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Transformaciones mundiales y desafíos de las nuevas texturas de la radiología

Es el año 2025, en alguna ciudad del interior de São Paulo. El Dr. Rafael toma tranquilamente su desayuno - un menú especialmente preparado por su “chef” y asistente personal ”Alexa, quien busca mejorar sus indicadores de salud (colesterol, triglicéridos, glucosa y otros). Su refrigerador también está conectado a través de IoT a su plan de comidas. Mientras tomaba café, Alexa le transmite por voz la información principal curada exactamente para él, así como cuál será el camino de aprendizaje personalizado a través de algoritmos ese día. Desde el año pasado, con la adopción total de la Telerradiología, se siente menos estresado porque fue liberado de tener que pasar largas horas en hospitales y clínicas, yendo a trabajar un máximo de dos veces por semana. En casa, o donde quiera que esté, utiliza tecnología que renders Imágenes de ultrasonido 3D en realidad aumentada, con perfecta precisión y en tiempo real. El software de inteligencia artificial (IA) le ayuda en el diagnóstico. Uno de los avances hacia la medicina de precisión que ha ido mejorando el Dr. Rafael es el radiogenómica lo que le permite analizar la correlación entre las características del cáncer obtenidas por imágenes y la expresión génica, con mejores métricas para diagnósticos más precisos; orgánicamente, ha ido diversificando nuevas habilidades y buscando conocimientos en genética y salud de poblaciones.

En ese mismo momento se le notifica al Dr. Rafael que una mujer había llegado temprano al hospital con dolor torácico, dímero D elevado, antecedente de anticoagulante lúpico y TVP en la vena femoral izquierda. Sus datos clínicos ya habían sido recopilados y analizados por Cloud AI y la probabilidad de que el paciente tuviera una embolia pulmonar (EP) se consideró alta. El propio algoritmo recomendó realizar una angiografía por tomografía computarizada. Es importante destacar que no fue el radiólogo quien solicitó la angiografía por TC, sino el algoritmo de aprendizaje automático basado en una montaña de datos y documentos, que leyó e interpretó de forma instantánea y fluida. El paciente se sometió al examen y el AI acertó al señalar el PE. El algoritmo también analizó las estructuras óseas, el corazón y el parénquima pulmonar, señalando anomalías y haciendo recomendaciones clínicas y radiológicas. El examen (y el diagnóstico) se reenvió al brazalete del Dr. Rafael a través de una aplicación, que lo analiza inmediatamente después de levantarse de la mesa y dirigirse hacia su oficina en casa.


Mientras imaginamos este posible futuro, la pregunta que surge es: ¿cuál será el papel principal del Dr. Rafael y sus compañeros radiólogos en el futuro?

En 2025, la sociedad en su conjunto ya comprende mejor el impacto del coronavirus que golpeó al mundo en 2020 desde una perspectiva sistémica evolutiva. Mirando los últimos 5 años, turbulentos y recesivos debido a la crisis pandémica, parece obvio que interdependencia interconectividad. Existe una creciente conciencia humana de cómo funciona realmente el planeta y de que el crecimiento económico desenfrenado ha culminado en crecientes pérdidas sociales y ambientales, que han provocado colapsos, desigualdad, pobreza, enfermedades, pérdida de confianza en las instituciones y también conducido a pandemias del siglo XXI. , SARS, MERS, SIDA, influenza y coronavirus.

Cinco años antes, la gente está mejor preparada para "elefantes negros"¿Cuáles son esos eventos extremadamente probables y ampliamente anticipados, pero generalmente ignorados, y que la gente tiende a considerarlos como"cisne negro”Cuando suceden, como fue el caso de la pandemia COVID-19 que había ha sido previsto y eso costó millones de vidas. Con el avance de la IA y el Big Data, ya es posible aprender de pandemias pasadas, recopilar datos relevantes y depurar conocimientos para crear entornos más resilientes y prepararse mejor para responder a posibles crisis de salud como nuevas pandemias.

