Usan inteligencia artificial para diagnósticos más certeros
El sistema emplea algoritmos para hallar en una base exámenes afines de órganos y tejidos que ayuden a un especialista a comparar casos de enfermedades
Los hospitales públicos y privados de alta especialidad comienzan a adoptar herramientas de inteligencia artificial para ayudar a hacer diagnósticos más precisos y en menos tiempo gracias a un gran banco de datos virtual conformado con más de 100 mil estudios de imagen simple y tridimensional de cuatro patologías.
Miguel Nieto, director de Carestream Health México, empresa que desarrolla soluciones tecnológicas de salud, comentó que la base de datos de imagenología funciona con un algoritmo que localiza de inmediato exámenes afines de órganos y tejidos que permiten a un radiólogo comparar los casos y tener mayor certeza de si su paciente tiene hígado graso, osteoporosis, enfisema o calcio coronario.
No sustituye al experto
Nieto señaló que “si se está analizando la lesión en un hígado, el algoritmo de inteligencia artificial despliega todas las imágenes que resulten afines, de tal forma que si encuentra similitudes (el especialista) contará con todo el perfil de la lesión “, comentó Nieto, tras referir que funciona similar a un reconocimiento de huellas digitales.
Al respecto, Mateo Revuelta, especialista en soluciones digitales, destacó que el sistema de inteligencia artificial indica la probabilidad de que el paciente tenga uno de los cuatro padecimientos que están en la base de datos, ya que la FDA ha aprobado el sistema para esas enfermedades. “Ayuda a determinar el porcentaje de tejido anormal, por ejemplo, de los pulmones... Finalmente, el especialista tomará la decisión” en el diagnóstico, aclaró.
Actualmente se están sometiendo ante la FDA otros algoritmos de detección para su aprobación, que corresponden a problemas como eventos cerebrovasculares y nódulos pulmonares, entre otros padecimientos. En cuanto a su aplicación para males oncológicos, comentó que “solo da seguimiento al crecimiento de un tumor a través del tiempo, luego de quimioterapias y radioterapias”.
La firma también trabaja en crear una red para que un hospital esté conectado con otros 50 y se tenga la posibilidad de realizar un diagnóstico a distancia. “Podemos llegar hasta zonas muy lejanas, la única condición es tener internet de banda ancha para el despliegue de las imágenes”.
Revuelta agregó que otro aspecto importante de sus soluciones de inteligencia artificial es que también desarrollaron herramientas para evitar la repetición excesiva de estudios en los que se emplea material radiactivo ionizante, como rayos X, resonancia magnética o tomografías a través de medicina nuclear, porque terminan por dañar tejidos, provocar lesiones en médula ósea o tubo digestivo y hasta propiciar la leucemia.
Menos radiaciones
“En México no hay control de la cantidad de estudios de imagenología que se le practica a un paciente; por ejemplo, llega al área de urgencias, le sacan un placa de rayos X simple, al día siguiente el médico en turno no encuentra la placa y solicita se le practique otra, sin considerar cuántas le hicieron anteriormente”, explicó Revuelta.
El problema es que en muchos tipos de análisis de imágenes, cada vez que se hace uno se utiliza radiación ionizante, lo que tiene efecto inmediato en células, tejidos y órganos. “En cada estudio se dan dosis adecuadas, pero un bombardeo de estas partículas por desconocimiento de estudios anteriores de imagenología puede causar algún tipo de cáncer u otro padecimiento”, detalló.
Para evitar esos daños, crearon otro algoritmo de IA llamado Radiometriz en alianza con la corporación tecnológica Zebra y con Bayer Software, el cual determina la dosis (de radiación) acumulada en todas las zonas del cuerpo de un paciente para evitar la sobreexposición.
La información se guarda para futuras intervenciones, detallando dosis y el monitoreo de posibles efectos adversos. “Si un neumólogo manda a hacer una tomografía, el sistema lanza una alerta de que a ese paciente se le hizo hace un mes. ¿Es necesario volverla a hacer? Ahí el especialista determina, pero ya está informado para ajustar dosis y tipo de vigilancia que requiere”, detalló el experto.
Según Revuelta, en los institutos que ya empezaron a adoptar este tipo de software, “hay una gran preocupación” por no hacer estudios de más que puedan generar daño; en el caso de mastografías, acotaron, las dosis de radiación son mínimas y “el beneficio de hacerse ese estudio anualmente es preferible a las consecuencias de no detectar el cáncer”.