La innovación en salud, entendida como la introducción de cambios que producen mejoras sobre el manejo, diagnóstico y tratamiento de los pacientes, o en el trabajo de los profesionales, es uno de los aspectos más ligados a la especialidad de Radiología.
La Radiología, desde sus inicios, ha incorporado progresivamente nuevas tecnologías (pensemos en los TC de primera generación hasta la actual tecnología espectral), mejoras disruptivas (y nos centraremos en una de ellas, la Inteligencia Artificial), pero también ha participado de la innovación del proceso diagnóstico y terapéutico (pensemos en el tratamiento intravascular del código ictus o en el manejo one-stop del diagnóstico de cáncer de mama).
Además de los cambios evolutivos descritos, cabe señalar el papel trascendental de la transformación digital, entendida como la adopción de tecnologías digitales para mejorar la calidad de la atención médica y la experiencia del paciente.
En la actualidad, la transformación digital en salud ha avanzado a pasos agigantados. La implementación de la tecnología ha permitido mejorar el acceso y la calidad de la atención médica en todo el mundo, reducir los costos de atención médica y mejorar la experiencia del paciente.
Algunos ejemplos de esta transformación digital en Radiología serían: el PACS en la nube, la telerradiología, la Inteligencia Artificial y el uso inteligente de los datos (desde el big data, a la toma de decisiones basados en datos en los command center), así como otras nuevas tecnologías como la imagen e impresión 3D y, en un futuro muy cercano, la robótica aplicada a la imagen.
La Figura 2 presenta otros tipos de innovación para la mejora de la experiencia del paciente. En primer lugar, la ambientación de los espacios (como la resonancia magnética, RM), en la que, además de crear un entorno menos hostil al paciente, permite introducir elementos de seguridad, ya que cada línea de color corresponde a un nivel de potencia del campo magnético. Por otro lado, usar gafas RM-compatibles, que inicialmente estaban destinadas a investigación en neurociencias, para que los pacientes pudieran ver películas mientras se hacen la RM permitió disminuir más de un 20 por ciento las anestesias en una franja de edad entre los 7 y los 15 años. Finalmente, técnicas como la del “cojín”, en la que se realiza la RM una vez el neonato duerme tras haber hecho previamente una toma, mejora la experiencia y, además, disminuye significativamente el número de anestesias.
Telerradiología
La telerradiología es uno de los ejemplos más destacados de la transformación digital en salud. La telemedicina, entendida como la provisión de servicios de atención médica a través de medios electrónicos y de telecomunicaciones, ha permitido mejorar la accesibilidad en zonas remotas (mediante el acceso a profesionales expertos a distancia), o en la propia forma de teletrabajo de los profesionales, especialmente desde la pandemia. Si bien, este tipo de cambios presenta nuevos retos como, por ejemplo, el impacto en el modelo formativo presencial de los residentes en los hospitales.Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA), por otro lado, representa el paradigma de la innovación disruptiva, ya que genera un cambio drástico en la forma de trabajar en muchos aspectos. La digitalización completa del proceso radiológico permite implementar algoritmos de Inteligencia Artificial en todo el flujo de trabajo. Así, desde la mejora en la citación (detectando en base a datos de los pacientes, la mejor hora de cita), pasando por mejoras en la seguridad (con algoritmos que ayudan a posicionar mejor al paciente y reducen la dosis de radiación en la TC) como, la aplicación más conocida, la ayuda a la decisión radiológica mediante algoritmos que identifican lesiones y las clasifican, facilitando, por ejemplo, el cribado de algunas enfermedades. Por supuesto, además, estos algoritmos de imagen se pueden hacer más complejos, integrándose en grandes herramientas para la toma de decisiones, al incluir muchas otras variables de salud de los pacientes. Por otro lado, la IA también se utiliza en la investigación médica. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos genómicos y de proteómica para identificar nuevos objetivos terapéuticos y medicamentos. La combinación de múltiples datos (multi-ómicos) con los algoritmos descritos nos permitirán en poco tiempo llegar a disponer de los “gemelos digitales”, a partir de los cuales, se podrá inferir mejoras en el tratamiento personalizado de los pacientes. Es complicado poder estimar el impacto real de la IA en los próximos años. El ejemplo más actual no está ligado a los conceptos “tradicionales”, sino a nuevos modelos de IA, como la generativa, por ejemplo, Chat-GPT y las múltiples posibilidades que presenta en la comunicación, así como la facilitación de ciertos procesos de escritura.Imagen e impresión 3D
