Expertos en imagen médica se dieron cita en el iHEALTH Ultrasound Imaging Symposium
El lunes 3 de agosto, la Sala de Estudios Raúl Devés del Campus San Joaquín UC fue el punto de encuentro del iHEALTH Ultrasound Imaging Symposium: Advances and Future Outlook, una jornada organizada por el Instituto Milenio iHEALTH que reunió a investigadores, clínicos y estudiantes en torno a una idea central: cómo extraer más información de una de las tecnologías de imagen más accesibles y transversales de la medicina.
Como recordó una de las charlas de la jornada, cerca de dos tercios de la población mundial no tiene acceso a diagnóstico por imágenes, pese a que entre un 70 y un 80% de las preguntas clínicas pueden responderse con radiografía o ecografía básica. Al no usar radiación ionizante, ser portátil, funcionar en tiempo real y costar una fracción de un CT o una resonancia, el ultrasonido es la modalidad con mayor potencial para cerrar esa brecha. Sobre esa premisa se articuló un programa que cruzó cardiología pediátrica, inteligencia artificial, física de señales, neurología y las líneas de investigación propias de iHEALTH.
La bienvenida estuvo a cargo de Marcelo Andia, director alterno de iHEALTH, quien introdujo la jornada y su espíritu interdisciplinario para dar paso a la conferencia inaugural, "From Pixels to Predictions: AI in Pediatric Echocardiography", a cargo de la Dra. Charitha Doodipala Reddy, Clinical Associate Professor de la División de Cardiología Pediátrica de Stanford University y del Lucile Packard Children's Hospital.
A partir de un caso clínico real, Reddy planteó la pregunta que atravesó buena parte del día: en pocos años los algoritmos podrían interpretar ecocardiogramas pediátricos mejor que muchos expertos, y el desafío está en cómo los clínicos aprenden, implementan y se hacen responsables de esas herramientas. Su recorrido por la adquisición asistida por IA, la clasificación de vistas, la medición automatizada de función ventricular y la estratificación de riesgo cerró con una idea que resonó en la sala: “los algoritmos ven píxeles, los médicos ven pacientes; los algoritmos deben ser brillantes y los clínicos, sabios”.
El Dr. Guillermo Larios, cardiólogo pediatra y Profesor Asociado de la Pontificia Universidad Católica de Chile, aterrizó esa discusión al contexto nacional con "AI for Closing Pediatric Cardiac Imaging Gaps in Chile". Larios expuso las brechas concretas de la cardiología pediátrica chilena —el diagnóstico fetal, la imagen lejos de Santiago y el acceso a resonancia cardíaca— y defendió una tesis clara: toda solución debe validarse localmente y construirse sobre la infraestructura que los hospitales ya poseen, como el electrocardiograma y la ecocardiografía. Su invitación final apuntó a los gemelos digitales que combinan eco y ECG, un terreno donde clínicos e ingenieros pueden trabajar en la misma sala.
El Dr. Rodrigo Cádiz, Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica y del Instituto de Música UC e investigador adjunto de iHEALTH, ofreció una mirada distinta en "The Power of Sound in Medicine". Partiendo de la invención del estetoscopio por Laennec en 1816, Cádiz recordó que el cuerpo es una fuente de sonido —válvulas, flujo, vías aéreas, cuerdas vocales— y que la auscultación quedó estancada donde Laennec la dejó: no es continua, portátil, comparable ni cuantitativa. Su charla exploró cómo el procesamiento de señales, la sonificación y la inteligencia artificial pueden devolverle a la escucha su valor diagnóstico.
Cerrando el bloque plenario, el Dr. Francisco Sahli, Profesor Asistente del Departamento de Ingeniería Mecánica y Metalúrgica y del Instituto de Ingeniería Biológica y Médica UC e investigador principal de iHEALTH, presentó "Extracting the most from ultrasound imaging with AI". Sahli enmarcó los problemas inversos en ultrasonido dentro del argumento del acceso: mejorar el CT o la resonancia beneficia al tercio del mundo que ya los tiene, mientras que extraer más de una sonda portátil llega a los otros dos tercios. Esa asimetría, planteó, es lo que da sentido a todo el esfuerzo.
Early Career Researchers
La jornada dedicó un bloque a las presentaciones de jóvenes investigadores, iniciando con Francisco Moya, estudiante de Magíster en Ciencias de la Ingeniería Mecánica en la Universidad Técnica Federico Santa María, supervisado por los Dres. Julio Sotelo y Joaquín Mura, presentó "Deep Learning-Based Quasi-Static Displacement Field Estimation in B-Mode Ultrasound Imaging". Su trabajo aborda la elastografía, técnica que caracteriza las propiedades mecánicas de los tejidos —clave para distinguir tejido sano de patológico—, mediante un modelo de deep learning que estima campos de desplazamiento 2D directamente desde imágenes en modo B antes y después de la compresión, entrenado con datos sintéticos generados por simulación.
Verónica Marín, estudiante de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería (área Ingeniería Eléctrica) en la UC expuso "Ultrasound Quantification of Pulmonary Aeration in Collapsed Lungs". Marín presentó una metodología para cuantificar la aireación pulmonar a partir de señales de ultrasonido mediante parámetros como la intensidad total y la entropía de Shannon, con miras a guiar de forma objetiva las maniobras de reclutamiento alveolar. Para ello desarrolló un fantoma de pulmón colapsado que permite reproducir distintos grados de aireación de manera controlada.
Por su parte, Jessica Espinoza, Ingeniera de Investigación en iHEALTH bajo la supervisión del Dr. Francisco Sahli, presentó "From 2D to 4D: building patient-specific LV digital twins from sparse echocardiographic views". Su trabajo transforma las vistas ecocardiográficas 2D adquiridas de rutina en un modelo dinámico y tridimensional del ventrículo izquierdo específico para cada paciente, con especial valor en población pediátrica. El pipeline combina segmentación automática del borde endocárdico, estimación de la posición de cada vista en el espacio y reconstrucción de la forma cardíaca a lo largo del ciclo, alcanzando resultados prometedores en pacientes pediátricos.
El bloque cerró con Pamela González, estudiante de Doctorado en Ciencias Médicas en la UC, quien presentó "Magnetic Resonance Guided Focused Ultrasound in Parkinson's Disease". González expuso la técnica MRgFUS, que combina ultrasonido focalizado de alta intensidad con resonancia magnética para realizar procedimientos cerebrales sin necesidad de cirugía abierta, guiando el tratamiento con imágenes anatómicas y termometría por RM en tiempo real. En la enfermedad de Parkinson, este abordaje mínimamente invasivo abre nuevas posibilidades terapéuticas para pacientes que continúan con síntomas incapacitantes pese a los tratamientos disponibles.
Una jornada que refleja la visión de iHEALTH
El simposio sintetizó el propósito que anima al Instituto Milenio iHEALTH: desarrollar soluciones que integren ingeniería e inteligencia artificial para mejorar la salud basada en imágenes médicas, haciéndola en el largo plazo más precisa, eficiente, efectiva y accesible para todas y todos los chilenos. Del diagnóstico cardíaco pediátrico a la neurología, y desde la física de las señales hasta los gemelos digitales, la jornada mostró cómo el trabajo interdisciplinario entre clínicos e ingenieros permite extraer todo el potencial de una tecnología tan extendida como el ultrasonido.
