Importancia de la anotación de imágenes médicas En el área de la radiología actualmente las imágenes generadas están incrementando porque más centros clínicos y hospitales están adquiriendo sistemas PACS (picturing archiving and communication systems) para el almacenamiento y navegación de las crecientes bases de datos. Tan solo el Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad de Geneve producía más de 12000 imágenes diarias en el 2002 mller_review_2004. La cantidad total almacenada de imágenes de cardiología de este mismo hospital en ese año fue alrededor de 1 TB mller_review_2004. El Hospital de la Universidad de Lund en Suecia, por ejemplo, produce 15000 nuevas imágenes de rayos-X por día y tienen que estar todas disponibles para el acceso desde cualquier estación en el hospital (caso de estudio StorageTek1). En los últimos diez años las bases de datos de imágenes médicas son componentes fundamentales para la enseñanza de salud, apoyo al diagnóstico y en medicina preventiva. La anotación automática de imágenes médicas de una base de datos es útil para distintos intereses del dominio médico. Sin embargo, debido al tamaño y velocidad de crecimiento de las base de datos de imágenes médicas, la anotación manual de las imágenes es una labor dispendiosa, difícil o poco viable. En las bases de datos de imágenes médicas el número de imágenes con anotaciones normalmente es muy inferior respecto a las imágenes sin anotaciones. Esto llega a convertirse en un problema para el posterior acceso a las imágenes por parte de los especialistas. Las anotaciones en las imágenes médicas son útiles para el posterior acceso a las imágenes y su información por parte de los médicos radiólogos quienes las usan como apoyo diagnóstico basado en la evidencia para tomar una decisión. La anotación automática de imágenes médicas es útil en primer lugar, para realizar recuperación de imágenes de interés a partir de una búsqueda basada en anotaciones usando etiquetas preestablecidas propias del dominio médico. Para esto, las imágenes deben tener etiquetas asociadas a conceptos anatómicos, clínicos y diagnósticos propios del dominio, de lo contrario las imágenes sin etiquetas no estarían disponibles para la búsqueda. Lo cierto es que en las bases de datos de imágenes médicas el número de imágenes con anotaciones es muy inferior respecto a las imágenes sin anotar. Esto llega a convertirse en un problema para el posterior acceso a las imágenes no anotadas por parte de los especialistas quienes las usan como apoyo diagnóstico basado en la evidencia para tomar una decisión. Por esto, el segundo interés es brindar una herramienta de apoyo en la toma de decisiones clínicas que se basan en el análisis de las imágenes. En este enfoque, es útil referirse a imágenes similares de la misma modalidad y la misma región anatómica con la intención de identificar y asociar ciertas patologías para un caso especifico. De esta manera, con la anotación automática se tiene acceso a las imágenes que no poseían anotaciones a partir de su información visual para que estas imágenes sean accesibles para posteriores consultas por especialistas y ser usadas para análisis y comparación como apoyo para la toma de decisiones clínicas y diagnósticas. Finalmente la anotación de imágenes médicas de manera automática puede contribuir como herramienta de análisis e interpretación para los especialistas del dominio y comprender las relaciones semánticas existentes entre algunos conceptos propios de alguna patología y comprender mejor el significado visual de su diagnóstico.