Herramientas de IA visual para el diagnóstico sanitario

Cuando los médicos revisan radiografías después de turnos largos o analizan cientos de imágenes médicas, en ocasiones pueden pasar por alto hallazgos importantes. Es un problema habitual en el diagnóstico sanitario.

Incluso los retrasos mínimos o los detalles que se pasan por alto pueden afectar a la atención de los pacientes. Para abordar estas preocupaciones, se están utilizando sistemas de inteligencia artificial (IA) como apoyo a los profesionales clínicos.

Desde la detección temprana de enfermedades en imágenes médicas hasta la asistencia en las decisiones diagnósticas, estas herramientas se están convirtiendo en una parte fundamental del funcionamiento de las organizaciones sanitarias. De hecho, las herramientas de IA se están integrando en diversas tecnologías sanitarias.

Esto incluye modelos de IA visual que analizan datos visuales, software de diagnóstico que ayuda a los profesionales clínicos durante la revisión y sistemas de IA implementados clínicamente que funcionan en entornos sanitarios reales. Aunque cada tipo de herramienta de IA tiene una finalidad diferente, todas comparten el mismo objetivo: permitir diagnósticos más precisos, coherentes y fiables.

En este artículo, analizaremos más de cerca algunas herramientas de IA populares utilizadas para el diagnóstico sanitario en entornos clínicos. ¡Empecemos!

Una mirada a la tecnología de IA y el diagnóstico sanitario#

La IA puede utilizarse como apoyo al diagnóstico sanitario en varias etapas. Puede intervenir desde la primera revisión de los datos médicos hasta la aportación de información durante las decisiones finales.

Estas capacidades convierten a la IA en una herramienta valiosa en los sistemas sanitarios con gran volumen de datos. Por eso, muchos profesionales sanitarios están empezando a utilizar herramientas basadas en IA para diversos casos de uso.

Por ejemplo, los algoritmos de IA visual pueden analizar radiografías y tomografías computarizadas para encontrar patrones en las imágenes médicas que una persona podría pasar por alto durante una revisión manual. Una solución de visión artificial puede señalar automáticamente las zonas sospechosas y agilizar el proceso de diagnóstico.

De este modo, mejora la precisión diagnóstica sin ralentizar los flujos de trabajo clínicos existentes y también deja más tiempo a los profesionales para centrarse en otras tareas. De hecho, se prevé que el mercado mundial de la visión artificial en el sector sanitario crezca en $10.97 billion entre 2025 y 2030, lo que pone de relieve la creciente adopción de estas tecnologías.

Las herramientas de IA visual incluso pueden ayudar a analizar tejido humano a escala microscópica. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden utilizarse en tareas de análisis de datos microscópicos, como contar células en cuestión de segundos. Esto permite a los profesionales sanitarios centrarse en lo más importante: el paciente.

Además, algunos sistemas clínicos de IA avanzados pueden combinar datos de imágenes médicas con datos de pacientes procedentes de historias clínicas electrónicas (EHRs) y conocimientos obtenidos de ensayos clínicos. Al procesar todos estos datos conjuntamente mediante IA, los médicos pueden crear un plan de tratamiento personalizado para cada paciente. Esto resulta especialmente útil en enfermedades complejas como el cáncer de mama o las enfermedades cardiovasculares.

Tipos de herramientas de IA utilizadas por los proveedores sanitarios#

El diagnóstico sanitario puede realizarse mediante diversas herramientas de IA, cada una con una función específica. Algunas se centran en el análisis de imágenes médicas, mientras que otras apoyan los flujos de trabajo clínicos, la toma de decisiones o las operaciones a nivel de sistema dentro de los entornos sanitarios.

