GENERAL ELECTRIC PRESENTA SUS INNOVACIONES TECNOLÓGICAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA DE PRECISIÓN
Madrid, 8 de mayo de 2023.- El aumento de la demanda de pruebas y tratamientos de medicina nuclear, junto con la existencia de nuevos fármacos y otras terapias hace necesario contar con nuevos equipamientos digitales y con la inteligencia artificial, para poder conseguir una personalización del diagnóstico y del tratamiento. Y, para ello, es preciso, igualmente que los profesionales estén formados y capacitados para manejar herramientas que permitan automatizar tareas, regular las dosis o los tratamientos, entre otros aspectos. Así se ha puesto de manifiesto durante la reunión del comité de Innovación del Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (Fundación IDIS), en la que participaron profesionales de General Electric, junto a miembros de las entidades que forman parte del Patronato de la Fundación IDIS.
Tras una breve introducción realizada por Arantxa Pascual, CMO GE HealthCare Iberia, Jesús Gómez Moreno, Clinical Leader Imagen Molecular de GE HealthCare Iberia, explicó los avances que han desarrollado en medicina nuclear que abarcan desde la teragnóstica (enfoque en medicina nuclear que combina el diagnóstico y la terapia en un solo proceso, lo cual permite una atención médica más precisa y personalizada) hasta el StarGuide, un SPECT/CT con el que cuenta la Compañía y que permite una mayor precisión en la captura de las imágenes que proporciona una mejora en la detección de enfermedades, un menor tiempo de exploración y una respuesta rápida para poder aplicar y ajustar los tratamientos de manera más específica. En la sesión también se mostró el PET/CT digital, que utiliza fotomultiplicadores de silicio y ofrece una mayor sensibilidad y mejor resolución, en un menor tiempo. Asimismo, se expuso cómo el uso de la inteligencia artificial mejora la calidad de la imagen favoreciendo la precisión y velocidad en la detección de enfermedades, así como la personalización de la terapia en función de las características del paciente y la enfermedad.