¿Cómo ayuda la IA a la automatización y eficiencia de la radiología?
¿Pueden los flujos de trabajo rutinarios de radiología ser más rápidos, más precisos y menos pesados? Con el auge de la inteligencia artificial (IA), la respuesta es un sí rotundo
. A medida que aumenta el volumen de imágenes y se reducen las plantillas, la IA se está convirtiendo en una herramienta clave para ayudar a los equipos de radiología a gestionar y automatizar tareas repetitivas con rapidez y coherencia. Las aplicaciones radiológicas de IA ahora ayudan en la clasificación de casos, el análisis de imágenes, la generación de informes y otros procesos rutinarios que a menudo consumen un tiempo valioso. Al automatizar estas tareas, los radiólogos pueden centrarse en los casos de alta complejidad, manteniendo al mismo tiempo la calidad y las expectativas de respuesta. La IA no sustituye al criterio clínico. Más bien, lo respalda con información fiable que mejora la eficiencia y la confianza en el diagnóstico.
Este artículo explora cómo la IA está optimizando los flujos de trabajo rutinarios en radiología. Abordaremos las tareas más comunes impulsadas por la IA, las ventajas clave, como la mayor rapidez en la elaboración de informes y la reducción de las tasas de error, y las limitaciones que deben tener en cuenta los profesionales. A lo largo del artículo, haremos referencia a estadísticas y datos reales para ofrecer una visión completa del papel cada vez más importante de la IA en la radiología.
La necesidad de la automatización en radiología
A medida que el volumen de imágenes sigue aumentando y los equipos de radiología se enfrentan a una presión cada vez mayor para ofrecer resultados más rápidos, la automatización se ha convertido en una necesidad tanto clínica como operativa. Los radiólogos tienen que hacer frente a flujos de trabajo más exigentes en medio de restricciones de personal y un agotamiento cada vez mayor. Al automatizar los procesos repetitivos, la IA ayuda a mantener la coherencia y la calidad, incluso en entornos de alta presión.
Aumento de la demanda y escasez de radiólogos
A nivel mundial, hay escasez de radiólogos. El volumen de estudios de imagen aumenta hasta un 5 % anual, mientras que el número de radiólogos cualificados no sigue el mismo ritmo. Solo en Estados Unidos, se prevé que en 2033 habrá una escasez de hasta 42 000 radiólogos. En toda Europa, el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ( ) informa de un déficit de personal del 30 %, y algunos países con ingresos más bajos tienen menos de dos radiólogos por cada millón de habitantes. A medida que la brecha se amplía, los departamentos de radiología se ven presionados para hacer más con menos recursos.
Tareas rutinarias que requieren mucho tiempo
Tareas como las mediciones, las comparaciones, el etiquetado de imágenes y la redacción de informes requieren tiempo, pero no siempre exigen un alto nivel de interpretación. La automatización de estos pasos repetitivos ayuda a los radiólogos a priorizar los casos complejos y a dedicar más atención a la toma de decisiones clínicas. Soluciones como OmegaAI® y PowerServer™ permiten una clasificación inteligente, una segmentación automática y una gestión inteligente de las listas de trabajo que dirigen los estudios en función de su urgencia, lo que contribuye a una prestación de la atención más rápida y eficiente.
Agotamiento y error humano
El agotamiento sigue afectando a más del 45 % de los radiólogos, debido a las largas jornadas laborales y a las cargas administrativas. La fatiga aumenta el riesgo de errores humanos, especialmente durante los turnos de gran volumen o nocturnos. El análisis de imágenes con tecnología AI ayuda a los radiólogos a detectar hallazgos críticos, lo que permite establecer prioridades y respalda los flujos de trabajo de segunda lectura. Cuando se integra cuidadosamente, la IA mejora la confianza en el diagnóstico y contribuye a una atención más segura y eficiente.
Estas ventajas reflejan los beneficios más amplios de la inteligencia artificial en radiología, donde el análisis de imágenes y la automatización ayudan a reducir la variabilidad diagnóstica, acelerar los flujos de trabajo y respaldar una atención de alta calidad centrada en el paciente sin comprometer la supervisión clínica.
