Herramientas de IA de visión para el diagnóstico médico

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

Incluso los retrasos o los detalles que se pasan por alto pueden afectar a la atención al paciente. Para abordar estas preocupaciones, se utilizan sistemas de inteligencia artificial (AI) para ayudar al personal clínico.

Desde la detección precoz de enfermedades en imágenes médicas hasta el apoyo a las decisiones diagnósticas, estas herramientas se están convirtiendo en una parte esencial 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 al personal clínico durante las revisiones y sistemas de IA de uso clínico que operan en entornos sanitarios reales. Aunque cada tipo de herramienta de IA cumple una función distinta, todas comparten el mismo objetivo: permitir diagnósticos más precisos, uniformes y fiables.

En este artículo, analizaremos algunas de las herramientas de IA más populares para el diagnóstico sanitario en entornos clínicos.

Un repaso a la tecnología de IA y el diagnóstico sanitario#

La IA puede ayudar 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 la IA en una herramienta valiosa para los sistemas sanitarios que manejan grandes cantidades de datos. Por eso, muchos profesionales sanitarios empiezan a utilizar herramientas basadas en IA para distintos casos de uso.

Por ejemplo, los algoritmos de IA visual pueden analizar radiografías y tomografías computarizadas para encontrar patrones en 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 del diagnóstico sin ralentizar los flujos de trabajo clínicos existentes y, además, libera tiempo para que los profesionales se centren en otras tareas. De hecho, se prevé que el mercado mundial de la visión artificial en el sector sanitario crezca 10,97 mil millones de dólares entre 2025 y 2030, lo que pone de manifiesto la creciente adopción de estas tecnologías.

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

Además, algunos sistemas clínicos avanzados de IA pueden combinar datos de imágenes médicas con datos de pacientes procedentes de historiales médicos electrónicos (EHRs) y con información 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 afecciones complejas como el cáncer de mama o las enfermedades cardiovasculares.

Tipos de herramientas de IA que utilizan los profesionales sanitarios#

El diagnóstico sanitario puede realizarse con distintas herramientas de IA, cada una con una función específica. Algunas se centran en el análisis de imágenes médicas, mientras que otras respaldan los flujos de trabajo clínicos, la toma de decisiones o las operaciones de los sistemas en entornos sanitarios.

Estos son algunos tipos clave de herramientas de IA que se utilizan 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 preparaciones histopatológicas. No toman decisiones clínicas por sí solos, pero proporcionan la información básica sobre las imágenes que sustenta las aplicaciones de diagnóstico basadas en imágenes.
• Software de diagnóstico con IA: Estas herramientas se basan en modelos fundamentales y están diseñadas para facilitar la toma de decisiones clínicas. Analizan y combinan datos de varias fuentes, como imágenes médicas, historiales médicos electrónicos (EHRs), resultados de laboratorio y notas clínicas, para identificar patrones, señalar posibles anomalías, priorizar casos y ayudar al personal clínico durante la revisión diagnóstica.
• Sistemas de IA implementados en entornos clínicos: Son soluciones de IA totalmente integradas y reguladas, aprobadas para su uso clínico en situaciones reales. Suelen combinar varios modelos de IA, reglas clínicas, capas de validación y mecanismos de supervisión para funcionar de forma segura en casos de uso definidos. En función de la autorización normativa, estos sistemas pueden realizar tareas de diagnóstico autónomas o semiautónomas, siempre que cumplan requisitos estrictos de rendimiento, seguridad y privacidad de los datos.

Herramientas populares de IA para el diagnóstico sanitario#

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

1. Modelos Ultralytics YOLO#

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 servir como base para crear sistemas de IA que analicen e interpreten 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 o entrenar modelos con conjuntos de datos etiquetados de imágenes médicas, como Brain Tumor o GRAZPEDWRI-DX, para traumatismos de muñeca pediátricos, que les enseñan 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 en los flujos de trabajo de diagnóstico. En particular, su velocidad resulta útil en entornos clínicos con mucha actividad, donde es necesario revisar rápidamente grandes volúmenes de datos de imagen.

