{"id":21560,"date":"2020-08-18T13:00:52","date_gmt":"2020-08-18T13:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/es\/?p=21560"},"modified":"2020-09-03T14:29:35","modified_gmt":"2020-09-03T14:29:35","slug":"como-la-ia-esta-acelerando-los-escaneres-de-resonancias-magneticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/es\/news\/2020\/08\/como-la-ia-esta-acelerando-los-escaneres-de-resonancias-magneticas\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la IA est\u00e1 acelerando los esc\u00e1neres de resonancias magn\u00e9ticas"},"content":{"rendered":"<p><em>fastMRI es un proyecto de investigaci\u00f3n con el fin de mejorar las resonancias magn\u00e9ticas para millones de personas y avanzar en la investigaci\u00f3n con inteligencia artificial<\/em><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-21561 size-large\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=890&#038;resize=890%2C501\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"501\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=1920 1920w, https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/AI_Blog_fastMRI_Desktop.jpg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 890px) 100vw, 890px\" \/><\/p>\n<p>Imagina que est\u00e1s en el hospital, con dolor y ansiedad por el diagn\u00f3stico que te puedan dar. Tu m\u00e9dico solicita una resonancia magn\u00e9tica, lo que significa esperar hasta que haya un hueco disponible para tumbarte dentro del estrecho tubo del esc\u00e1ner y estar perfectamente quieto durante casi una hora. A medida que la m\u00e1quina de resonancia magn\u00e9tica recoge los datos, s\u00f3lo te acompa\u00f1a el golpeteo intermitente de la corriente el\u00e9ctrica en las bobinas magn\u00e9ticas del esc\u00e1ner. Si te mueves durante el escaneo, la imagen podr\u00eda no ser lo suficientemente clara como para ser \u00fatil, lo que podr\u00eda llevarte a tener que pedir una nueva cita y empezar todo el proceso de nuevo.<\/p>\n<p>Las resonancias magn\u00e9ticas suelen ser la mejor herramienta para diagnosticar problemas en los \u00f3rganos, m\u00fasculos y otros tejidos blandos. Pero, incluso con los recientes avances, el esc\u00e1ner tarda mucho tiempo en reunir los datos necesarios. El proceso es inc\u00f3modo para cualquiera, y puede ser hasta inviable para los m\u00e1s peque\u00f1os o los enfermos graves.<\/p>\n<p>El tiempo que se tarda en completar una resonancia magn\u00e9tica no s\u00f3lo hace que la experiencia del paciente sea m\u00e1s agotadora, sino que tambi\u00e9n limita la cantidad de personas que pueden ser escaneadas en un d\u00eda determinado. Incluso algunos tipos de tejido est\u00e1n en constante movimiento mientras se realiza la exploraci\u00f3n, por lo que una imagen que tarda mucho tiempo en generarse puede en ocasiones resultar demasiado borrosa para ser \u00fatil. Adem\u00e1s, cuando los m\u00e9dicos necesitan informaci\u00f3n r\u00e1pidamente, a menudo deben recurrir a otra tecnolog\u00eda en lugar de esperar a que el esc\u00e1ner de resonancia magn\u00e9tica termine. Alternativas como los rayos X y las tomograf\u00edas computarizadas son mucho m\u00e1s r\u00e1pidas, pero a diferencia de las resonancias magn\u00e9ticas, exponen el cuerpo a la radiaci\u00f3n ionizante. Incluso, con algunos tipos de tejido, las resonancias magn\u00e9ticas pueden revelar m\u00e1s detalles que estas alternativas.<\/p>\n<p>Los investigadores de Facebook AI se han unido a m\u00e9dicos y expertos en im\u00e1genes m\u00e9dicas del NYU Langone Health para resolver este problema y avanzar en la investigaci\u00f3n con inteligencia artificial. Estamos usando la IA para crear im\u00e1genes completas a partir de muchos menos datos en bruto. Dado que la recolecci\u00f3n de esos datos es lo que hace que las resonancias magn\u00e9ticas sean tan lentas, este proyecto tiene el potencial de acelerar el proceso de escaneo significativamente. As\u00ed que un d\u00eda, en un futuro no muy lejano, solo har\u00e1 falta permanecer unos minutos en el tubo del esc\u00e1ner para generar una imagen totalmente n\u00edtida.