Investigadores de la Universidad de Missouri han presentado TagGen, un modelo basado en IA que reduce la duración de las resonancias magnéticas cardíacas en un 90 %, a la vez que mejora significativamente la calidad de la imagen. Esta tecnología de vanguardia promete revolucionar el diagnóstico cardíaco, ofreciendo evaluaciones más rápidas y precisas, y mejores resultados para los pacientes.
En un avance que podría revolucionar la atención cardíaca, investigadores de la Facultad de Medicina y la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Missouri (MU) han presentado un modelo de inteligencia artificial (IA), TagGen, que transforma las exploraciones cardíacas por resonancia magnética de baja calidad en imágenes de alta resolución, al tiempo que reduce el tiempo de exploración en aproximadamente un 90%.
Las resonancias magnéticas cardíacas (RM) son vitales para diagnosticar enfermedades cardíacas, ya que revelan el funcionamiento del corazón e identifican posibles problemas. Sin embargo, estas exploraciones suelen ser de baja calidad debido al movimiento del paciente. Las resonancias magnéticas tradicionales suelen durar entre 30 y 90 minutos, lo que supone un reto tanto para los pacientes como para los profesionales médicos.
Aquí es donde interviene TagGen. Desarrollado por investigadores de la MU, el modelo asistido por IA mejora significativamente la claridad de las imágenes de resonancia magnética, lo que facilita a los médicos observar la función del corazón.
“Si se tiene una imagen borrosa, hay muy pocas maneras de recuperar los detalles finos o la calidad de la imagen”, declaró en un comunicado de prensa el investigador principal, Changyu Sun, profesor adjunto de radiología en la Facultad de Medicina de Mizzou y profesor adjunto de ingeniería biomédica en la misma facultad. “La nitidez revela información muy importante para el diagnóstico clínico, como la presencia de movimientos anormales o alguna disfunción”.
Una de las principales ventajas de TagGen es su capacidad para mejorar la visibilidad de las líneas de seguimiento, marcadores que rastrean el movimiento muscular dentro del corazón. Este mayor nivel de detalle permite a los profesionales de la salud identificar las áreas del corazón que no funcionan correctamente, lo que facilita diagnósticos y planes de tratamiento más precisos.
El proceso mejorado con inteligencia artificial no solo mejora la calidad de la imagen, sino que también reduce el tiempo que los pacientes necesitan para contener la respiración durante la exploración, de más de 20 latidos a solo tres.
“Durante una resonancia magnética cardíaca, se les pide a los pacientes que contengan la respiración para reducir el movimiento del pecho al respirar, lo que ayuda a crear imágenes más nítidas”, añadió Sun. “Algunas exploraciones requieren más de 20 latidos, lo que dificulta que los pacientes contengan la respiración. Al usar TagGen para mantener las líneas de contención, los médicos pueden ver información que de otro modo habrían pasado por alto, y los pacientes solo necesitan contener la respiración durante tres latidos. Esta tecnología permitirá obtener mejores diagnósticos y mejores resultados para los pacientes”.
Las implicaciones de esta tecnología van más allá de las resonancias magnéticas cardíacas. Sun y su equipo trabajan en la adaptación de la técnica de IA a otros tipos de exploraciones, como la tomografía computarizada (TC) y las resonancias magnéticas de diferentes órganos, como el cerebro. Esto podría conducir a mejoras generalizadas en la imagenología en diversos campos de la medicina.
Coautores del estudio, publicado en la revista Magnetic Resonance in Medicine, se incluyen Cody Thornburgh, Yu Wang, Senthil Kumar y Talissa Altes, todos afiliados a MU Health Care.