Herramientas de IA visual para diagnósticos sanitarios
Aprende cómo las herramientas de IA líderes para el diagnóstico sanitario ayudan a los médicos a detectar enfermedades más rápido, reducir errores y mejorar la atención al paciente a escala.
Cuando los médicos revisan radiografías después de turnos largos o analizan cientos de imágenes médicas, a veces pueden pasarse por alto hallazgos importantes. Es un problema común en lo que respecta al diagnóstico sanitario.
Incluso los retrasos menores o los detalles pasados por alto pueden afectar a la atención al paciente. Para abordar estas preocupaciones, se están utilizando sistemas de artificial intelligence (AI) para apoyar a los clínicos.
Desde la detección temprana de enfermedades en imágenes médicas hasta la asistencia en decisiones de diagnóstico, se están convirtiendo en una parte fundamental de cómo operan las organizaciones sanitarias. De hecho, las herramientas de IA se están integrando en una variedad de healthcare technologies.
Esto incluye modelos de IA de visión que analizan datos visuales, software de diagnóstico que ayuda a los clínicos durante la revisión y sistemas de IA implementados clínicamente que operan en entornos sanitarios del mundo real. Aunque cada tipo de herramienta de IA tiene un propósito diferente, todas comparten el mismo objetivo: permitir diagnósticos más precisos, consistentes y fiables.
En este artículo, analizaremos más de cerca algunas herramientas de IA populares utilizadas para diagnósticos sanitarios en entornos clínicos. ¡Empecemos!
Un vistazo a la tecnología de IA y los diagnósticos sanitarios#
La IA puede utilizarse para apoyar los diagnósticos sanitarios en múltiples etapas. Puede trabajar desde la primera revisión de datos médicos hasta ofrecer información durante las decisiones finales.
Estas capacidades hacen de la IA una herramienta valiosa en sistemas sanitarios con gran carga de datos. Es por eso que muchos profesionales sanitarios están empezando a utilizar herramientas basadas en IA para diversos casos de uso.
Por ejemplo, los algoritmos de IA de visión pueden analizar radiografías y tomografías computarizadas para encontrar patrones en imágenes médicas que un humano podría pasar por alto durante una revisión manual. Una solución de visión artificial puede marcar automáticamente áreas sospechosas y hacer que el proceso de diagnóstico sea más rápido.
Al hacerlo, se mejora la precisión diagnóstica sin ralentizar los flujos de trabajo clínicos existentes y también se libera más tiempo para que los profesionales se centren en otras tareas. De hecho, se prevé que el mercado global de visión artificial en la sanidad crezca en $10.97 billion entre 2025 y 2030, lo que pone de relieve la creciente adopción de estas tecnologías.
Las herramientas de visión AI también pueden ayudar a analizar tejido humano a escala microscópica. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se pueden utilizar para tareas de microscopic data analysis como contar células en cuestión de segundos. Esto significa que los profesionales médicos pueden centrarse en lo que más importa: el paciente.
Además de esto, algunos sistemas avanzados de AI clinical systems pueden combinar datos de imágenes médicas con datos de pacientes procedentes de historias clínicas electrónicas (EHRs) y conocimientos de ensayos clínicos. Al procesar todos estos datos juntos mediante IA, los médicos pueden crear un plan de tratamiento personalizado para cada paciente. Esto resulta especialmente útil para afecciones complejas como el cáncer de mama o las enfermedades cardiovasculares.
Tipos de herramientas de IA utilizadas por los proveedores sanitarios#
Los diagnósticos sanitarios pueden realizarse utilizando varias herramientas de IA, cada una con un papel específico. 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.
Aquí tienes algunos tipos clave de herramientas de IA utilizadas para diagnósticos sanitarios:
- Modelos de IA de visión: Son modelos de IA fundamentales centrados en tareas de comprensión visual como la detección, localización, segmentación y conteo de objetos en imágenes médicas y portaobjetos de patología. No toman decisiones clínicas por sí solos, pero proporcionan la información esencial a nivel de imagen que impulsa las aplicaciones de diagnóstico basadas en imágenes.
