Desafíos en la detección y seguimiento de hallazgos incidentales
En los últimos años, el número de hallazgos incidentales en pruebas de imagen ha aumentado de forma considerable, planteando un nuevo reto para la práctica radiológica. La identificación fortuita de lesiones que requieren un análisis detallado —como es el caso de las pancreáticas— obliga a los profesionales a evaluar su posible relevancia clínica y realizar un seguimiento riguroso en el tiempo. Esta tarea implica revisar estudios previos y actuales para detectar cambios sutiles que podrían marcar la diferencia entre una lesión benigna y una con potencial maligno.
Este tipo de análisis, aunque imprescindible, incrementa notablemente la carga de trabajo de los radiólogos y puede comprometer la eficiencia del flujo asistencial. En este contexto, tecnologías basadas en inteligencia artificial como Sycai Medical ofrecen una solución prometedora. Estas herramientas permiten automatizar parte del proceso, facilitando la comparación de imágenes longitudinales, reduciendo el riesgo de errores por omisión y ayudando a priorizar los casos con mayor riesgo. De esta manera, se mejora la precisión diagnóstica y se optimiza el tiempo dedicado a cada paciente, con un enfoque más eficiente y personalizado.
Beneficios clínicos de Sycai Medical
El desarrollo de este software responde a la necesidad de mejorar la identificación y evaluación de hallazgos pancreáticos, lo que se traduce en múltiples beneficios clínicos:
- Mayor detección de hallazgos incidentales, facilitando un diagnóstico temprano.
- Optimización del monitoreo de lesiones, reduciendo el tiempo dedicado a la comparación manual de imágenes en diferentes estudios y mejorando la precisión.
- Reducción del número de casos clasificados como “indeterminados”, apoyando a los radiólogos en la toma de decisiones y mejorando la eficiencia en la gestión de los casos más relevantes.
- Seguimiento longitudinal automatizado, permitiendo evaluar cambios progresivos en el tamaño y características morfológicas de las lesiones de manera precisa.
Expansión hacia un diagnóstico integral del abdomen superior
El éxito de Sycai Medical ha sentado las bases para extender su aplicación al análisis de otros órganos sólidos del abdomen superior, como el hígado y los riñones. En estos órganos, la evaluación longitudinal de las lesiones es clave, particularmente en el contexto del criterio RECIST (Response Evaluation Criteria In Solid Tumors), utilizado en ensayos clínicos para medir la respuesta al tratamiento oncológico. La capacidad de comparar volúmenes de lesiones a lo largo del tiempo en imágenes de CT es fundamental para determinar la efectividad de un tratamiento. Sycai Medical representa un avance significativo en el uso de Inteligencia Artificial en radiología, proporcionando herramientas precisas y eficaces que optimizan la labor de los especialistas y mejoran los resultados clínicos de los pacientes. Su evolución hacia el análisis integral del abdomen superior refuerza su potencial como un aliado clave en la medicina de precisión.
Validación y precisión del algoritmo
El software ha sido entrenado con miles de imágenes de CT y validado en más de 1.000 estudios clínicos, logrando los siguientes resultados:
- Sensibilidad: 96,6%
- Especificidad: 84,9%
- Tasa de falsos negativos: 3,4%
Estos valores destacan la robustez de la herramienta como apoyo en el diagnóstico y monitoreo de hallazgos incidentales.
Descarga sugerida:
Artículo escrito por:
Júlia Rodríguez Comas
PhD. CSO & Co-fundadora
Sycai Medical