Tareas de radiología automatizadas con tecnología AI
La inteligencia artificial está transformando el flujo de trabajo diario de los departamentos de radiología al automatizar tareas rutinarias y repetitivas que antes consumían un tiempo y una atención valiosos. La IA mejora la precisión, acelera la revisión de casos y facilita que los equipos de radiología se centren más en los casos de alta complejidad y en la toma de decisiones clínicas.
Análisis y detección de imágenes
Los algoritmos de IA se entrenan con grandes volúmenes de datos de imágenes anotados para identificar patrones asociados a anomalías como tumores, fracturas, hemorragias y nódulos pulmonares. Mediante modalidades como la TC, la RM y los rayos X, estas herramientas analizan rápidamente conjuntos de imágenes y resaltan las regiones de interés para su revisión posterior.
Al escanear miles de estudios con gran precisión, la IA mejora tanto la velocidad como la coherencia del diagnóstico. Estudios revisados por pares indican que los modelos basados en YOLO han alcanzado hasta un 98,7 % de precisión en la detección de nódulos pulmonares en tomografías computarizadas[1]. Este nivel de rendimiento permite a los radiólogos centrarse más en la interpretación avanzada y los diagnósticos diferenciales, lo que contribuye a obtener mejores resultados clínicos y una mayor confianza en el diagnóstico.
Flujo de trabajo Clasificación y priorización de casos
Las plataformas de clasificación basadas en IA analizan los estudios de imágenes entrantes en tiempo real y los clasifican automáticamente en función de su urgencia y relevancia clínica. Los hallazgos críticos, como sospechas de accidente cerebrovascular, neumotórax o hemorragia intracraneal, se priorizan y se envían a la parte superior de las listas de trabajo de los radiólogos. Cada centro puede personalizar los estados para reflejar los protocolos clínicos y las prioridades locales. Estos sistemas inteligentes se integran directamente en RIS, PACS y plataformas de Enterprise Imaging para mantener la continuidad del flujo de trabajo sin interrupciones.
Esta automatización es especialmente importante en radiología de urgencias y centros de imaging con un gran volumen de trabajo, donde los retrasos en la interpretación y la clasificación incorrecta de las afecciones de alto riesgo pueden retrasar la atención médica urgente. Por ejemplo, la interpretación de radiografías de tórax asistida por IA ha ayudado a reducir el tiempo medio de respuesta de 11,2 días a 2,7 días[2], lo que ilustra el valor operativo y clínico de la priorización automatizada. Este enfoque mejora el tiempo de diagnóstico, aumenta la productividad de los radiólogos y reduce la duración de la estancia de los pacientes de alto riesgo. La IA en medicina de urgencias da visibilidad a los casos críticos con alertas en la lista de trabajo de los casos más críticos frente al sistema «primero en llegar, primero en leer».
Segmentación y anotación
Las herramientas de IA ahora realizan tareas como la segmentación de lesiones, el etiquetado anatómico automatizado y la identificación de regiones de interés con una precisión impresionante. Estas funciones reducen el esfuerzo manual y mejoran la coherencia de las anotaciones de imágenes entre radiólogos e instituciones.
La segmentación automatizada desempeña un papel fundamental en la planificación quirúrgica, la orientación de la radioterapia y el seguimiento de la respuesta al tratamiento. Por ejemplo, los sistemas habilitados para IA pueden calcular volúmenes tumorales, marcar puntos de referencia anatómicos o realizar un seguimiento de la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo. Este nivel de automatización garantiza la reproducibilidad, respalda la medicina de precisión y reduce la variabilidad en flujos de trabajo clínicos complejos.
Al estandarizar las anotaciones y minimizar la entrada manual, la IA también reduce la variabilidad entre observadores, un factor clave en la concordancia diagnóstica y los estudios longitudinales.
Generación de informes y documentación
Los sistemas basados en IA pueden extraer datos estructurados de estudios de imagen y generar borradores de informes para que los radiólogos los revisen y finalicen. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejora aún más este proceso al convertir los hallazgos médicos en resúmenes legibles y concisos con menos dictado.
Los algoritmos de NLP son especialmente útiles para transformar notas habladas o escritas en informes radiológicos estructurados. OmegaAI® y PowerServer™ de RamSoft integran herramientas de reconocimiento de voz con plantillas de informes estructurados para rellenar automáticamente impresiones diagnósticas, mediciones y detalles del procedimiento. Los procesos de IA también automatizan la comparación y la selección de plantillas, el mapeo de dictados de hallazgos clave y la generación automática de códigos de facturación.