Otro de los grandes cambios que cabe señalar como innovación en la Radiología ha sido el uso de la imagen radiológica para el diseño y planificación quirúrgica mediante imagen 3D. Y por supuesto, la impresión 3D. Esta tecnología ha revolucionado la fabricación en una variedad de campos, desde la automoción hasta la construcción. Sin embargo, la impresión 3D también ha demostrado ser una herramienta valiosa en la industria de la salud, permitiendo la fabricación personalizada de prótesis, implantes y modelos anatómicos. Entre los beneficios más destacados se incluyen la personalización de los diseños o implantes, la eficiencia y la reducción de costos en la cirugía, así como el impacto en la formación y educación de los profesionales y la comunicación con los pacientes. Como alternativa a los modelos impresos, y en el ámbito de la mejora en la comprensión de la anatomía y resultados por parte de los pacientes o los especialistas, tanto la realidad virtual como aumentada pueden ser utilizadas para simular procedimientos médicos, lo que ayuda a los pacientes a entender mejor el procedimiento y reduce la ansiedad y el estrés. Por otro lado, está también en desarrollo la implantación en el quirófano de este tipo de herramientas, para mejorar los resultados en las diferentes cirugías.Robótica
Otra de las innovaciones, si bien pendiente de implantar en el ámbito de la Radiología, es la robótica. Ésta ha cambiado la forma en que se realizan muchos procedimientos médicos. Los robots pueden realizar tareas complejas y precisas. El uso en áreas como el intervencionismo es uno de los nuevos espacios a explorar. Finalmente, no debe olvidarse otros tipos de innovación como, por ejemplo, el desarrollo de nuevos roles por parte de profesionales en los departamentos de Radiología o la incorporación de nuevos perfiles profesionales en el seno de los departamentos, como los ingenieros o gestores de procesos y datos o económicos. Estas mejoras organizativas impactan en la funcionalidad de los departamentos, con el objetivo de transformar la Radiología de un modelo basado en la cantidad a un nuevo modelo basado en el valor, la sostenibilidad y la innovación como pilares fundamentales de la misma. En resumen, la innovación forma parte del ADN de la Radiología. Entre los ejemplos más destacados hemos señalado aquellos más relacionados con las nuevas tecnologías de imagen médica (con la visión adecuada de para qué, cuándo y por qué usarlas), las herramientas de la transformación digital (los datos en nube, la Inteligencia Artificial), pero también nuevas oportunidades como la impresión 3D y su impacto directo en la mejora sobre las cirugías; pero no son los únicos. En la Figura 1 podemos ver un ejemplo del uso de la planificación e impresión 3D para ayuda a extirpar un tumor abdominal pediátrico. Los modelos virtuales nos permiten poder entender la anatomía y relaciones rotando la lesión o “eliminando” virtualmente otros tejidos u órganos que nos enmascaran la tumoración. El resultado final nos muestra la gran correlación entre el diseño y la tumoración una vez extraída.
La Figura 2 presenta otros tipos de innovación para la mejora de la experiencia del paciente. En primer lugar, la ambientación de los espacios (como la resonancia magnética, RM), en la que, además de crear un entorno menos hostil al paciente, permite introducir elementos de seguridad, ya que cada línea de color corresponde a un nivel de potencia del campo magnético. Por otro lado, usar gafas RM-compatibles, que inicialmente estaban destinadas a investigación en neurociencias, para que los pacientes pudieran ver películas mientras se hacen la RM permitió disminuir más de un 20 por ciento las anestesias en una franja de edad entre los 7 y los 15 años. Finalmente, técnicas como la del “cojín”, en la que se realiza la RM una vez el neonato duerme tras haber hecho previamente una toma, mejora la experiencia y, además, disminuye significativamente el número de anestesias.