Un nuevo enfoque de la inteligencia artificial para la reconstrucción de imágenes, llamada AUTOMAP, puede dar más calidad a las imágenes incluso cuando se tenga menos información en ellas, reduciendo así las dosis de radiación que se requieren en la tomografía y en los rayos X en general.La imagenología médica requiere cada vez más de imágenes de mayor resolución y precisión, para así hacer diagnósticos más precisos. AUTOMAP es un importante paso en este sentido.
Hoy en día las radiografías, las tomografías, o cualquier otro estudio de las partes internas del cuerpo se basa muchas veces en la interpretación que el médico tratante puede dar. De hecho, es claro que los médicos, al trabajar continuamente con un número importante de radiografías y tomografías, puede adquirir una notable experiencia cuando se trata de interpretar lo que las imágenes muestran. Sin embargo, se sabe que mejorar las imágenes también depende de la dosis de radiación que se le dé al paciente cuando se hace un estudio. Esto ocurre con la tomografía computarizada, la PET (positron emission tomography) e incluso con los largos tiempos para un estudio MRI (magnetic resonance imaging).
A partir de esta situación, los investigadores del Centro para Imágenes Biomédicas Athinoula A. Martinos, del Hospital General de Massachussetts (MGH por sus siglas en inglés); han desarrollado una nueva técnica basada en la Inteligencia Artificial y en el aprendizaje de máquina, permitiendo adquirir imágenes de más alta calidad sin tener que recolectar más datos o dar dosis más altas de radiación a los …