- Software de IA de diagnóstico: Estas herramientas se basan en modelos fundamentales y están diseñadas para apoyar la toma de decisiones clínicas. Analizan y combinan datos de múltiples fuentes, como imágenes médicas, registros médicos electrónicos (EHRs), resultados de laboratorio y notas clínicas, para identificar patrones, señalar posibles anomalías, priorizar casos y ayudar a los clínicos durante la revisión diagnóstica.
- Sistemas de IA implementados clínicamente: Son soluciones de IA totalmente integradas y reguladas, aprobadas para su uso clínico en el mundo real. Suelen combinar múltiples modelos de IA, reglas clínicas, capas de validación y mecanismos de monitoreo para operar de forma segura dentro de casos de uso definidos. Dependiendo de la autorización reglamentaria, estos sistemas pueden realizar tareas de diagnóstico autónomas o semiautónomas, cumpliendo al mismo tiempo estrictos requisitos de rendimiento, seguridad y privacidad de datos.
Herramientas populares basadas en IA para diagnósticos sanitarios#
Ahora que entendemos mejor cómo diferentes herramientas de IA pueden apoyar los flujos de trabajo de diagnóstico, exploremos algunas de las principales herramientas de IA que se utilizan actualmente en el diagnóstico sanitario.
Modelos Ultralytics YOLO#
Ultralytics YOLO models son una familia de modelos de computer vision en tiempo real diseñados para realizar diversas tareas de visión AI en imágenes y vídeos. En el ámbito sanitario, estos modelos se pueden utilizar como un bloque de construcción fundamental que ayuda a los sistemas de IA a analizar y comprender las 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, pueden ajustarse o entrenarse específicamente en conjuntos de datos de imágenes médicas etiquetadas que les enseñen qué objetos o anomalías buscar dentro de las imágenes médicas.
Fig 1. Uso de YOLO para analizar radiografías (Source)
Una vez entrenados, los modelos como Ultralytics YOLO26 pueden actuar como asistentes visuales dentro de los flujos de trabajo de diagnóstico. En concreto, su velocidad los hace útiles en entornos clínicos ajetreados donde es necesario revisar grandes volúmenes de datos de imagen rápidamente.
Viz.ai#
Viz.ai es una herramienta de diagnóstico por IA que puede analizar imágenes médicas. Se utiliza para analizar imágenes médicas con el fin de identificar afecciones que requieren atención clínica inmediata, como accidentes cerebrovasculares y afecciones vasculares.
Esta herramienta de IA se integra directamente en los sistemas hospitalarios, proporcionando una alternativa a los procesos de revisión manual de imágenes. Viz.ai permite a los equipos de diagnóstico médico responder más rápido, donde el tiempo de tratamiento afecta directamente a los resultados del paciente.
Una de sus aplicaciones clave es la detección automática de oclusiones de grandes vasos (LVOs) en escáneres. El sistema de IA también se utiliza para enviar alertas instantáneas al equipo quirúrgico a través de dispositivos móviles para apoyar una intervención rápida.
Fig 2. Cómo se puede utilizar Viz.ai (Source)
PathAI#
La patología es una parte crucial del estudio de muestras de tejido y la búsqueda de signos de enfermedad. Las herramientas de IA como PathAI utilizan algoritmos de IA para analizar portaobjetos de alta calidad y detectar patrones sutiles.
Los patólogos utilizan esta herramienta al revisar biopsias. Algunas de sus aplicaciones incluyen contar células y detectar márgenes de cáncer en portaobjetos. Esto hace que el proceso de diagnóstico sea más eficiente y ayuda a los profesionales médicos a sentirse más seguros de sus hallazgos.
