CANARIAS | SANIDAD

Canarias usa la inteligencia artificial para mejorar la detección de lesiones

👉 El Hospital de La Candelaria será el encargado de poner en marcha este proyecto piloto

👨‍⚕️ Esta solución permitirá, entre otras cuestiones, valorar las lesiones óseas traumáticas y tumorales

📌 Se optimiza el tiempo de respuesta del especialista y aumenta la confianza y la seguridad de la prueba diagnóstica

Thalía Rodríguez

Canarias |

Imagen del proyecto piloto de inteligencia artificial aplicado a radiodiagnóstico en el Hospital de La Candelaria | Consejería de Sanidad del Gobierno de Canarias | Gobierno de Canarias

El Hospital Universitario Nuestra Señora de Candelaria, en Tenerife, es el primero en implantar en el servicio de Radiología un proyecto piloto, en coordinación con la empresa GLEAMER, mediante el cual se empleará la inteligencia artificial para mejorar la detección de lesiones.

Entre ellas se podrán valorar lesiones óseas traumáticas y tumorales, además de patologías en el entorno de la ortopedia y la rehabilitación (dismetrías o escoliosis…) y la radiología de tórax que se realiza en el ámbito de Urgencias (neumonías, tumores, derrames, etc.).

Este proyecto surge de la colaboración entre los servicios de Radiología y de Tecnologías de la Información y Comunicaciones, en su apuesta por la transformación digital y el uso de herramientas de ayuda al diagnóstico basadas en inteligencia artificial, según publica en una nota la Consejería de Sanidad del Gobierno de Canarias.

En una entrevista en Más de Uno Canarias, el jefe del Servicio de Radiología del Hospital Universitario Nuestra Señora de Candelaria, Julián Portero, ha explicado el funcionamiento de esta nueva tecnología para detectar lesiones.

Con su implantación se consigue que sea la IA la que realice unos cálculos necesarios para conocer los grados de escoliosis o diferencia de altura en la cadera del paciente, entre otros aspectos. Esto lo suele llevar a cabo el rehabilitador, cuyo tiempo puede ahora invertir en una mayor atención en el paciente.

Asimismo, se optimiza el tiempo de respuesta del especialista y aumenta la confianza y la seguridad de la prueba diagnóstica, ya que la IA ayuda al profesional que está realizándola, proporcionando una doble visión de la prueba y localizando con mayor probabilidad una patología, aumentando la calidad diagnóstica del paciente.