CaliberMRI, compañía especializada en estandarización de resonancia magnética, ha anunciado el lanzamiento de qDisc (quantitative Dual Imaging Standardization Compartment) Model 141, un nuevo fantoma cuantitativo diseñado para trabajar junto al clásico phantom medio del ACR (American College of Radiology). Su objetivo: convertir una prueba de control de calidad rutinaria en una herramienta mucho más potente, capaz de generar métricas cuantitativas listas para investigación avanzada y algoritmos de inteligencia artificial.

De una simple validación visual a métricas cuantitativas completas

Tradicionalmente, el Medium ACR phantom se ha utilizado en hospitales y centros de imagen para comprobar, de forma principalmente cualitativa, que un escáner de RM funciona según los estándares del ACR: geometría, resolución espacial, uniformidad, contraste básico, etc.

El nuevo qDisc Model 141 se integra físicamente en ese mismo flujo de trabajo: se escanea junto al phantom ACR y, en un único corte, permite obtener valores de referencia para cuatro parámetros clave de resonancia magnética cuantitativa (qMRI):

• T1 (tiempo de relajación longitudinal)
• T2 (tiempo de relajación transversal)
• ADC (coeficiente de difusión aparente)
• Densidad de protones (PD)

Esta combinación permite que los centros pasen de “ver si la imagen se ve bien” a medir numéricamente cómo responde el escáner, algo esencial cuando se quiere comparar resultados entre distintas máquinas, hospitales o protocolos, o entrenar modelos de IA con datos consistentes.

Termómetro integrado y análisis automatizado

El qDisc incorpora además el termómetro LC legible por RM patentado por CaliberMRI, que permite conocer con precisión la temperatura del fantoma durante la adquisición. Esto es clave, porque parámetros como T1 y T2 dependen de la temperatura: si no se controla, los valores de referencia pueden variar y perder su utilidad comparativa.

Toda la información generada se procesa con qCal-MR®, el software de QA/QC automatizado de CaliberMRI, que analiza las imágenes, extrae las métricas cuantitativas y genera informes listos para físicos médicos, radiólogos o equipos de investigación. Con ello se reduce el trabajo manual y se minimizan errores a la hora de interpretar los resultados.

Según la compañía, el qDisc está pensado como una “capa adicional” sobre los controles ACR ya existentes: no sustituye a los fantomas completos de la firma, sino que sirve como punto de entrada práctico para centros que quieren empezar a estandarizar qMRI sin cambiar por completo sus rutinas.

Un paso clave hacia la armonización de la qMRI (y de la IA en imagen médica)

El anuncio llega en un momento en que la resonancia magnética cuantitativa se está convirtiendo en una pieza fundamental de la investigación clínica y de la IA médica. Poder comparar T1, T2 o ADC entre máquinas, hospitales y países es crucial si se quieren construir modelos robustos para:

• detectar enfermedad temprana,
• seguir la evolución de tratamientos,
• o entrenar algoritmos de IA con datos multiparámetro de alta calidad.

CaliberMRI destaca que sus plataformas de fantomas y software dan soporte a más de 45 modelos y fabricantes de escáneres, desde equipos de 0,064 T hasta 7 T, lo que las convierte en una infraestructura técnica pensada para estudios multicéntricos y grandes consorcios.

La empresa, con sede en Boulder (Colorado), lleva años colaborando con organismos como NIST, RSNA e ISMRM en el desarrollo de estándares y fantomas de referencia, y sus productos se citan en más de 200 artículos y resúmenes científicos relacionados con qMRI.

Contexto: por qué importa tanto estandarizar la RM en la era de la IA

En muchos hospitales, la RM sigue utilizándose de forma predominantemente cualitativa: el radiólogo interpreta la imagen y toma decisiones en función de su experiencia. Sin embargo, en paralelo crece el interés por medir parámetros cuantitativos reproducibles —como T1, T2 o ADC— que permitan:

• comparar estudios longitudinales del mismo paciente,
• unificar criterios entre centros,
• y alimentar sistemas de apoyo a la decisión clínica basados en IA.

El problema es que esos valores pueden variar significativamente entre escáneres, protocolos y fabricantes si no se controlan cuidadosamente las condiciones de adquisición y calibración. Ahí es donde entran los fantomas cuantitativos: proporcionan “verdades de referencia” contra las cuales validar que la máquina está midiendo lo que dice medir.

En este sentido, soluciones como qDisc facilitan que esa validación ocurra en la práctica clínica diaria, aprovechando escaneos ACR que muchos centros ya realizan por obligación regulatoria o por buenas prácticas de calidad.

RSNA 2025 como escaparate

CaliberMRI presentará el qDisc y el resto de su familia de fantomas cuantitativos en el congreso RSNA, que se celebra en Chicago del 30 de noviembre al 3 de diciembre, en el stand 7610 del North Hall. RSNA es uno de los eventos clave del año en imagen médica, y suele actuar como termómetro de las tecnologías que marcarán tendencia en radiología y en IA aplicada a imagen.

De la física médica a la IA clínica

Aunque el anuncio está claramente orientado a físicos médicos y responsables de calidad en servicios de radiología, el trasfondo es más amplio:

• Para centros de investigación, supone una forma relativamente sencilla de garantizar que los datos de RM que generan son comparables a los de otros grupos.
• Para hospitales y redes sanitarias, puede ser una herramienta de auditoría interna y de homogeneización de su parque de escáneres.
• Para empresas que desarrollan IA en imagen médica, disponer de datasets cuantitativos bien calibrados y trazables es prácticamente un requisito para pasar de prototipos a productos regulados.

El qDisc, por tanto, encaja en una tendencia más general: pasar de una radiología “artesanal” a otra más medible, estandarizada y apta para ser explotada por algoritmos de aprendizaje automático sin perder el contexto clínico.

CaliberMRI insiste en que este nuevo fantoma no es un punto final, sino un primer paso para muchos centros hacia plataformas más completas de qMRI, donde se cubren más parámetros, más geometrías y más escenarios de uso. Pero sí marca una diferencia importante: llevar la cuantificación y la preparación para IA al terreno de las pruebas de calidad rutinarias, sin obligar a rediseñar por completo los flujos de trabajo.