IA analiza radiografías de columna para estandarizar evaluación de escoliosis
Actualizado el 25 Aug 2026
La escoliosis, una curvatura anormal hacia los lados de la columna vertebral que suele aparecer en la adolescencia, se mide en radiografías mediante mediciones angulares. Estas mediciones orientan el diagnóstico, el seguimiento y la planificación del tratamiento, pero todavía se realizan en gran medida a mano.
Los flujos de trabajo manuales consumen mucho tiempo y son propensos a variaciones entre clínicos y dentro de un mismo clínico. Para ayudar a abordar este desafío, los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que busca hacer más consistentes las mediciones de escoliosis en imágenes de rayos X.
Desarrollado por investigadores de la Universidad Nacional de Taiwán y del Hospital General de Veteranos de Taipéi, el sistema de inteligencia artificial (IA) analiza radiografías de la columna para ofrecer mediciones estandarizadas de la curvatura. Identifica automáticamente cada vértebra, delimita su forma y evalúa su inclinación antes de calcular la curvatura global de la columna. Al automatizar la selección de las vértebras, aborda una de las principales fuentes de variabilidad en la evaluación manual.
El equipo evaluó el sistema utilizando radiografías de la columna del Hospital General de Veteranos de Taipéi. En comparación con las mediciones de especialistas con experiencia, la IA mostró una fuerte concordancia. Cuando dos observadores humanos diferían en no más de 5 grados, las diferencias medias entre la IA y los especialistas oscilaron aproximadamente entre 2,3 y 3,4 grados en las curvas evaluadas. En general, la concordancia entre la IA y los clínicos fue comparable a la concordancia entre dos observadores humanos.
Una validación externa examinó si el enfoque se generalizaría entre instituciones y condiciones de imagen. Sin reentrenamiento, el sistema siguió funcionando bien en un conjunto de datos recopilado con diferentes parámetros de adquisición. El estudio, publicado en IEEE Transactions on Medical Imaging en agosto de 2026, indica que la herramienta podría apoyar una medición de la escoliosis más reproducible al tiempo que reduce el tiempo y la variabilidad inherentes a los métodos manuales.
“Nuestro objetivo no es reemplazar el juicio clínico, sino proporcionar a los médicos una herramienta fiable que pueda hacer más consistente la medición de la escoliosis y reducir la variabilidad que puede producirse durante la evaluación manual”, dijo I-Yun Lisa Hsieh, profesora asociada de ingeniería civil en la Universidad Nacional de Taiwán.
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Universidad Nacional de Taiwán