Imagenología Médica: Trabajando por la vida a través de la imagen

La tecnología asociada a las imágenes es cada vez más requerida en los centros de salud, tanto por su aporte en los diagnósticos como en los tratamientos, gracias a la información entregada a través del análisis de los resultados, siendo una herramienta innovadora necesaria en el área de la salud.

La ingeniería ha sido clave para la implementación de las tecnologías en las diferentes disciplinas que existen en la salud, pero aún hay trabajo para generar herramientas que permitan automatizar los análisis y mejorar el diagnóstico de los desórdenes o enfermedades de las personas.

Nuestra académica de la Facultad de Ingeniería UdeC y parte del equipo del Centro de Ingeniería para la Vida, Pamela Guevara, nos relata desde su experiencia y conocimiento, su pasión por las imágenes, dejando entrever su vital labor en los centros de salud.

Para comenzar, nos explica qué es la imagenología médica: “es la disciplina que ve y hace uso de las imágenes para el estudio, diagnóstico y tratamiento de enfermedades, que los médicos especialistas realizan, según la información que ingenieros u otros investigadores entregan, a través de herramientas tecnológicas que las analizan” explica la especialista en imagenología de la Universidad de Concepción.

En la ingeniería hay varias especialidades y diversos campos en los que especializarse, pero toda área que necesite revisar datos y crear herramientas automatizadas, es una motivación especial: “mi motivación surge desde mi gusto hacia la visualización que calzó perfecto en la especialidad de análisis de imágenes, parecido a lo que realicé en mi tesis con análisis de corrientes marinas. La verdad siempre me llamó la atención el análisis de datos desde las imágenes, es un trabajo largo, pero muy entretenido y de constantes avances”.

De los proyectos que la especialista UdeC ha sido aporte nacional, se encuentra la resonancia magnética de difusión, técnica que mide el movimiento del agua en el cerebro y permite reconstruir fibras cerebrales: “La conectividad cerebral es muy importante para su óptimo funcionamiento, ya que nuestro cerebro funciona como una red dinámica, que está conectado por fibras, las que en ocasiones pueden fallar o tener irregularidades importantes de descubrir a tiempo. Si bien es un trabajo de alta complejidad, porque el cálculo de fibras sufre de variabilidad entre las personas y limitaciones en resolución (tamaño de lo que es posible detectar), se pueden mirar las principales vías, para extraer información”.

“Mis métodos ayudaron a desarrollar modelos digitales que se llaman Atlas, igual que los libros de anatomía descriptiva, pero digitales, que tienen el beneficio de brindar información que se pueda utilizar para buscar patrones. Entonces una vez que ya se tiene el modelo con sus características, se puede utilizar con otros pacientes para identificar a través de la segmentación automática, diferencias en desórdenes como el trastorno del espectro autista, esquizofrenia, síndrome bipolar y otros tipos de enfermedades del área psiquiátrica o neurológica”.

En aquello radica la importancia de la tecnología e innovación en el área de la salud, en ser un aporte y complemento para los diferentes especialistas: “las enfermedades no son de fácil identificación, entonces el ideal es encontrar biomarcadores basados en imágenes médicas, que son medidas cuantitativas inequívocas que indican si la persona tiene o no la enfermedad, y que no dependen de otras variables. Muchos desórdenes psiquiátricos actualmente se evalúan con exámenes o test, exponiéndose a un grado de precisión bajo, sobre todo en sus inicios. Entonces la imagenología es crucial porque permite comprender mejor las enfermedades y tiene potencial de complementar la información al especialista del área de la salud para apoyar la toma decisiones”.

Hay un acuerdo en que los avances son significativos y requeridos en los centros sanitarios, sin embargo, no han podido ser implementados masivamente porque requieren seguir grandes pasos para lograrlo.

“Se debe tener varios factores en cuenta para lograr la implementación, lo primero son los exámenes de pacientes que deben ser la mayor cantidad de muestras posibles, de buena calidad y normalizados. Además, se necesitan estudios longitudinales para que las enfermedades puedan ser detectadas lo antes posible, ojalá antes de que existan síntomas notorios. Así, la tecnología como machine learning podrá detectar información a tiempo, que permita lograr controlar mejor los desórdenes y entregar un tratamiento lo antes posible”.

Además el campo de estudio de imágenes concede la virtud de ser cada vez más amplio, dotando de interés toda área médica.  “Lo interesante que uno va descubriendo a medida que va trabajando en el área, son las nuevas maneras de manipular los datos y contribuir a los proyectos grandes, por ejemplo, actualmente con estudiantes de postgrado trabajamos con una enorme base de datos de EEUU que fue liberada para poder ser estudiada, donde investigamos patrones de conectividad en el cerebro”.

Compartiendo el permanente trabajo con profesionales de la salud, los progresos tecnológicos se vuelven realidades aspiradas tanto por especialistas conocedores del tema como por los pacientes que requieren tratamientos a tiempo y una recuperación pronta.

Para lograr aquello se requiere trabajo y motivación: “Lo que falta es más interés por realizar investigación en las instituciones de salud, donde apoyen proyectos de investigación y se comprometan, por ejemplo, a registrar información extra, requerida para los estudios. Hoy se cuenta con mucha información, pero está desconectada y desordenada, se requiere de un orden digital para tecnologizar los procesos, por ello es importante que el trabajo sea en conjunto”.