<\/p>\n<p>Despu\u00e9s de dos a\u00f1os de trabajo en la iniciativa fastMRI, Facebook AI y NYU Langone han alcanzado un importante hito. Un nuevo estudio cl\u00ednico, que se publicar\u00e1 en el<em> American Journal of Roentgenology<\/em>, muestra por primera vez que las im\u00e1genes de fastMRI son intercambiables con las de las resonancias magn\u00e9ticas regulares. El estudio se centr\u00f3 espec\u00edficamente en las exploraciones de rodilla, y ahora estamos trabajando para ampliar los resultados a otras partes del cuerpo.<\/p>\n<p>\u201c<em>Este es un paso importante hacia la aceptaci\u00f3n cl\u00ednica y la utilizaci\u00f3n de las resonancias magn\u00e9ticas aceleradas<\/em>\u201d, asegura el Dr. Michael P. Recht, profesor de Louis Marx y presidente de Radiolog\u00eda de NYU Langone Health.<\/p>\n<div style=\"width: 640px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-21560-1\" width=\"640\" height=\"360\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/FastMRI_overview.mp4?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/FastMRI_overview.mp4\">https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2020\/08\/FastMRI_overview.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p><strong>Ondas de radio, imanes y matem\u00e1ticas<\/strong><\/p>\n<p>Para entender c\u00f3mo funcionan las resonancias fastMRI, es \u00fatil conocer primero c\u00f3mo funcionan las resonancias magn\u00e9ticas tradicionales.<\/p>\n<p>Para crear la imagen que revisa el cl\u00ednico o radi\u00f3logo, las m\u00e1quinas de resonancia magn\u00e9tica utilizan campos magn\u00e9ticos que interact\u00faan con \u00e1tomos de hidr\u00f3geno en los tejidos blandos y los \u00f3rganos vitales del cuerpo. Estos \u00e1tomos luego emiten se\u00f1ales que act\u00faan como balizas que indican el lugar en el cuerpo en el que se sit\u00faan los \u00e1tomos. El esc\u00e1ner recoge las se\u00f1ales en forma de una secuencia de mediciones individuales de frecuencia 2D, tambi\u00e9n conocido como datos del espacio k.<\/p>\n<p>Una vez que todos los datos se han recopilado, el sistema aplica una f\u00f3rmula matem\u00e1tica compleja -una transformaci\u00f3n de Fourier inversa- a los datos del espacio k para crear im\u00e1genes detalladas de resonancia magn\u00e9tica de rodilla, espalda, cerebro, o cualquier otra zona del cuerpo. Sin un conjunto completo de datos, las matem\u00e1ticas no pueden se\u00f1alar exactamente de d\u00f3nde procede cada se\u00f1al.<\/p>\n<p><strong>La IA se une a las resonancias magn\u00e9ticas<\/strong><\/p>\n<p>El equipo de fastMRI utiliz\u00f3 una forma completamente diferente de crear una imagen, una que requiere mucho menos datos en bruto. Los investigadores construyeron una red neuronal y la entrenaron usando el conjunto de datos de c\u00f3digo abierto m\u00e1s grande del mundo de resonancias magn\u00e9ticas de rodilla, que fue creado y compartido por NYU Langone Health como parte de la iniciativa fastMRI. (Todos los datos utilizados en el proyecto, incluyendo los escaneos utilizados para este estudio, pertenecen al conjunto de datos de c\u00f3digo abierto que NYU Langone cre\u00f3 en 2018. Antes de que los datos fueran de c\u00f3digo abierto, NYU Langone se asegur\u00f3 de que todos los escaneos fueran anonimizados, y que ninguna informaci\u00f3n de pacientes estuviera disponible para los revisores o investigadores que trabajan en el proyecto fastMRI).