Black Elephant (Black Elephant) es un evento probable y ampliamente anticipado, generalmente ignorado. Black Swan (Black Swan) es un evento "extremo", que va mucho más allá de nuestras observaciones y puede considerarse un valor atípico, "un punto fuera de la curva". La Medusa Negra representa eventos y fenómenos que no fueron previstos o imaginados (Imagen cortesía: Futuros del primer día).

Volviendo a 2020, ya empezamos a sentir estos “tiempos posnormales”. Ya hemos sentido que la noción de velocidad ha ido cambiando. Todo comienza a digitalizarse y se vuelve exponencial. ¡La aceleración se está acelerando! Lo que solía llevar años ahora se puede lograr en días o incluso en segundos. La velocidad a la que lo "nuevo" deja caer lo "obsoleto" es asombrosa. ¿Un ejemplo? El software de GPU fabricado por Nvidia en 2015 necesitaba 25 días entrenar el ResNet-50, un algoritmo extremadamente complejo (posiblemente más complejo que la mayoría de los algoritmos de imagen); en julio de 2020, la nueva GPU permitió que este aprendizaje tomara solo unos pocos minutos; si ese ritmo continúa, en 2025, tomará unos segundos.

El mundo no solo se mueve más rápido, también se está volviendo un lugar "más pequeño". Un pequeño evento en una pequeña aldea puede impactar en los extremos opuestos del globo a gran velocidad. Los viajes aéreos y el constante movimiento internacional de bienes y servicios pueden propagar un virus desde una aldea y convertirlo en una pandemia mundial en cuestión de semanas y días. Transmitir noticias las 24 horas del día casi de inmediato y las redes sociales pueden convertir noticias insignificantes en un programa global en minutos.

La noción de escala también cambia. Los eventos globales tienen rápidamente un impacto individual y comunitario. Lo que sucede a nivel internacional afecta la vida de las personas en todo el planeta: crisis financiera, pandemias, terrorismo, cambio climático, desarrollo de nuevas aplicaciones, vigilancia e incluso escasez de equipos médicos. Ya no podemos ignorar lo que sucede en algún rincón remoto del planeta, porque el impacto de estos eventos se está sintiendo rápidamente en todo el mundo.

Las incertidumbres, el caos, las contradicciones y la complejidad caracterizan los tiempos posnormales. Fotografía de la exposición Post Normal Times en The Museo de Arte Contemporáneo de Amberes (M HKA).

Un volatilidad que es característico del mundo VUCA se acentúa aún más con la proliferación de simultaneidad. Las crisis ya no están localizadas, en una comunidad en particular y en la vida de las personas, ¡pero varias de ellas tienden a aparecer a la vez! Los avances tecnológicos nos han permitido mapear claramente los efectos de una crisis económica, una crisis política, que ocurren simultáneamente con una crisis de salud pública. En 2018, las epidemias de Ébola y MERS ocurrieron simultáneamente. Actualmente, la mayoría de los descubrimientos e invenciones científicos se realizan simultáneamente por varios grupos de científicos. Un solo evento puede desencadenar una cadena de eventos que hace que todos sean simultáneos.

Dados estos tiempos posnormales, ¿cómo pueden prepararse los radiólogos?

El arma o herramienta principal para lidiar con tiempos inciertos y complejos es el desarrollo de la capacidad para navegarlos. Y para eso, la capacidad de estar en constante aprendizaje es fundamental. Como propones Astro Teller, jefe del laboratorio de investigación de Google (Compañía X), la única forma de mantenerse estable hoy es estar en movimiento todo el tiempo. Usando la metáfora de la bicicleta: estamos en equilibrio cuando pedaleamos. Qué era Cajero llamado "estabilidad dinámica". Y eso es exactamente de lo que trata uno de los conceptos más comentados sobre las habilidades necesarias para afrontar el futuro: el aprendizaje permanente o aprendizaje continuo, una forma importante no solo de pensar en la educación, sino también de trabajar en el siglo XXI. Este concepto va mucho más allá de la educación formal, reconociendo que la fuente de esta educación continua es múltiple, vasta y proviene de innumerables dominios.