2. Viz.ai#

Viz.ai es una herramienta de diagnóstico con IA que puede analizar imágenes médicas. Se utiliza para identificar afecciones 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 la revisión manual de imágenes. Viz.ai permite a los equipos de diagnóstico médico responder con mayor rapidez cuando el momento del tratamiento influye directamente en la evolución de los pacientes.

Una de sus principales aplicaciones es la detección automática de oclusiones de grandes vasos (LVO) en las exploraciones. El sistema de IA también envía alertas instantáneas al equipo quirúrgico mediante dispositivos móviles para facilitar una intervención rápida.

Fig. 2. Posibles usos de Viz.ai (Fuente)

3. PathAI#

La patología es fundamental para estudiar muestras de tejido y detectar indicios de enfermedad. Herramientas de IA como PathAI utilizan algoritmos de IA para analizar preparaciones de alta calidad y detectar patrones sutiles.

Los patólogos utilizan esta herramienta al revisar biopsias. Entre sus aplicaciones se incluyen el recuento de células y la detección de márgenes cancerosos en las preparaciones. Esto agiliza el proceso de diagnóstico y ayuda a los profesionales sanitarios a confiar más en sus conclusiones.

4. Aidoc#

Aidoc es una herramienta de IA diseñada principalmente para la radiología y el diagnóstico por imagen, incluidas las afecciones cardiovasculares y neurológicas. En lugar de analizar informes médicos escritos, Aidoc se centra en los datos de imágenes médicas para ayudar a destacar los hallazgos clínicamente más importantes y urgentes.

La herramienta funciona como un sistema continuo de supervisión de seguridad en segundo plano para los flujos de trabajo de diagnóstico por imagen. Analiza automáticamente las exploraciones y señala los casos de alto riesgo para que los profesionales clínicos puedan revisarlos de inmediato y darles prioridad. Esto ayuda a reducir los retrasos en el diagnóstico y favorece una atención constante a los pacientes en hospitales con mucha actividad.

Aidoc se integra en los sistemas hospitalarios y en las listas de trabajo de los radiólogos, donde ayuda a identificar afecciones urgentes, como embolias pulmonares y hemorragias intracraneales. Al dar prioridad a los casos de emergencia, Aidoc facilita una respuesta clínica más rápida sin alterar los flujos de trabajo existentes.

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

5. Tempus#

Tempus es una herramienta basada en IA que se utiliza en la atención oncológica para ayudar a los médicos a tomar decisiones terapéuticas mejor fundamentadas. Analiza los historiales médicos, así como los 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 ofrecer información clínica útil. Al analizar todos estos datos en conjunto, Tempus ayuda a los médicos a entender mejor la enfermedad y a valorar qué tratamientos pueden ser los más adecuados para cada paciente.

Tempus se utiliza principalmente en oncología para orientar la elección del tratamiento. Compara el perfil genético de un paciente con patrones presentes 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 asistida por IA que analiza exploraciones cardiacas de TC, en concreto angiografías coronarias por TC. Ayuda a los médicos a observar detalles en las imágenes del corazón que pueden ser difíciles de identificar mediante una revisión visual estándar.

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

El papel cambiante de la IA en la atención sanitaria#

Los avances de la IA en la atención sanitaria también están llegando a otros ámbitos, además del diagnóstico por imagen. Aunque la IA ha tenido un impacto especialmente notable en el análisis más eficiente y uniforme de imágenes médicas, las nuevas aplicaciones están ampliando su papel a todo el proceso de diagnóstico.

Actualmente, los sistemas de IA pueden facilitar el análisis automatizado, la priorización de casos y el apoyo a las decisiones clínicas, lo que ayuda a los profesionales clínicos a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas sin dejar de situar el diagnóstico por imagen en el centro de la atención. Un ejemplo conocido de estos avances más amplios en 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 sientan las bases científicas para desarrollar nuevas pruebas diagnósticas y terapias dirigidas.

Fig. 4. Predicción de la estructura tridimensional de una proteína con 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 el diagnóstico por imagen y la patología hasta la planificación de tratamientos personalizados, las herramientas de IA ayudan a los profesionales clínicos a tomar decisiones mejor fundamentadas y reducen la carga de trabajo manual. A medida que estas tecnologías evolucionan, desempeñarán un papel cada vez más importante en una atención oportuna, basada en datos y centrada en el paciente.

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