La radiómica es una herramienta utilizada en la detección del riesgo trombótico arterial que puede dejar atrás la interpretación subjetiva de las imágenes para dar valor al análisis de los datos realizado por la inteligencia artificial. Así se ha puesto de manifiesto durante el LXV Congreso Nacional de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH) y el XXXIX Congreso Nacional de la Sociedad Española de Trombosis y Hemostasia (SETH), #Hemato2023, que se ha celebrado en Sevilla, junto con el III Congreso Iberoamericano de Hematología.
Luis Martí Bonmatí, director del ACIM, se ha centrado en el análisis de las técnicas de imagen para la definición del riesgo trombótico arterial y venoso. Además, ha valorado las posibilidades de la radiómica como herramienta diagnóstica cuantificable a partir del análisis de los datos recopilados. Según ha explicado, la imagen detecta la trombosis por ecografía, tomografía computarizada y resonancia magnética. “La señal de la luz del vaso varía, la pared sufre cambios y el tejido periférico suele participar del proceso inflamatorio. La imagen detecta además los cambios de perfusión del tejido irrigado. Por tanto, la imagen es indispensable en los eventos isquémicos y muchas veces hace este diagnóstico incluso como hallazgo casual u oportunista”, ha explicado.
Pero las técnicas de imagen pueden hacer mucho más, ha vaticinado el especialista de La Fe, quien asegura que “mediante la computación, a partir de imágenes de los tejidos, se pueden analizar sus propiedades y predecir su comportamiento, en un intento de estimar y describir con exactitud, veracidad y reproducibilidad los aspectos relevantes de la enfermedad”.
La radiómica representa las características de forma, tamaño, bordes, homogeneidad, textura y dinámica extraídas de la imagen como características de un órgano o lesión en su imagen. “Cuando estas propiedades se comportan como indicadores sustitutos de procesos biológicos normales, procesos patológicos o respuestas a una exposición o intervención, se conocen como biomarcadores de imagen”, ha apuntado Martí Bonmatí. En este ámbito, “la inteligencia artificial y las redes neuronales convolucionales permiten localizar automáticamente la trombosis y extraer sus características principales. En la trombosis, los biomarcadores de textura se asemejan a la composición tisular del trombo y predicen con fiabilidad su pronóstico”.
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