El gráfico anterior muestra el progreso científico y tecnológico a lo largo del tiempo (eje Y) y cómo la humanidad, los individuos y la sociedad, se adaptan al cambio. Thomas Friedman, en su libro Gracias por llegar tarde, explica esta teoría, así como los cambios en la curva, que se basan en una conversación con Astro Teller. (Cortesía: Diseño de Computación Integrada)

El concepto de el aprendizaje permanente se aplica perfectamente a los desafíos que se avecinan en el área de Radiología para que los profesionales sigan siendo relevantes. La dimensión de aprendizaje a lo largo de la vida (educación que cubre todos los aspectos de la vida) enfatiza la complementariedad entre el aprendizaje formal, no formal e informal. El aprendizaje pasa de acumular conocimientos a trabajar en flujos de conocimiento con una mentalidad transdisciplinaria de colaboración humano-tecnológica. Es análogo a aprender a dominar un solo instrumento versus aprender a dirigir una orquesta.

Dr. Atul Gupta, El director médico de la terapia guiada por imágenes de Philips considera que la colaboración es la capacidad más importante que los radiólogos deben conocer y desarrollar. “Muchas veces, otras especialidades nos llaman para solucionar problemas que son únicos y singulares, y eso me permite, como radiólogo intervencionista, ser creativo. Si avanzo 10 o 15 años, no me sorprendería ver una falta de definición entre las especialidades, porque muchos de los procedimientos que hacemos se superponen cada vez más. ¿Quién es hoy un especialista en isquemia crítica de miembros (CLI) o AAA o enfermedad venosa? Muchos cardiólogos, cirujanos y radiólogos intervencionistas. Creo que estamos empezando a ver médicos que se unen y aprenden diversas especialidades. Vi a cirujanos vasculares, cardiólogos y radiólogos unirse al CIRSE[…] También vemos que se unen varias especialidades. Ninguno de nosotros trabaja en el vacío, por lo que exceder los límites [silos] para atender al paciente es extraordinariamente importante, no solo para los médicos, sino también para toda la industria. La colaboración conduce a lo mejor en innovación. "

Con el crecimiento del trabajo a distancia, así como la telemedicina y la telerradiología la capacidad de colaborar Es aún más importante que los médicos trabajen de manera productiva, participativa y colaborativa en equipos virtuales, generando compromiso y confianza entre sus pares o pacientes.

Una de las cosas que realmente necesita mejorar es la calidad de la precisión del diagnóstico, creer Dr. Samir S. Shah, que se desempeña como vicepresidente de operaciones clínicas de Radiology Partners. "Los radiólogos somos humanos, cometemos errores. […] Entonces, creo que la IA es una excelente manera de verificar y medir el trabajo de los radiólogos. Puede ser una herramienta increíble sin el estigma de los actuales sistemas de revisión por pares, que no se centran en aprendizaje. "

Como "conductor" de un automóvil autónomo o piloto de avión que usa el piloto automático, en este caso IA, es como si el radiólogo conociera su plan de ruta (o vuelo) por dentro y por fuera, y estuviera listo control en cualquier momento.

Aunque los radiólogos no saben cómo construir equipos de resonancia magnética, sí saben cómo funciona el concepto fundamental. Lo mismo se aplica a la IA. "No sabremos cómo hacer nuestro propio algoritmo o modelo, pero tenemos que entender cuáles fueron los principios que entraron en él y cómo se desarrolló. […] Creo que es importante que los futuros radiólogos estén familiarizados con muchos de los conceptos que, lamentablemente, no se están enseñando ahora. […] No nos enseñan cómo funciona un sistema de inteligencia artificial, o qué es la ciencia de datos, etc.. ”, alerta El Dr. Matthew Lungren, director del Centro AIMI de Stanford; profesor asistente de Radiología Pediátrica en el Centro Médico de la Universidad de Stanford.

