DIM Centros de Salud incorporó resonancia magnética cardíaca con tecnología basada en inteligencia artificial (IA) de doble motor, con el objetivo de obtener imágenes de mayor calidad en menos tiempo y optimizar tanto la experiencia del paciente como la precisión diagnóstica.
La incorporación de IA en estudios de alta complejidad empieza a redefinir el diagnóstico por imágenes, en particular en el campo cardiovascular, donde el tiempo de adquisición, la calidad de imagen y la tolerancia del paciente resultan críticos. En ese marco, el centro sumó una solución que, según datos técnicos de la tecnología aplicada, permite realizar estudios hasta tres veces más rápido, manteniendo —e incluso mejorando— la calidad de imagen.
El mismo detalle técnico reporta una mejora de hasta el 80% en la nitidez, junto con una mejor relación señal-ruido. En la práctica, esto apunta a imágenes más claras y con mayor nivel de detalle, un aspecto central en resonancia cardíaca para evaluar estructuras y tejidos con precisión.
Uno de los principales desafíos de la resonancia magnética, especialmente en cardiología, es el movimiento: la respiración y los latidos pueden afectar la calidad del estudio. En ese punto, se estima que hasta el 20% de los estudios deben repetirse por artefactos de movimiento. La aplicación de IA desde las primeras etapas de adquisición de la imagen busca reducir esas interferencias, minimizar la pérdida de datos y mejorar la confiabilidad del estudio desde el primer intento.
Además del impacto en la calidad diagnóstica, la reducción de repeticiones también se vincula con la eficiencia del sistema: menos estudios repetidos implican menor costo por estudio y mayor disponibilidad de turnos. En ese esquema, el uso de herramientas de IA se integra como un componente operativo que puede incidir tanto en la productividad del equipamiento como en la organización de la agenda.
La disminución de los tiempos de escaneo también tiene un efecto directo en quienes se realizan el examen. Estudios más cortos suponen menos tiempo dentro del equipo, menor necesidad de sostener la respiración y una experiencia más tolerable, especialmente en pacientes con dolor, ansiedad o dificultades respiratorias. A la vez, la posibilidad de completar estudios más rápidos amplía el acceso, al permitir atender a más pacientes en menos tiempo sin comprometer la calidad.
En términos clínicos, estas tecnologías habilitan el avance hacia estudios cuantitativos, orientados a caracterizar tejidos con mayor precisión y aportar información para decisiones clínicas tempranas. La integración de IA en todo el proceso —desde la planificación del estudio hasta la reconstrucción de la imagen— se inscribe en una tendencia global hacia una medicina más personalizada, eficiente y basada en datos.
