Desarrollo de herramienta computacional para el establecimiento de niveles de referencia diagnósticos NRD

Abstract

En este estudio se desarrolló una herramienta computacional orientada al establecimiento de Niveles de Referencia Diagnósticos (NRD) a partir de la extracción automatizada de parámetros dosimétricos clave (CTDIvol, DLP, MGD, ESAK y PDA) contenidos en archivos DICOM, aplicada a distintas modalidades de imagen médica, incluyendo tomografía computarizada, mamografía y radiología convencional. Para la modalidad de fluoroscopia intervencionista, se incorporó una integración con Google Cloud Vision OCR, que permitió el reconocimiento óptico de caracteres y la extracción automática del Producto Dosis-Área total (PDA Total) desde reportes en formato imagen. La herramienta permitió el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, facilitando tanto el análisis estadístico automatizado para el cálculo de valores de referencia (mediana o segundo cuartil) como la visualización interactiva de los resultados. La herramienta se implementó en dos instituciones prestadoras de servicios de salud, y los NRD obtenidos se compararon con los valores de referencia reportados por organismos internacionales como la Comisión Europea, el American College of Radiology (ACR), la American Association of Physicists in Medicine (AAPM) y el Organismo Internacional de Energía Atómica (IAEA), entre otros. Los resultados evidenciaron una concordancia con los valores de referencia internacionales, lo que respalda la versatilidad de la herramienta y su utilidad como apoyo en programas institucionales de optimización de dosis y gestión de la protección radiológica (Texto tomado de la fuente).

This study presents the development of a computational tool aimed at establishing Diagnostic Reference Levels (DRLs) through the automated extraction of key dosimetric parameters (CTDIvol, DLP, MGD, ESAK, and PDA) from DICOM files. The tool was applied to various medical imaging modalities, including computed tomography, mammography, and conventional radiology. For interventional fluoroscopy, the system integrated Google Cloud Vision OCR, enabling optical character recognition and the automated extraction of the Total Dose-Area Product (PDA Total) from image-based dose reports. The tool efficiently processed large datasets, allowing for automated statistical analysis to calculate reference values (median or second quartile) and interactive visualization of results. For validation purposes, the tool was implemented in two healthcare institutions, and the DRLs obtained were compared with international reference values reported by entities such as the European Commission, the American College of Radiology (ACR), the American Association of Physicists in Medicine (AAPM), and the International Atomic Energy Agency (IAEA). The results demonstrated strong agreement with international standards, supporting the validity and reliability of the tool as an asset in institutional dose optimization programs and radiological protection management.