[SERAM 2021] Destacados radiólogos españoles y americanos analizan los fallos más frecuentes en diagnóstico por imagen
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Para evitar cometer errores en el diagnóstico por imagen es imprescindible una buena comunicación entre los propios radiólogos del servicio, los clínicos que solicitan las pruebas y los pacientes, así como la revisión de los estudios previos del paciente, disponibles en los sistemas de almacenamiento de imágenes radiológicas.
Así lo pone de manifiesto el Dr. Rafael Rojas, neurorradiólogo en Harvard Medical School, en el simposio precongreso que la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) ha organizado de forma conjunta con la Sociedad Norteamericana de Radiología (RSNA). El curso ‘Errores, seudolesiones y variantes normales en Radiología e Imagen Diagnóstica’ es la primera actividad del 35 Congreso Nacional de SERAM, que se celebra del 17 al 26 de mayo de forma virtual, y fue coordinado por los doctores José M. Artigas y Alberto Cabrera, presidente y vicepresidente respectivamente del Comité Científico del congreso.
En total diez destacados radiólogos españoles y americanos han revisado las “trampas” más habituales que pueden encontrarse en la imagen por órganos y sistemas, así como fallos en la formación y difusión del conocimiento y aplicación de la Inteligencia Artificial (IA). El objetivo es adquirir habilidades que eviten estos errores y les permitan realizar mejores diagnósticos en su práctica diaria en beneficio del paciente.
Del 10 al 30% de los cánceres de mama no son detectados en mamografía
La Dra. Mary C. Mahoney, presidenta de la RSNA y profesora de radiología, especialista en imagen mamaria, asegura en la sesión ‘Errores y trucos en imagen mamaria’ que aproximadamente del 10 al 30% de los cánceres de mama no son detectados en mamografía debido a múltiples factores que contribuyen a un retraso en el diagnóstico.
Para que esto no ocurra, la Dra. Mahoney insiste en la necesidad de una adecuada valoración de la mamografía por parte del radiólogo, que incluye “chequear un posicionamiento adecuado, revisar estudios anteriores buscando nuevas densidades y un adecuado sistema de lectura”. En esta línea, añade que para llevar a cabo una lectura sistemática idónea se deben revisar siempre “posibles alteraciones en el contorno glandular, grasa retroglandular y triángulos interno e inferior, márgenes de la imagen y ganglios axilares”.
Además, la Dra. Mahoney recomienda proyecciones adicionales para localizar y caracterizar mejor eventuales lesiones e insistió en que “antes de caracterizar una lesión mamaria como benigna, hay que asegurarse de que cumple estrictamente los criterios de benignidad”. Finalmente, recalca que los radiólogos no deben dejar de buscar un segundo tumor por haber encontrado un primero, lo que se conoce como “fenómeno de satisfacción en la búsqueda”.
La edad, un “mantra” de la radiología pediátrica para evitar diagnósticos erróneos
Por su parte, la Dra. Cristina Bravo, especialista en radiología pediátrica en el Hospital Materno Infantil de Málaga, aborda los errores más comunes que se dan en la imagen pediátrica por órganos y sistemas, insistiendo en la importancia de conocer la edad de los pacientes pediátricos, así como los hallazgos normales asociados al crecimiento y desarrollo en todas las etapas del niño “para evitar errores diagnósticos en los informes y, por tanto, tratamientos inadecuados”.
“Hay que relacionar los hallazgos con los años y la clínica. La edad es un mantra de la radiología pediátrica no solo para hallar lo patológico, sino también para reconocer los hallazgos normales en la imagen radiológica”, asegura la Dra. Bravo.
Transparencia para implantar la Inteligencia Artificial en radiología
La implantación de la IA en los servicios de radiología es cada vez mayor. Así lo explica el Dr. Roy Riascos, neurorradiólogo especialista en IA y colaborador de la NASA, quien enumeró algunas de las aplicaciones más frecuentes: la petición y la selección de exploraciones radiológicas más adecuadas, la interacción con la historia clínica del paciente, las relacionadas con la adquisición y procesado de las imágenes o la detección y clasificación de lesiones, comparándolas con hallazgos previos similares.
No obstante, el Dr. Riascos argumenta que “los algoritmos empleados en IA pueden tener idénticos sesgos a los humanos y propiciar errores graves si no son detectados”. En esta línea, asegura que “los radiólogos necesitan comprender cómo están hechos los algoritmos y comprobarlos con sus bases de datos para aplicarlos con confianza”. Y añade: “es preciso aumentar la transparencia del mercado para una implantación segura de la IA en los servicios de radiología”.
El especialista en IA insiste en que esta no reemplazará el trabajo de los radiólogos, sino que va a ser un complemento que “automatizará sus tareas más tediosas”. Ahora bien, es necesario que los radiólogos lideren este cambio tecnológico como ya lo han hecho en otras ocasiones: “los radiólogos que no aprendan a implementar la IA van a ser reemplazados por lo que sí lo hagan. Si no lideramos el cambio, otras personas tomarán decisiones sobre nuestro futuro”.
Más conclusiones del simposio precongreso “Errores, seudolesiones y variantes normales en imagen diagnóstica” en este enlace.
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