Aidoc#
Aidoc es una herramienta de IA diseñada principalmente para radiología y diagnósticos basados en imágenes, incluyendo afecciones cardiovasculares y neurológicas. En lugar de analizar informes médicos escritos, Aidoc se centra en los datos de imágenes médicas para ayudar a resaltar los hallazgos más urgentes y clínicamente significativos.
La herramienta funciona como un monitor de seguridad continuo en segundo plano para los flujos de trabajo de imágenes médicas. Analiza automáticamente las exploraciones y marca los casos de alto riesgo para que puedan ser priorizados para una revisión inmediata por parte de los clínicos. Esto ayuda a reducir los retrasos en el diagnóstico y apoya una atención al paciente constante en entornos hospitalarios concurridos.
Aidoc se integra perfectamente en los sistemas hospitalarios y las listas de trabajo de los radiólogos, donde ayuda a identificar afecciones urgentes como embolias pulmonares y hemorragias intracraneales. Al priorizar los casos de emergencia, Aidoc apoya una respuesta clínica más rápida sin interrumpir los flujos de trabajo existentes.
Fig 3. Hemorragias intracraneales detectadas por Aidoc. (Source)
Tempus#
Tempus es una herramienta basada en IA utilizada en la atención del cáncer para ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento más informadas. Analiza los registros médicos junto con datos genéticos y moleculares de los pacientes.
La plataforma reúne información como historiales de pacientes, resultados de pruebas y datos genómicos para proporcionar información clínica útil. Al analizar esta información en conjunto, Tempus ayuda a los médicos a comprender mejor la enfermedad y considerar qué tratamientos pueden ser más adecuados para un paciente específico.
Tempus es utilizado principalmente por oncólogos para apoyar la selección de tratamientos. Funciona comparando el perfil genético de un paciente con patrones encontrados en grandes conjuntos de datos clínicos y moleculares, ayudando a guiar la atención personalizada del cáncer.
Cleerly#
Cleerly es una herramienta de diagnóstico asistida por IA utilizada para analizar tomografías computarizadas cardiacas, específicamente angiografías coronarias por TC. Ayuda a los médicos a ver detalles en las imágenes del corazón que pueden ser difíciles de identificar mediante la revisión visual estándar por sí sola.
La herramienta analiza las tomografías computarizadas para evaluar la acumulación de placa y el estrechamiento en las arterias coronarias, que son indicadores clave de enfermedades cardiacas. Utilizando este análisis, Cleerly genera un informe detallado que ayuda a mostrar el riesgo de un paciente de padecer enfermedad de las arterias coronarias.
El papel cambiante de la IA en la atención sanitaria#
El progreso que está logrando la IA en la atención sanitaria también está llegando a otras áreas, además del diagnóstico por imagen. Si bien la IA se ha vuelto especialmente impactante para analizar imágenes médicas de manera más eficiente y consistente, las nuevas aplicaciones están expandiendo su papel en todo el flujo de trabajo de diagnóstico general.
Hoy en día, los sistemas de IA pueden respaldar el análisis automatizado, la priorización de casos y la ayuda a la decisión clínica, ayudando a los clínicos a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas mientras mantienen la imagen médica en el núcleo de la atención diagnóstica. Un ejemplo conocido de este progreso más amplio en la IA médica es AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind.
Aunque AlphaFold no se utiliza directamente en diagnósticos clínicos, demuestra cómo la IA puede analizar datos biomédicos complejos para predecir con precisión la estructura tridimensional de las proteínas, un logro que ha acelerado significativamente 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 utilizando AlphaFold (Source)
Conclusiones clave#
La IA está redefiniendo rápidamente los diagnósticos sanitarios al mejorar la velocidad, la precisión y la eficiencia en los flujos de trabajo clínicos. Desde la imagen médica y la patología hasta la planificación personalizada del tratamiento, las herramientas de IA ayudan a los clínicos a tomar decisiones mejor informadas mientras reducen las cargas de trabajo manuales. A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, están destinadas a desempeñar 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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