Esto reduce la carga cognitiva de los radiólogos y minimiza los errores administrativos.
Las clínicas que han adoptado herramientas de informes asistidos por IA han informado de mejoras cuantificables tanto en la velocidad como en la precisión. Los radiólogos pueden finalizar los informes de manera más eficiente, cumplir con los acuerdos de nivel de servicio y dedicar más tiempo a comunicar los hallazgos a los médicos que los han solicitado. En entornos de imagen de gran volumen, este nivel de automatización mejora significativamente el tiempo de entrega de los informes y permite una continuidad más fluida de la atención.
Beneficios de la IA para la eficiencia en radiología
La inteligencia artificial mejora mucho más que los flujos de trabajo. Ayuda a los departamentos de radiología a prestar una atención más rápida, coherente y consciente de los recursos. A medida que aumenta el volumen de pacientes y se pide a los equipos que hagan más con menos recursos, la IA actúa como una herramienta estratégica que se centra en las ineficiencias y mejora la prestación de los servicios de imagen. Las siguientes áreas demuestran cómo la IA contribuye significativamente a la eficiencia operativa en los entornos radiológicos modernos.
Mayor velocidad
La IA mejora la eficiencia de los escáneres al reducir el tiempo entre la adquisición de la imagen y el diagnóstico, automatizando los primeros pasos del proceso de interpretación. En lugar de revisar cada imagen manualmente, los radiólogos pueden confiar en algoritmos de IA para preanalizar los estudios, resaltar los hallazgos clave y clasificar los casos según la urgencia clínica, para luego derivar el estudio al radiólogo especializado. En sistemas hospitalarios con mucho trabajo o redes de teleradiología, esta funcionalidad es fundamental para mantener las expectativas de nivel de servicio.
La IA también ayuda a eliminar los retrasos al gestionar los casos rutinarios con mayor rapidez, lo que mejora el rendimiento general de los pacientes. La mayor rapidez en la revisión se traduce en plazos de informe más cortos y decisiones de tratamiento más rápidas, lo que es especialmente importante en entornos de urgencias y cuidados intensivos.
Precisión y coherencia diagnósticas
Las plataformas de IA se entrenan con vastos conjuntos de datos y siguen criterios interpretativos coherentes, lo que ayuda a estandarizar el rendimiento diagnóstico entre radiólogos y turnos. Estos sistemas son especialmente eficaces para identificar patrones sutiles que pueden pasarse por alto en entornos con limitaciones de tiempo, como microfracturas, tumores en fase inicial o ligeros cambios isquémicos.
Como parte del diagnóstico por IA, estas herramientas sirven como segundo lector, lo que aumenta la confianza y reduce los errores de omisión durante la interpretación de las imágenes. La IA ayuda a superar los sesgos de lectura, como los sesgos influenciados por el historial, la satisfacción de la búsqueda y la distracción causada por la patología.
Este nivel de consistencia es especialmente valioso en programas de garantía de calidad y en el seguimiento de enfermedades a largo plazo, donde es esencial realizar comparaciones precisas a lo largo del tiempo.
Reducción de la carga de trabajo administrativo
La IA reduce significativamente el tiempo dedicado a tareas no clínicas, como la documentación y el etiquetado de imágenes. Los radiólogos suelen dedicar muchas horas a tareas administrativas que no requieren interpretación clínica. Con las herramientas de IA basadas en el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz, gran parte de esta documentación puede automatizarse. Las soluciones ayudan a extraer datos relevantes de las notas del EMR, el historial, los análisis de laboratorio y los antecedentes quirúrgicos, y luego rellenan automáticamente las plantillas y redactan borradores de informes. Esto permite a los radiólogos dedicar más tiempo a revisar casos complejos y consultar con los médicos que los derivan, lo que mejora tanto la productividad como la satisfacción laboral.
Ahorro de costes y optimización de recursos
La IA permite a los departamentos de radiología mejorar la eficiencia sin necesidad de ampliar la plantilla o la infraestructura. Al reducir los tiempos de respuesta y aumentar la precisión de los informes, la IA ayuda a minimizar la necesidad de repetir exploraciones y seguimientos innecesarios. Estas mejoras se traducen en un mejor uso de los escáneres, una programación más predecible y un mayor volumen de estudios por día.