Estos son algunos tipos clave de herramientas de IA utilizadas para el diagnóstico sanitario:

• Modelos de IA visual: son modelos de IA fundamentales centrados en tareas de comprensión visual, como la detección, la localización, la segmentación y el recuento de objetos en imágenes médicas y portaobjetos de anatomía patológica. No toman decisiones clínicas por sí solos, sino que proporcionan la información esencial a nivel de imagen que sustenta las aplicaciones de diagnóstico basadas en imágenes.
• Software de diagnóstico basado en IA: estas herramientas se apoyan en modelos fundamentales y están diseñadas para respaldar la toma de decisiones clínicas. Analizan y combinan datos de varias fuentes, como imágenes médicas, historias clínicas electrónicas (EHRs), resultados de laboratorio y notas clínicas, para identificar patrones, señalar posibles anomalías, priorizar casos y ayudar a los profesionales clínicos durante la revisión diagnóstica.
• Sistemas de IA implementados clínicamente: son soluciones de IA totalmente integradas y reguladas, aprobadas para su uso clínico en entornos reales. Normalmente combinan varios modelos de IA, reglas clínicas, capas de validación y mecanismos de supervisión para funcionar de forma segura en casos de uso definidos. Según la autorización normativa, estos sistemas pueden realizar tareas de diagnóstico autónomas o semiautónomas, cumpliendo al mismo tiempo estrictos requisitos de rendimiento, seguridad y privacidad de los datos.

Herramientas basadas en IA populares para el diagnóstico sanitario#

Ahora que entendemos mejor cómo pueden ayudar las distintas herramientas de IA en los flujos de trabajo diagnósticos, vamos a explorar algunas de las principales herramientas de IA que se utilizan actualmente en el diagnóstico sanitario.

1. Modelos YOLO de Ultralytics#

Los modelos Ultralytics YOLO son una familia de modelos de visión artificial en tiempo real diseñados para realizar diversas tareas de IA visual en imágenes y vídeos. En el ámbito sanitario, estos modelos pueden utilizarse como un componente fundamental que ayuda a los sistemas de IA a analizar y comprender imágenes médicas.

La familia de modelos Ultralytics YOLO incluye Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 y la versión más reciente, Ultralytics YOLO26. Estos modelos no detectan anomalías médicas de forma predeterminada.

Para identificar tumores, lesiones, fracturas u otras anomalías, se pueden ajustar mediante fine-tuning o entrenar con datos personalizados utilizando conjuntos de datos de imágenes médicas etiquetados que les enseñen qué objetos o anomalías deben buscar en las imágenes médicas.

Fig. 1. Uso de YOLO para analizar radiografías (Fuente)

Una vez ajustados, modelos como Ultralytics YOLO26 pueden actuar como asistentes visuales dentro de los flujos de trabajo diagnósticos. En particular, su velocidad los hace útiles en entornos clínicos con mucha actividad, donde es necesario revisar rápidamente grandes volúmenes de datos de imágenes.

2. Viz.ai#

Viz.ai es una herramienta de diagnóstico basada en IA que puede analizar imágenes médicas. Se utiliza para analizar imágenes médicas e identificar enfermedades que requieren atención clínica inmediata, como los accidentes cerebrovasculares y las enfermedades vasculares.

Esta herramienta de IA se integra directamente en los sistemas hospitalarios y ofrece una alternativa a los procesos manuales de revisión de imágenes. Viz.ai permite a los equipos de diagnóstico médico responder con mayor rapidez, algo fundamental cuando el momento del tratamiento afecta directamente a la evolución de los pacientes.

Una de sus aplicaciones principales es la detección automática de oclusiones de grandes vasos (LVOs) en exploraciones. El sistema de IA también se utiliza para enviar alertas instantáneas al equipo quirúrgico a través de dispositivos móviles y facilitar una intervención rápida.

Fig. 2. Cómo se puede utilizar Viz.ai (Fuente)

3. PathAI#

La anatomía patológica es fundamental para estudiar muestras de tejido y detectar signos de enfermedad. Herramientas de IA como PathAI utilizan algoritmos de IA para analizar portaobjetos de alta calidad y detectar patrones sutiles.

Los anatomopatólogos utilizan esta herramienta al revisar biopsias. Algunas de sus aplicaciones incluyen contar células y detectar los márgenes tumorales en los portaobjetos. Esto hace que el proceso de diagnóstico sea más eficiente y ayuda a los profesionales sanitarios a tener más confianza en sus hallazgos.

4. Aidoc#

Aidoc es una herramienta de IA diseñada principalmente para la radiología y el diagnóstico basado en imágenes, incluidas las enfermedades cardiovasculares y neurológicas. En lugar de analizar informes médicos escritos, Aidoc se centra en los datos de imágenes médicas para poner de manifiesto los hallazgos más urgentes y clínicamente relevantes.