En este video, la Dra. Nina Kottler, Vicepresidenta de Operaciones Clínicas de Radiología Partners, explica cómo cree que la inteligencia transformará la práctica radiológica. (Crédito: Radiología aplicada)

El problema es que, como creer Dra. Nina Kottler, los jóvenes radiólogos no están preparados para el futuro de la profesión. Dr. Nina, quien es vicepresidente de operaciones clínicas en Socios de radiología, argumenta que es necesario comprender los conceptos básicos de cómo funcionan los algoritmos para poder hablar el lenguaje de la IA y los datos y comprender los posibles sesgos. "Los radiólogos del futuro deberán brindar orientación y asesoramiento basados en el conocimiento generado a partir de estos sistemas. También necesitamos radiólogos que puedan traducir casos clínicos para los desarrolladores de IA para garantizar que los nuevos modelos que se crean agregan valor a nuestros pacientes y sistemas de atención médica.. "

En resumen, los radiólogos de hoy necesitan capacitación específica en aprendizaje automático para comprender qué puede salir mal e identificar cuándo algo sale mal.

"La radiología está a la vanguardia de muchos avances tecnológicos en la medicina, pero los radiólogos deben ajustar sus perspectivas si quieren seguir siendo relevantes.”. Eso fue el mensaje dada por la doctora Valerie P. Jackson, presidenta de Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), en la reunión anual de 2019. Pidió a los radiólogos que buscaran crear una conexión más directa con el paciente. Para ella, los radiólogos deben examinar más de cerca la experiencia de los pacientes y preguntarse cómo se sienten, qué quieren saber, cómo les gustaría que los traten. "Es necesario crear una nueva cultura de interacción con el paciente dentro de la radiología", ella dice.

"Daremos mayores pasos en la próxima década para desempeñar un papel más integrado en la atención al paciente ". -  Jonathan Flug, MD, radiólogo musculoesquelético de Mayo Clinic en Phoenix.

Volviendo a nuestra pregunta inicial: ¿cuál será el papel principal del Dr. Rafael y sus compañeros radiólogos en el futuro?

El acceso global a una informática más potente, 5G y una mayor conectividad democratizará aún más el conocimiento y la experiencia médicos. Esto conducirá a un futuro en el que todos los médicos (no solo los radiólogos) desarrollarán conocimientos especializados en imágenes médicas en su práctica diaria con la difusión de la experiencia en imágenes de diagnóstico por tecnología, eliminando la necesidad de interpretación y entrega dentro del dominio de un especialidad totalmente separada de la forma en que ocurre hoy.

"En la próxima década, serán las habilidades personales de los radiólogos las que nos convertirán en personas valiosas en el campo de la salud ”, creer Arun Krishnaraj, MD, MPH, profesor radiólogo y jefe de la división de imágenes en la Universidad de Virginia. “Será nuestra capacidad de integrar y navegar el vasto tesoro de datos en una variedad de silos para estar en el nexo de la salud lo que nos convertirá en los impulsores de la toma de decisiones.", Él añade.

En lugar de ser el radiólogo que interpreta cada vez más imágenes y en busca de un tiempo de respuesta más corto, Krishnaraj recomienda que se mejore la comunicación directa con los pacientes, mejorando las habilidades de consulta con médicos en otras áreas y configurando colaboraciones con patólogos. , genetistas y otras especialidades. "Y en cualquier momento"Él dice,"estar dispuesto a adoptar cualquier habilidad nueva que aparezca"

Los radiólogos del futuro actuarán como especialistas en información, contextualizando toda la información de los diferentes sistemas de IA y usándola para consultar y comunicarse con médicos y pacientes. Tendrán muchas más herramientas para revisar estudios con pacientes, dar resultados y comentarios instantáneas y los pacientes tendrán mejores formas de acceder a sus imágenes y resultados.

Ante tantas incertidumbres y retos, queremos invitarte a navegar estos tiempos cambiantes, junto a los profesionales más preparados y activos en el área de Radiología e Imagen de Diagnóstico que estarán presentes en la 49a edición. el Congreso Brasileño de Radiología e Imagen de Diagnóstico, que tendrá lugar del 4 al 11 de octubre de 2020, facilitando la generación de conocimiento y conexiones científicas y profesionales.

¡Nos vemos allá!

Por: Lília Porto (autora) y Raphael Aguiar y Dr. Leonardo Aguiar (editores y revisores)
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Milena

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