Las instituciones que implementan herramientas de IA están mejor posicionadas para satisfacer la creciente demanda sin sacrificar la calidad. Para obtener una visión más detallada de cómo funciona esto en la práctica, explora las principales ventajas de la inteligencia artificial (IA) para el en el ámbito de la imagen médica.
Limitaciones y riesgos de la IA en radiología
La inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte esencial de los flujos de trabajo de la radiología moderna, ya que ofrece importantes ventajas en cuanto a velocidad, precisión y eficiencia. Sin embargo, su implementación introduce nuevas complejidades que exigen una reflexión estratégica y una gobernanza sólida. Desde la calidad de los datos y la integración de los sistemas hasta las cuestiones normativas y la aceptación por parte de los médicos, estos factores deben abordarse para garantizar una implementación segura y eficaz en todos los departamentos de imagen.
Calidad de los datos y sesgo de los algoritmos
La fiabilidad de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad y la diversidad de los datos con los que se entrenan. Para crear algoritmos que funcionen de forma fiable en una amplia gama de escenarios clínicos, es esencial disponer de conjuntos de datos diversos y de alta calidad. Cuando los datos de entrenamiento carecen de representatividad, los modelos de IA pueden producir resultados sesgados o inexactos. Esto puede dar lugar a diagnósticos erróneos o a resultados desiguales para las poblaciones de pacientes infrarrepresentadas.
Además, los errores en los conjuntos de datos etiquetados o las inconsistencias en las anotaciones pueden desviar los procesos de aprendizaje automático, reduciendo la precisión del modelo. Los equipos de radiología y los desarrolladores de IA deben invertir en prácticas sólidas de gobernanza de datos, incluida la validación en múltiples sitios y grupos de pacientes, para mejorar la generalización y minimizar los sesgos. También es necesario reentrenar continuamente los modelos con datos nuevos y verificados para mantener la relevancia clínica y la seguridad a lo largo del tiempo.
Integración en los sistemas existentes
Uno de los obstáculos más ignorados en la adopción de la IA es la complejidad técnica de integrar nuevas herramientas en los flujos de trabajo de radiología establecidos. Muchos departamentos dependen de sistemas PACS, RIS y EHR heredados que no están diseñados intrínsecamente para admitir aplicaciones de IA. Sin una estrategia de integración bien planificada, la introducción de la IA puede crear fricciones e interrumpir la continuidad operativa en lugar de optimizarla.
Una implementación exitosa requiere interoperabilidad con los sistemas existentes y una interrupción mínima del flujo de trabajo clínico. Las herramientas de IA deben integrarse perfectamente en el entorno del radiólogo, eliminando la necesidad de cambiar entre listas de trabajo y plataformas o de volver a introducir los datos manualmente. Aquí es donde una infraestructura de TI robusta y una arquitectura de software adaptable son fundamentales.
El PowerServer™ (una suite RIS/PACS basada en la nube) y el OmegaAI® (una plataforma RIS/PACS/VNA nativa de la nube y sin huella) de RamSoft están diseñados para integrarse perfectamente en cualquier infraestructura de radiología. Ambos son compatibles con estándares del sector como FHIR, HL7 y DICOM, y se conectan fácilmente con herramientas de terceros como RADPAIR, Remedy Logic, iCAD, CARPL, Therapixel y NewVue, lo que los hace muy adaptables a diversos entornos clínicos sin interrumpir los flujos de trabajo existentes.
Para las redes sanitarias que operan en múltiples ubicaciones o especialidades, la arquitectura Cloud-native de OmegaAI simplifica aún más la integración y la escalabilidad centralizadas. Con flujos de trabajo configurables y una amplia compatibilidad, las soluciones de RamSoft permiten a los equipos de TI y a los responsables clínicos adoptar la IA con confianza sin comprometer la seguridad, el flujo de datos o la productividad.