<\/p>\n<p>El equipo de investigaci\u00f3n de fastMRI elimin\u00f3 aproximadamente tres cuartas partes de los datos en bruto en cada escaneo y luego introdujo la informaci\u00f3n restante en el modelo de IA. El modelo aprendi\u00f3 as\u00ed a generar im\u00e1genes completas a partir de datos reducidos. Adem\u00e1s, las im\u00e1genes creadas por el modelo de IA no solo se parec\u00edan a las resonancias magn\u00e9ticas gen\u00e9ricas, sino que las im\u00e1genes generadas por IA coincid\u00edan con la imagen creada por el proceso est\u00e1ndar de resonancia magn\u00e9tica m\u00e1s lenta. Imagina coger s\u00f3lo 250 piezas de un puzzle de 1.000 piezas y luego completar toda la imagen de una manera que no s\u00f3lo parezca plausible, sino que tambi\u00e9n coincida exactamente con el rompecabezas completo que se muestra en la caja. Esa es una estimaci\u00f3n aproximada de lo que el equipo de fastMRI fue capaz de hacer con su modelo.<\/p>\n<p>La aproximaci\u00f3n de fastMRI es diferente a cualquier otro intento de aplicar IA en la medicina. A menudo, estos algoritmos suelen automatizar la revisi\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas para determinar problemas potenciales, de la misma manera que lo har\u00eda un m\u00e9dico. En cambio, fastMRI no intenta realizar el trabajo de los expertos m\u00e9dicos, sino que crea im\u00e1genes a partir de informaci\u00f3n limitada. Radi\u00f3logos y cl\u00ednicos pueden utilizar las im\u00e1genes fastMRI de la misma manera que las normales. La \u00fanica diferencia es que el paciente no tiene que permanecer en el tubo de escaneo durante un tiempo tan prolongado como antes.<\/p>\n<p><strong>Los radi\u00f3logos ponen a prueba fastMRI<\/strong><\/p>\n<p>Los investigadores detr\u00e1s de fastMRI tuvieron que asegurarse de que su modelo no sacrificaba la precisi\u00f3n por la velocidad. Alguna p\u00e9rdida de detalle pasado por alto o alg\u00fan mal modelado en una imagen podr\u00eda significar la diferencia entre encontrar un ligamento roto o un posible tumor, y dar a los pacientes un informe incorrecto o poco claro.<\/p>\n<p>El estudio cl\u00ednico que se publicar\u00e1 en el <em>American Journal of Roentgenology<\/em> demuestra que los modelos de IA de fastMRI crean im\u00e1genes tan exactas, \u00fatiles y fiables como las resonancias magn\u00e9ticas est\u00e1ndar. Tambi\u00e9n muestra que fastMRI puede generar im\u00e1genes de resonancias magn\u00e9ticas \u00abintercambiables desde el punto de vista del diagn\u00f3stico\u00bb de lesiones de rodilla, al mismo tiempo que utiliza alrededor de un 75 por ciento menos de datos en bruto de la m\u00e1quina de escaneo. De hecho, los expertos radi\u00f3logos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las im\u00e1genes aceleradas por IA de las convencionales. (M\u00e1s detalles est\u00e1n disponibles en el estudio y en este post en el blog de Facebook sobre la IA).<\/p>\n<p><strong>Avanzando hacia resonancias magn\u00e9ticas m\u00e1s r\u00e1pidas para todo aquel que lo necesite<\/strong><\/p>\n<p>El estudio cl\u00ednico que presentamos hoy es un paso adelante muy importante, pero hay muchos m\u00e1s avances por llegar. Pr\u00f3ximamente, los investigadores de Facebook AI y NYU Langone quieren demostrar que la resonancia magn\u00e9tica r\u00e1pida funciona igual de bien con otros \u00f3rganos vitales, como el cerebro. FastMRI tambi\u00e9n ha publicado sus datos, sus modelos y su c\u00f3digo para que otros investigadores puedan construir sobre su trabajo y contribuir con nuevas ideas. El equipo de fastMRI espera que este enfoque abierto acelere el progreso y conduzca a nuevas formas de usar la IA para acelerar las exploraciones de resonancia magn\u00e9tica. Adem\u00e1s, como hemos compartido nuestros modelos en abierto, los fabricantes de aparatos de resonancia magn\u00e9tica son libres de probar fastMRI con sus m\u00e1quinas ahora mismo, y ofrecer cuanto antes sus ventajas a los pacientes.<\/p>\n<p>Todav\u00eda queda trabajo por hacer en fastMRI, pero un d\u00eda no muy lejano, las resonancias magn\u00e9ticas aceleradas con IA podr\u00e1n ayudar a millones de personas en todo el mundo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un nuevo estudio cl\u00ednico muestra por primera vez que las im\u00e1genes de fastMRI son intercambiables con las de las resonancias magn\u00e9ticas 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