La herramienta funciona como un sistema de supervisión de seguridad continuo y en segundo plano para los flujos de trabajo de imágenes médicas. Analiza automáticamente las exploraciones y señala los casos de alto riesgo para que los profesionales clínicos puedan priorizarlos y revisarlos de inmediato. Esto ayuda a reducir los retrasos diagnósticos y favorece una atención coherente a los pacientes en entornos hospitalarios con mucha actividad.

Aidoc se integra perfectamente en los sistemas hospitalarios y las listas de trabajo de los radiólogos, donde ayuda a identificar enfermedades urgentes como las embolias pulmonares y las hemorragias intracraneales. Al priorizar los casos de emergencia, Aidoc permite responder más rápidamente sin alterar los flujos de trabajo existentes.

Fig. 3. Hemorragias intracraneales detectadas por Aidoc. (Fuente)

5. Tempus#

Tempus es una herramienta basada en IA utilizada en la atención oncológica para ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento mejor fundamentadas. Analiza las historias clínicas junto con datos genéticos y moleculares de los pacientes.

La plataforma reúne información como los antecedentes de los pacientes, los resultados de las pruebas y los datos genómicos para proporcionar información clínica útil. Al analizar esta información conjuntamente, Tempus ayuda a los médicos a comprender mejor la enfermedad y a valorar qué tratamientos pueden ser más adecuados para un paciente concreto.

Tempus es utilizado principalmente por oncólogos para respaldar la selección del tratamiento. Funciona comparando el perfil genético de un paciente con patrones encontrados en grandes conjuntos de datos clínicos y moleculares, lo que ayuda a orientar una atención oncológica personalizada.

6. Cleerly#

Cleerly es una herramienta de diagnóstico asistido por IA utilizada para analizar tomografías computarizadas cardíacas, concretamente angiografías coronarias por tomografía computarizada. Ayuda a los médicos a ver detalles en las imágenes del corazón que pueden ser difíciles de identificar mediante una revisión visual estándar por sí sola.

La herramienta analiza las tomografías computarizadas para evaluar la acumulación de placa y el estrechamiento de las arterias coronarias, indicadores clave de las enfermedades cardíacas. A partir de este análisis, Cleerly genera un informe detallado que ayuda a mostrar el riesgo de enfermedad arterial coronaria de un paciente.

La evolución del papel de la IA en la sanidad#

Los avances de la IA en el sector sanitario también están llegando a otras áreas, además de las imágenes médicas. Aunque la IA ha tenido un impacto especialmente importante en el análisis más eficiente y coherente de imágenes médicas, las nuevas aplicaciones están ampliando su papel en todo el flujo de trabajo diagnóstico.

Actualmente, los sistemas de IA pueden respaldar el análisis automatizado, la priorización de casos y el apoyo a las decisiones clínicas, ayudando a los profesionales clínicos a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas, mientras las imágenes médicas siguen ocupando un lugar central en la atención diagnóstica. Un ejemplo conocido de estos avances más amplios en la IA médica es AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind.

Aunque AlphaFold no se utiliza directamente en el diagnóstico clínico, demuestra cómo la IA puede analizar datos biomédicos complejos para predecir con precisión la estructura tridimensional de las proteínas, un logro que ha acelerado considerablemente la investigación biológica y el descubrimiento de fármacos. Estos avances ayudan a sentar las bases científicas para nuevas pruebas diagnósticas y terapias dirigidas.

Fig. 4. Predicción de la estructura 3D de una proteína mediante AlphaFold (Fuente)

Conclusiones clave#

La IA está redefiniendo rápidamente el diagnóstico sanitario al mejorar la velocidad, la precisión y la eficiencia en los flujos de trabajo clínicos. Desde las imágenes médicas y la anatomía patológica hasta la planificación personalizada de tratamientos, las herramientas de IA ayudan a los profesionales clínicos a tomar decisiones mejor fundamentadas y a reducir la carga de trabajo manual. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, desempeñarán un papel cada vez más importante en la prestación de una atención oportuna, basada en datos y centrada en el paciente.

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