Cuestiones normativas y éticas
El uso de la IA en el ámbito médico plantea importantes cuestiones normativas y éticas. Los datos de los pacientes deben tratarse con estrictas medidas de seguridad para garantizar la privacidad y el cumplimiento de las leyes sanitarias, como la HIPAA y el RGPD. Los sistemas de IA deben ser transparentes en cuanto a la forma en que procesan los datos y generan resultados para mantener la confianza tanto de los médicos como de los pacientes.
También es necesaria una supervisión ética. La dependencia excesiva de herramientas automatizadas sin una revisión humana adecuada puede tener consecuencias no deseadas. Los reguladores, las juntas directivas de los hospitales y los desarrolladores deben colaborar para establecer límites claros sobre cómo y cuándo se utiliza la IA. Esto incluye definir la responsabilidad cuando se producen errores y establecer normas para la validación de los algoritmos antes de su implementación clínica. La vigilancia continua tras la comercialización es igualmente importante para realizar un seguimiento del rendimiento en el mundo real y abordar los riesgos emergentes.
Resistencia a la adopción
A pesar de los prometedores avances en la precisión diagnóstica y la eficiencia del flujo de trabajo, la resistencia a la IA sigue siendo fuerte entre los radiólogos. En una encuesta realizada en 2024, casi la mitad de los encuestados expresaron su preocupación por que la IA pudiera acabar sustituyendo parte de su trabajo. Estos temores son especialmente frecuentes entre los radiólogos más experimentados, que se muestran menos dispuestos a adoptar la IA en comparación con sus colegas que se encuentran en los inicios de su carrera.
La transparencia y la fiabilidad de los algoritmos también son obstáculos persistentes. Según la misma encuesta, el 42,9 % de los radiólogos cuestionaron la fiabilidad de la IA en situaciones diagnósticas críticas.
La bibliografía también destaca que la falta de conocimiento, la experiencia práctica limitada y la ausencia de estrategias de implementación estructuradas contribuyen a la indecisión actual. Los radiólogos que solo tienen conocimientos básicos sobre la IA son significativamente más propensos a temer su integración, mientras que aquellos con un conocimiento avanzado muestran una mayor confianza. Esto indica que la formación específica y la participación temprana son fundamentales para mejorar la adopción y la confianza.
Un enfoque colaborativo puede mitigar estas preocupaciones. Cuando los radiólogos participan en la evaluación y la implementación de herramientas de IA, son más propensos a considerarlas ayudas clínicas en lugar de sustitutos. La integración de la IA en el plan de estudios de medicina y en los programas de formación continua no solo aborda las lagunas técnicas, sino que también replantea la IA como un socio en la atención sanitaria, que mejora, en lugar de socavar, el papel del radiólogo.
El futuro de la automatización en radiología
El papel de la IA en radiología
La inteligencia artificial está transformando el trabajo de los radiólogos al encargarse de tareas repetitivas como el análisis de imágenes, la segmentación y la elaboración de informes estructurados. Estas capacidades permiten a los radiólogos concentrarse en la interpretación, la atención al paciente y la toma de decisiones clínicas. La IA actúa como un socio de confianza, ayudando a mejorar la coherencia del diagnóstico, reducir la fatiga y respaldar una atención oportuna y de alta calidad.
Al priorizar los estudios urgentes, extraer mediciones al instante y organizar los datos de manera eficiente, la IA mejora tanto la velocidad como la precisión en el flujo de trabajo de imágenes. Esta asociación conduce a una mejor calidad de los informes y a tiempos de respuesta más cortos. A medida que los radiólogos se enfrentan a un volumen y una complejidad cada vez mayores en el campo de la imagen, la IA proporciona el apoyo necesario para mantener el ritmo sin comprometer los estándares clínicos.
Mirando hacia el futuro de la radiología con IA
El futuro de la IA en radiología apunta hacia sistemas más inteligentes, conectados y sensibles al contexto. A medida que la tecnología evoluciona, la IA combinará cada vez más las imágenes médicas con otras fuentes de datos clínicos para ofrecer un cuadro diagnóstico más completo. Este nivel de integración ayudará a los radiólogos a tomar decisiones aún más rápidas y fundamentadas en tiempo real. La IA beneficia a los pacientes al acortar los tiempos de exploración y reducir la radiación. Además, se está desarrollando la IA para reducir u omitir los medios de contraste, especialmente en la resonancia magnética y la tomografía computarizada, mediante la generación de imágenes sintéticas postcontraste a través de modelos computacionales de IA.
