santis, explicó que reducir el tiempo de adquisición de imágenes permite incorporar técnicas mucho más avanzadas y obtener una mayor cantidad de información clínica útil para los profesionales médicos.

Uno de los aspectos más destacados del trabajo es que el sistema puede alcanzar altos niveles de precisión utilizando apenas un 10 por ciento de los datos que normalmente se necesitan para una resonancia avanzada.

El investigador Maximilian Eggl señaló que este avance podría tener un impacto directo en hospitales con largas listas de espera, ya que permitiría atender a más pacientes en menos tiempo y optimizar los recursos disponibles.

Además, la metodología podría abrir nuevas posibilidades en el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer, que suelen desarrollarse durante años antes de presentar síntomas visibles.

Los investigadores destacaron también que esta tecnología permite reanalizar resonancias magnéticas obtenidas hace décadas, utilizando herramientas modernas capaces de extraer información que antes no podía interpretarse.

Gracias al uso de simulaciones e inteligencia artificial, esos estudios antiguos podrían convertirse en una nueva fuente de datos relevantes para investigaciones sobre enfermedades neurológicas y diagnósticos tempranos. (NA)