La máquina de resonancia magnética asequible iguala el rendimiento de gama alta

- La investigación presenta un sistema de resonancia magnética (RM) asequible, fabricado con componentes comerciales y combinado con tecnología avanzada de inteligencia artificial (IA).
- El éxito del avanzado sistema de RM radica en la combinación de algoritmos avanzados de IA.
- Además, el diseño más sencillo y el menor consumo de energía del sistema de RM de Hong Kong permiten una mayor portabilidad.
Los avances en tecnología médica probablemente cambiarán el acceso a la atención sanitaria en todo el mundo. En una investigación publicada en la prestigiosa revista Science, Yujiao Zhao y colegas de la Universidad de Hong Kong diseñaron una máquina de resonancia magnética (MRI) simplificada y de bajo consumo, fabricada con hardware de venta libre, que cuesta alrededor de $22,000.
Lanzados hace cinco décadas, los escáneres de resonancia magnética ahora desempeñan un papel crucial en esta era de la medicina moderna, donde se utilizan para diagnosticar una amplia variedad de afecciones, incluidos accidentes cerebrovasculares, tumores y condiciones de la columna vertebral, todo ello con una exposición mínima a la radiación para el paciente.
La investigación introduce un sistema de resonancia magnética asequible compuesto por piezas comerciales combinadas con tecnología avanzada de inteligencia artificial (IA). Este avance tiene el potencial de cerrar la brecha en el acceso a la resonancia magnética, especialmente en regiones que carecen de los recursos médicos necesarios.
Innovación asequible
Debido a sus precios astronómicos, que a veces alcanzan decenas de millones de dólares, las máquinas de resonancia magnética tradicionales siempre han hecho que esta herramienta diagnóstica indispensable sea algo inaccesible.
No obstante, este obstáculo financiero fue superado por el equipo de investigación de Hong Kong, que desarrolló un sistema de resonancia magnética valorado en solo $22,000. En contraste, la máquina de resonancia magnética de cuerpo completo del equipo de Hong Kong utilizó un imán de 0.05T libre de helio y requirió solo 1800 vatios, comparable a un secador de pelo, lo que significa que podría usar un enchufe estándar.
El éxito del avanzado sistema de resonancia magnética radica en la combinación de algoritmos de IA avanzados. Se desarrolló un algoritmo de aprendizaje profundo para superar la disminución de la intensidad del campo magnético y el posible deterioro de las imágenes, basándose en extensos conjuntos de datos de imágenes anatómicas de alta resolución. Esta mejora de IA permite que el sistema logre resultados de imagen comparables a los de los escáneres de resonancia magnética tradicionales, mientras se utiliza con mucha menos energía.
Su máquina fue luego probada en 30 voluntarios adultos sanos, quienes se sometieron a escaneos en todo el cuerpo, desde las rodillas hasta el cerebro. Su resonancia magnética de "campo ultra bajo" produjo resultados comparables a los de los escáneres de resonancia magnética que eran 60 veces más potentes.
Perspectivas para la atención sanitaria global
Esto es revolucionario en el sentido de que significa más que una reducción de costos. La llegada de escáneres de resonancia magnética baratos y portátiles será de gran beneficio para las áreas que no tienen acceso regular a estos equipos.
Al permitir diagnósticos precisos sin la necesidad de infraestructura elaborada o costos excesivos, esta innovación tiene el potencial de transformar la prestación de servicios de salud en entornos con recursos limitados a nivel mundial. Además, el diseño más simple y el menor consumo de energía del sistema de resonancia magnética de Hong Kong permiten una mayor portabilidad.
En comparación con las máquinas de resonancia magnética tradicionales, que requieren instalaciones especializadas y altas entradas de energía, este dispositivo portátil puede funcionar a través de enchufes estándar y no exige actualizar infraestructura costosa. A pesar de la perspectiva positiva de una amplia adopción, deben superarse varios desafíos para beneficiarse plenamente de esta tecnología. El desarrollo de capacidades locales es un aspecto crítico para apoyar la producción, el mantenimiento y la utilización de estos dispositivos en regiones con recursos limitados.
Si estás leyendo esto, ya vas por delante. Mantente así con nuestro boletín.
Aviso de responsabilidad. La información proporcionada no es un consejo de trading. Cryptopolitan.com no asumimos responsabilidad alguna por las inversiones realizadas basándose en la información proporcionada en esta página. Recomendamos encarecidamente la investigación independiente y/o la consulta con un profesional calificado antes de tomar cualquier decisión de inversión.

Brenda Kanana
Brenda cuenta con más de 4 años de experiencia especializada en criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías emergentes. Ha trabajado en Zycrypto, Blockchain Reporter y The Coin Republic, y ahora tiene a Cryptopolitan como su hogar. Su licenciatura en Sociología de la Universidad Técnica de Mombasa la mantiene alineada con las necesidades de sus lectores.
















