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Tecnología de superresolución mejora imagenes clínicas ósea para predecir el riesgo de fracturas osteoporóticas

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 17 Feb 2025
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Imagen: La microestructura de este fémur es claramente visible como resultado de la tecnología de súper resolución de SwRI (foto cortesía de SwRI)
Imagen: La microestructura de este fémur es claramente visible como resultado de la tecnología de súper resolución de SwRI (foto cortesía de SwRI)

Las fracturas osteoporóticas en las personas mayores representan un problema importante y generalizado. La mitad de todas las mujeres mayores de 55 años sufrirán algún tipo de fractura durante su vida. Entre los millones de personas que sufren una fractura de cadera cada año, el 50% nunca recuperará la capacidad de caminar de forma independiente y el 20% fallecerá dentro del primer año. Los ingenieros y los médicos ortopedistas están trabajando para identificar a las personas en riesgo, ya que existen intervenciones disponibles que pueden fortalecer los huesos, pero el éxito depende de identificar quién es más vulnerable.

Actualmente, las radiografías y las tomografías computarizadas (TC) son los métodos más comunes que se utilizan para evaluar el riesgo de fractura, pero la resolución de ambas técnicas de diagnóstico por imagen es demasiado baja para evaluar con precisión la resistencia estructural del hueso. Ahora, una nueva tecnología que mejora la obtención de imágenes óseas clínicas y reduce las fracturas osteoporóticas en las personas mayores utiliza inteligencia artificial (IA) para generar imágenes de súper resolución. Esta innovación permite visualizar con mayor detalle las estructuras internas de los huesos, facilitando una evaluación más precisa del riesgo de fractura.

En su estudio, los investigadores del Southwest Research Institute (SwRI, San Antonio, TX, EUA.) descubrieron que, en casi todos los casos, las imágenes mejoradas con súper resolución (SR) eran más precisas que los rayos X o las TC para cuantificar las características óseas relacionadas con la resistencia y el riesgo de fractura. Los hallazgos, publicados en la revista Bone, destacan el uso de la tecnología de súper resolución, un tipo de IA que mejora la nitidez y el detalle de las imágenes de baja calidad. El método de SR de aprendizaje profundo de SwRI enseña a la IA a reconocer patrones y texturas complejas al exponerla a múltiples ejemplos, permitiéndole predecir cómo se vería una imagen ósea de alta resolución a partir de datos de baja resolución.

Los investigadores han propuesto integrar la tecnología de SR en los equipos de diagnóstico por imágenes, lo que proporcionaría a los médicos imágenes médicas en bruto, como radiografías, e imágenes mejoradas procesadas con IA. Estas imágenes resultantes serían más claras y detalladas, potencialmente acompañadas de diagnósticos adicionales que podrían ayudar a los médicos a tomar decisiones médicas más informadas. Con acceso a datos de imágenes de alta resolución, existen varias herramientas disponibles para predecir la resistencia real del hueso. Los médicos podrían evaluar si los huesos corren el riesgo de fracturarse y determinar si es necesaria una intervención para prevenir lesiones. Una vez identificado el riesgo de fractura, los médicos pueden recomendar medicamentos o ejercicios para fortalecer los huesos vulnerables y reducir la probabilidad de lesiones.

"Todos se caen. Toda persona mayor de 55 años, y especialmente aquellas mayores de 65, sufrirá una caída en algún momento, por lo que comprender la resistencia ósea en esta población es fundamental", afirmó el Dr. Lance Frazer, del SwRI y autor principal del estudio. "Se puede hacer mucho en términos de prevención de caídas. Sin embargo, la pregunta inminente sigue siendo: cuando te caes, ¿corres el riesgo de sufrir una fractura? Saber esto es fundamental".

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