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Revista de Ciencias Médicas de Pinar del Río

 ISSN 1561-3194

        01--2023

 

Carta al Director

Imagenología e Inteligencia Artificial y Covid 19, para más efectividad y calidad en los servicios

Imaging and Artificial Intelligence and Covid 19, for more effectiveness and quality in services

0000-0002-2230-7332Analiz de Paula-Paredes1 

1Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Hospital General Docente Abel Santamaría Cuadrado. Pinar del Río, Cuba

Señor director:

La Imagenología, devenida de la Radiología, rama de la medicina cuya historia comenzó con el descubrimiento de los Rayos X, por Wilhelm Roentgen en 1895, se ha beneficiado a lo largo de los siglos con la revolución científica técnica.1

Se han generado imágenes del cuerpo humano no solo a través de los rayos X, sino también con el descubrimiento de otras modalidades diagnósticas en el campo imagenológico, como la ecografía simple y doppler en todas sus variedades, tomografía axial computarizada, resonancia magnética por imágenes y las diferentes modalidades de medicina nuclear; las que se han mejorado continuamente gracias a los avances tecnológicos y al hombre.1

Se obtienen imágenes de alta calidad de resolución que reproducen y reconstruyen en varias dimensiones el organismo humano, se predice por poner un ejemplo el riesgo de crecimiento intrauterino retardado y eclampsia en una embarazada con la utilización del ecógrafo doppler en el embarazo.2

Con la llegada al mundo de la neumonía por Covid 19 a fines de 2019 y el 30 de enero de 2020, la OMS, declara el brote de COVID-19 como la sexta emergencia de salud pública de interés internacional, se convierte en un riesgo para la salud pública, de propagación internacional y que requirió una coordinación de los sistemas de salud de todo el mundo, no estando Cuba exenta de la epidemia cuando en marzo de 2020 se decretan los primeros casos; que llevó a la necesidad de aislamiento, disminuyó el contacto físico entre las personas y la relación médico pacientes también se afectó, sin embargo, los continuos adelantos tecnológicos demostraron que hay herramientas, recursos de trabajo colaborativo en red, en las que hay que profundizar y utilizar en situaciones concretas lo que significó un aprendizaje hibrido.3

Las telecomunicaciones y los avances de la inteligencia artificial sirvieron para beneficio de la especialidad permitiendo la discusión de casos entre especialistas y la evaluación a través de diferentes plataformas digitales, igual ocurrió con la docencia que demostró fortalecerse con las tecnologías digitales, que fue necesaria dada la situación emergente de la pandemia y la rápida transmisión del virus.4

Las lesiones de la enfermedad por Covid 19 conformaron patrones radiológicos pulmonares y un grupo de investigadores, ingenieros y especialistas de Imagenología crearon software para definir índice severidad de la misma y unificar criterios dado la ausencia de bibliografías al respecto.4

Al dar finalizada la pandemia la autora cree prudente recordar que la inteligencia artificial en los servicios de salud nunca va a sustituir el método clínico, pero si el personal de la salud debe adentrarse en el contexto de esta rama pues al contrario mejora la calidad de las imágenes médicas, humaniza continuamente el trabajo, eleva la capacidad y calidad de la atención en los servicios de salud, por lo que vale la pena rescatar la correcta relación médico - paciente y el método clínico como elemento fundamental para orientar con los datos correctos al informe del especialista de Imagenología y elevar la eficacia de los tratamientos, la toma de decisiones; así como mejorar la experiencia formativa de los profesionales, optimizar y reducir los tiempos de investigación.5

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1.  Ferreira-Moreno VG, García-Dihigo J, Martí-Coruña MC. Apuntes para la historia de la radiología en Matanzas (I): precursores y notas complementarias. Rev.Med.Electrón. [Internet]. 2021 Dic [citado 28/08/2023]; 43(6): 1759-1769. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18242021000601759&lng=es 1.  [ Links ]

2.  Quintero J, Villamediana J, Paravisini I, Brito J, Cadena L. Velocimetría Doppler de la arteria uterina como factor de predicción de preeclampsia y crecimiento fetal restringido. Rev Obstet Ginecol Venez [Internet]. 2002 Sep [citado 22/07/2023]; 62(3): 153-159. Disponible en: Disponible en: http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0048-77322002000300001&lng=es 2.  [ Links ]

3.  Bonilla Sepulveda OA. Para entender la COVID-19. Medicentro Electrónica [Internet]. 2020 Sep [citado 28/08/2023]; 24(3): 595-629. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30432020000300595&lng=es 3.  [ Links ]

4.  Blanchar-Martinez T, de-la-Hoz-Restrepo F. Inteligencia artificial en medicina y procedimientos quirúrgicos: impacto en la toma de decisiones y la salud. Revista Cubana de Salud Pública [Internet]. 2022 [citado 28/08/2023]; 48(4) Disponible en: Disponible en: https://revsaludpublica.sld.cu/index.php/spu/article/view/3166 4.  [ Links ]

5.  Stable-Rodriguez Y. Desafíos en el uso de la Inteligencia Artificial en el sector salud. Rev Inf Cient [Internet]. 2023 [citado 28/08/2023]; 102(2023). Disponible en: Disponible en: https://revinfcientifica.sld.cu/index.php/ric/article/view/4256 5.  [ Links ]

Financiación

La autora no recibió financiación para el desarrollo de la presente investigación.

Recibido: 02 de Septiembre de 2023; Aprobado: 03 de Septiembre de 2023

*Autor para la correspondencia: analizdepaulaparedes@gmail.com

La autora declara que no existe conflicto de intereses

La autora se encargó de la conceptualización, análisis formal, administración del proyecto, redacción - borrador original, redacción, revisión y edición.

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