Del volumen a la patología: Herramientas de análisis de RMN cerebral basadas en Inteligencia Artificial para diagnóstico diferencial

Resumen

En este trabajo se presentan cuatro herramientas de análisis automatizado de neuroimagen que tienen como objetivo apoyar el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas a partir de imágenes de resonancia magnética utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Estas herramientas están basadas en redes neuronales profundas (Deep Learning). Más concretamente, el análisis de las imágenes se realiza mediante técnicas de análisis cuantitativo e Inteligencia Artificial, lo que permite procesar grandes volúmenes de datos y extraer métricas objetivas a distintos niveles (órgano, tejido, estructura y subestructura) facilitando la identificación de alteraciones sutiles, la caracterización de patrones cerebrales anómalos y el apoyo al diagnóstico clínico. Como resultado, cada herramienta ofrece un informe estandarizado basado en la estimación volumétrica de estructuras cerebrales, así como la probabilidad de que la imagen refleje un diagnóstico clínico dado, en base a los hallazgos radiológicos medidos de forma objetiva Estas herramientas están disponibles de forma gratuita en una plataforma web abierta a la comunidad científica que ha procesado más de 750.000 casos en los últimos 10 años. En conjunto, este trabajo es un ejemplo de cómo la IA puede contribuir en la detección temprana de enfermedades y facilitar el seguimiento de su progresión, constituyendo una herramienta esencial en la investigación y práctica radiológica