Los nuevos desarrollos de equipamiento en imagen molecular PET (con equipos que hacen estudios en menos de 1 minuto y con una sensibilidad muy elevada próxima al milímetro) y el uso de nuevos radiofármacos cada vez más específicos, hacen necesario cada vez más la aplicación de la inteligencia artificial en la interpretación de los estudios PET-CT, según ha comentado el jefe de Departamento de Medicina Nuclear, Imagen Molecular Avanzada PET y Teragnosis Radiometabólica del Hospital La Luz y del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid, Antonio Maldonado.
Ejemplo de ello es la reciente aprobación en Estados Unidos de un ‘software’ de inteligencia artificial para valorar de forma automática y fiable los pacientes sometidos a pruebas PET con PSMA. «Siguiendo esta línea, ya desarrollada de forma muy avanzada en las pruebas de Radiodiagnóstico, nuestro Departamento de Medicina Nuclear e Imagen Molecular del Hospital La Luz y del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid, está introduciendo criterios de Inteligencia Artificial en la interpretación de los estudios PET-CT tanto desde el punto de vista diagnóstico como de valoración de respuesta a los tratamientos», ha dicho.
Según el experto en Medicina Nuclear, el objetivo final de esta mejora diagnóstica es incrementar la fiabilidad en los resultados de las pruebas PET solicitadas por los diferentes especialistas, aplicando criterios lo más objetivos posibles. «El uso de estos criterios de forma adecuada conlleva el trabajo conjunto y multidisciplinar en Medicina Nuclear y Radiodiagnóstico, aspecto que es la pieza angular en el trabajo diario que realizamos en ambos hospitales», ha enfatizado.
De acuerdo al doctor Maldonado, entre los diferentes criterios que se aplican en los estudios PET-CT que llevamos a cabo, están los relacionados con la inmunoterapia (PERCIMT y imPERCIST), los tumores sólidos (PERCIST y Hopkins) para tumores de gran incidencia como son el cáncer de pulmón, mama, colon y ORL, los linfomas (Lugano y Deauville) y el cáncer de próstata (e-PSMA y PROMISE). «También se aplican criterios de Inteligencia Artificial para procesos de carácter inflamatorio/infeccioso como en el caso de la patología cardiovascular», ha zanjado Maldonado.