El crecimiento continuo dependerá de la colaboración en todo el sector sanitario, desde los radiólogos y los responsables de TI hasta los organismos reguladores y los desarrolladores. Sigue siendo esencial establecer normas claras de seguridad, transparencia y validación clínica. En el futuro más amplio de la IA en radiología, la automatización no solo aumentará la eficiencia, sino que también reforzará la atención al paciente mediante una mejor coordinación, la reducción de los retrasos y diagnósticos más fiables.
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Preguntas frecuentes
¿Se puede automatizar la radiología?
Sí, muchos aspectos de la radiología se pueden automatizar mediante la inteligencia artificial. Aunque sustituir por completo al radiólogo no es ni el objetivo ni la realidad, la automatización ayuda en tareas clave como la clasificación de imágenes, la detección de anomalías, las mediciones, la generación de informes y las recomendaciones de seguimiento. Esto permite a los radiólogos dedicar más atención a tareas de alto valor, mejorando tanto la eficiencia como la confianza en el diagnóstico.
¿Cuáles son las ventajas de automatizar las tareas de radiología?
La automatización de las tareas de radiología ofrece claras ventajas operativas y clínicas. Reduce los tiempos de respuesta, minimiza los errores humanos y aumenta la coherencia de los informes. Los radiólogos dedican menos tiempo a tareas repetitivas, como mediciones y protocolos, y más tiempo a decisiones diagnósticas complejas. La automatización también ayuda a gestionar el aumento del volumen de imágenes, reduce la fatiga y mejora la eficiencia general del flujo de trabajo. En última instancia, los pacientes reciben resultados más rápidos y precisos con menos retrasos.
¿Qué puede hacer la IA en radiología?
Las soluciones de IA para imágenes pueden analizar imágenes médicas, detectar anomalías, segmentar estructuras, priorizar casos urgentes y ayudar a generar informes estructurados. Mejoran la precisión diagnóstica al descubrir indicadores sutiles que pueden pasar desapercibidos durante la revisión manual. La IA también puede señalar inconsistencias, agilizar la documentación y reducir los gastos administrativos.
¿Qué tipos de tareas radiológicas puede automatizar la IA?
La automatización de tareas radiológicas abarca la clasificación de imágenes, la detección de anomalías, los cálculos de medidas, el prellenado de informes y las recomendaciones de seguimiento. También permite automatizar el flujo de trabajo organizando las prioridades de los estudios y optimizando la programación y las operaciones de recepción. Estas funciones automatizadas ayudan a los departamentos de radiología a aumentar el rendimiento, estandarizar los resultados y mejorar la coherencia diagnóstica en grandes volúmenes de datos de imágenes.
¿Cuántos radiólogos utilizan la IA?
La adopción de la IA en radiología se está acelerando. Según una encuesta realizada en 2024 por la Sociedad Europea de Radiología, el 48 % de los radiólogos ya utilizan herramientas de IA en la práctica clínica, y otro 25 % tiene previsto adoptarlas pronto. El uso es especialmente elevado en los grandes hospitales y en los grupos de teleradiología. A medida que crece la confianza en la IA, se espera que su adopción se extienda a centros sanitarios de todos los tamaños, lo que respaldará el futuro de la IA en radiología.
Referencias
[1] Abdulqader, A. F., Abdulameer, S., Bishoyi, A. K., Yadav, A., Rekha, M. M., Kundlas, M., Kavitha, V., Aminov, Z., Abdulali, Z. S., Alwan, M., Jawad, M., Mushtaq, H. y Farhood, B. (2025). Aprendizaje profundo multiobjetivo para la detección del cáncer de pulmón en imágenes de TC: mejoras en la clasificación, localización y eficiencia diagnóstica de los tumores. Discover Oncology, 16, 529. https://doi.org/10.1007/s12672-025-02314-8
[2] Irmici, G., Cè, M., Caloro, E., Khenkina, N., Della Pepa, G., Ascenti, V., Martinenghi, C., Papa, S., Oliva, G., & Cellina, M. (2023). Radiografía de tórax en radiología de urgencias: ¿qué aplicaciones de inteligencia artificial hay disponibles? Diagnostics, 13(2), 216. https://doi.org/10.3390/diagnostics13020216
