Según un nuevo estudio, el aprendizaje automático permite resonancias magnéticas (IRM) de bajo consumo energético, más económicas y seguras, sin sacrificar precisión. Según los autores, estos avances allanan el camino para escáneres de resonancia magnética (IRM) de campo ultrabajo (ULF) impulsados por aprendizaje profundo, asequibles y centrados en el paciente, abordando necesidades clínicas no satisfechas en diversos entornos de atención médica en todo el mundo. La Imagen por Resonancia Magnética (IRM) ha revolucionado la atención médica, ofreciendo imágenes no invasivas y libres de radiación. Tiene un inmenso potencial para avanzar en los diagnósticos médicos a través de la inteligencia artificial. Sin embargo, a pesar de sus cinco decenios de desarrollo, la IRM sigue siendo en gran medida inaccesible, especialmente en países de ingresos bajos y medios. Esto se debe principalmente a los altos costes asociados con los escáneres de IRM estándar superconductores y la infraestructura especializada requerida para su funcionamiento. Estos escáneres suelen ubicarse en departamentos de radiología especializados o grandes centros de imágenes, lo que limita su disponibilidad en instalaciones médicas más pequeñas. Además, la necesidad de salas blindadas de radiofrecuencia (RF) y un consumo de energía sustancial limitan aún más el acceso a la tecnología de IRM. Para abordar los desafíos de accesibilidad de IRM, Yujiao Zhao y sus colaboradores presentan un escáner de IRM ULF de bajo consumo y altamente simplificado que opera en un enchufe de corriente estándar y sin necesidad de blindaje de RF o magnético. El escáner utiliza un imán compacto de 0,05 Tesla (T) (la mayoría de los dispositivos de IRM utilizan un imán de 1,5 T, pero algunos pueden llegar hasta 7 T) e incorpora sensores activos y aprendizaje profundo para abordar las señales de interferencia electromagnética y mejorar la calidad de imagen. Además, el dispositivo solo utilizó 1 800 vatios (W) durante la exploración, mientras que los IRM convencionales pueden consumir 25 000 W o más. Zhao et al. llevaron a cabo imágenes en voluntarios sanos y demostraron que el dispositivo pudo producir imágenes claras y detalladas, al nivel de las obtenidas por los dispositivos de IRM de alta potencia actualmente utilizados en la clínica. En una edición de Perspective relacionada, Udunna Anazodo y Stefan du Plessis señalan las limitaciones y desafíos que deben abordarse antes de que la IRM de campo bajo pueda aplicarse ampliamente para uso clínico. «La RMI de campo bajo aún no ha madurado lo suficiente para permitir un acceso rentable a la imagen médica», escriben. «Su potencial como una tecnología de salud esencial y ambientalmente sostenible se demostrará cuando muchas comunidades alrededor del mundo puedan usar la IRM de campo bajo sin barreras».
