Reconstrucción con deep learning reduce hasta un 50% el tiempo de RM en rodilla y próstata

La incorporación de algoritmos de reconstrucción por deep learning en resonancia magnética permite reducciones significativas en los tiempos de adquisición. Según una revisión de literatura reciente, estas técnicas han logrado aproximadamente un 50% menos de tiempo de exploración en RM de rodilla y entre un 30 y un 50% en próstata, sin comprometer la calidad de las imágenes. Estudios multicéntricos y evaluaciones clínicas confirman que las reducciones oscilan entre varios minutos por secuencia, lo que facilita un mayor número de exploraciones diarias en equipos saturados. Tecnologías comerciales como las de Philips y GE Healthcare aplican estos métodos en protocolos reales. El resultado es una optimización del flujo de trabajo que beneficia tanto a pacientes como a servicios de radiología con alta demanda.