Memo/rándum Guillermo Elizondo Riojas

Med-Gemini, representa un avance significativo en la aplicación de la IA en el campo médico, particularmente en imágenes médicas. 

 

Este modelo demuestra capacidades excepcionales para interpretar y analizar imágenes médicas, lo cual es crucial para el diagnóstico y la planificación del tratamiento. 

 

Hoy, platicaremos de cómo Med-Gemini mejora las imágenes médicas, sus puntos de referencia de rendimiento y las posibles implicaciones para la práctica clínica.

Link del artículo: https://arxiv.org/pdf/2404.18416

Link del Radiology: https://doi.org/10.1148/radiol.233270

Los casos de negligencia médica en telerradiología involucraron con mayor frecuencia la muerte del paciente y tuvieron montos de pago de indemnización promedio más altos en comparación con los casos de negligencia en radiología que no involucraron telerradiología.





https://doi.org/10.1148/radiol.232806

En una era en la que la tecnología está impactando significativamente la atención médica, la radiología se destaca como un campo lleno de innovación y avances.

La introducción de técnicas de imagen avanzadas, junto con la integración de la inteligencia artificial, no sólo han mejorado la precisión del diagnóstico, también han transformado el papel de las radiólogas y los radiólogos.

La próxima generación enfrenta un conjunto único de desafíos y oportunidades que requiere habilidades diversas y refinadas. Desde dominar nuevas modalidades de imágenes hasta abrazar la era de la medicina personalizada, para mantenernos a la vanguardia de un panorama en constante evolución.

A continuación, describo las que considero son las necesidades y habilidades esenciales que tenemos que cultivar para sobresalir y liderar dentro del sistema de salud.

La inteligencia artificial (IA) contribuye cada vez más a la huella ambiental de las imágenes médicas. A medida que la IA continúa transformando la radiología, es esencial que sigamos abordando su impacto ambiental y aprovechemos su potencial para mejorar la sostenibilidad.

Link del articulo: https://doi.org/10.1148/radiol.232030

El calcio de las arterias coronarias es un indicador pronóstico importante y muy frecuente de la enfermedad cardiovascular. Puede evaluarse mediante TC torácica no sincronizada y suele ser un hallazgo poco reportado en los informes radiológicos. Esto representa una población importante en la que existe una gran oportunidad de hacer recomendaciones de modificación del estilo de vida y terapias preventivas. Este episodio tiene como objetivo resaltar la importancia de informar el calcio incidental en las arterias coronarias en la TC torácica no sincronizada.

Links de los artículos:

https://doi.org/10.1016/j.jacr.2024.02.010

https://doi.org/10.1016/j.jacc.2023.06.040

https://doi.org/10.1007/s00330-023-10439-z

Acompáñenme a analizar este estudio, en el que los autores evaluaron la capacidad de ChatGPT para responder preguntas de opción múltiple de los exámenes de radiología e imágenes médicas ofrecidos por la entidad oficial de licencia, el Colegio Brasileño de Radiología (CBR), excluyendo las pruebas que contienen evaluación basada en imágenes. 

Además, exploraron cómo las diferentes estrategias de preguntar pueden influir en la puntuación del modelo y arrojar luz sobre las oportunidades de utilizar el conocimiento de ChatGPT en los dominios de la atención médica y la radiología.

Link del articulo: https://doi.org/10.1148/ryai.230103