Radiómica como capa de valor en un RIS/PACS: de la imagen al dato estructurado

Durante años, los RIS y PACS han sido el corazón operativo de la radiología digital: almacenan, distribuyen y presentan imágenes. Sin embargo, el crecimiento de la inteligencia artificial y la medicina de precisión está empujando a los sistemas a evolucionar.
En este nuevo escenario, la radiómica no debe entenderse como un algoritmo aislado, sino como una capa de valor que transforma la imagen médica en dato estructurado, trazable y reutilizable.

Para un desarrollador de RIS/PACS como NOVA Imaging, la pregunta clave no es qué es la radiómica, sino cómo el sistema debe estar preparado para habilitarla, escalarla y gobernarla.

Del pixel al dato: un cambio de paradigma para el RIS/PACS

Tradicionalmente, la imagen médica ha sido un objeto visual. La radiómica rompe este paradigma al convertirla en una fuente de datos cuantitativos: características de textura, forma, intensidad o heterogeneidad que describen el tejido de forma objetiva.

Esto introduce un cambio profundo en el rol del RIS/PACS:

• Ya no solo gestiona estudios

• Empieza a producir, almacenar y orquestar datos derivados

• Se convierte en una plataforma de información clínica avanzada

En este contexto, el valor del sistema no está solo en mostrar imágenes, sino en estructurar el conocimiento que emerge de ellas.

La radiómica como capa funcional del sistema

Para que la radiómica sea viable a escala clínica, debe integrarse como una capa transversal del RIS/PACS, no como un módulo experimental.

Esto implica que el sistema pueda:

• Asociar features radiómicos a estudios, series y regiones de interés

• Mantener trazabilidad completa (imagen origen, versión del algoritmo, parámetros)

• Gestionar resultados como datos estructurados, no como archivos aislados

• Integrarse con motores de IA, analytics y reporting avanzado

Un RIS/PACS preparado para radiómica entiende que estos datos forman parte del ciclo diagnóstico, igual que el informe o el estudio original.

Reporting estructurado y biomarcadores digitales

Uno de los mayores impactos de la radiómica aparece en el informe radiológico.
Cuando las características extraídas se gestionan correctamente desde el RIS/PACS, pueden alimentar:

• Informes estructurados

• Indicadores cuantitativos comparables en el tiempo

• Biomarcadores digitales reproducibles

• Seguimiento longitudinal de pacientes

Esto abre la puerta a informes más objetivos, medibles y alineados con la medicina basada en datos, sin perder el control clínico del radiólogo.

Interoperabilidad y reutilización del dato

Desde la perspectiva de un desarrollador, la radiómica obliga a pensar en interoperabilidad desde el diseño.

Un RIS/PACS moderno debe permitir que los datos radiómicos:

• Se compartan mediante APIs o estándares

• Sean reutilizables por múltiples aplicaciones

• Alimenten modelos predictivos externos

• Se integren con plataformas de investigación o analítica clínica

Aquí, la arquitectura del sistema es tan importante como el algoritmo. Sin una base sólida, la radiómica queda limitada a pilotos sin impacto real.

Escalabilidad, gobierno y confianza

La adopción clínica de la radiómica no depende solo de su potencial técnico, sino de la confianza en el sistema que la soporta.

Por eso, un RIS/PACS debe contemplar:

• Versionado de datos y algoritmos

• Auditoría y reproducibilidad

• Control de calidad y validación

• Gobernanza del dato clínico

Cuando estas capacidades están integradas desde el core del sistema, la radiómica deja de ser una promesa futura y se convierte en una capacidad operativa real.

Conclusión

La radiómica no es el futuro de la radiología por sí sola.
El verdadero cambio ocurre cuando el RIS/PACS evoluciona de gestor de imágenes a plataforma de datos estructurados.

En este escenario, sistemas como los desarrollados por NOVA Imaging juegan un rol clave:
no solo alojan imágenes, sino que habilitan nuevas formas de generar valor clínico a partir de ellas.