en el hospital del mar de barcelona

Las radiografías y la inteligencia artificial, dos aliados para la detección rápida del covid

Un equipo de investigadores y médicos del Hospital del Mar de Barcelona ha creado una herramienta de inteligencia artificial para diagnosticar la enfermedad con placas pulmonares

Foto: Foto: Álvaro Laforet.
Foto: Álvaro Laforet.

La inteligencia artificial puede ser de gran utilidad para la prevención de enfermedades y la predicción del avance de la pandemia del coronavirus covid-19. Un caso de éxito es la herramienta que ha desarrollado un equipo multidisciplinar de investigadores y médicos de Urgencias del Hospital del Mar de Barcelona: han creado un programa de inteligencia artificial para ayudar en el diagnóstico de la infección por coronavirus SARS-CoV-2.

Para desarrollar esta herramienta, que el servicio de Urgencias usa desde hace varias semanas, se han utilizado más de 6.000 radiografías de tórax realizadas a pacientes con y sin covid-19 en el centro médico. El programa analizó las radiografías de los pulmones para "aprender" sus características y ser capaz de detectar con rapidez aquellos casos en que el paciente sí está infectado por el coronavirus. A partir de ese material se ha logrado un algoritmo que identifica las características específicas de la infección en los pulmones de los pacientes por covid-19 documentada. Los primeros resultados han sido buenos: la herramienta ofrece una fiabilidad de detección alta, del 80%, con base en la muestra de pacientes analizada.

Aprendizaje profundo

Este modelo de predicción de la infección por coronavirus mediante imágenes de radiografía de tórax se basa en el concepto de aprendizaje profundo. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que se caracteriza por mejorar de forma interactiva, sin necesidad de estar explícitamente programado para ello.

Para las personas no familiarizadas con los mecanismos de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo que realiza una máquina (en este caso un programa) podría ser comparable al proceso en que una persona aprende a reconocer objetos, animales, personas... Si se quisiera enseñar a una persona qué es un perro, primero se haría una descripción de ese animal: tiene cuatro patas, está cubierto de pelo, en su boca hay dientes y tiene una cola; además, tienen un olfato muy desarrollado. En una siguiente fase, se mostrarían imágenes de diferentes tipos de perro para que la persona memorice sus características y aprenda a identificarlos por sí mismo.

Foto: A. L.
Foto: A. L.

Este es el mecanismo del aprendizaje profundo. En el caso de la herramienta desarrollada por el Hospital del Mar de Barcelona, las radiografías han servido de materia prima para que "aprenda" a identificar los rasgos que debe encontrar: los que provoca la infección por coronavirus. De esta forma, el modelo de predicción identifica, por sí mismo, las características en la imagen y las hace diferenciar las unas de las otras.

Con el aprendizaje, es decir, ofreciéndole más ejemplos de radiografías de pulmones, los investigadores creen que este algoritmo podrá desarrollar un modelo que sea capaz de diferenciar otros tipos de neumonías no covid-19 e insuficiencias cardíacas, ya que ambas patologías comparten características con la infección por coronavirus a escala de imagen radiológica. En una fase posterior, la intención del equipo de expertos es añadir marcadores pronósticos al algoritmo para que dentro de los pacientes que tengan coronavirus, la placa de tórax sirva para predecir cuáles pueden evolucionar a casos críticos.

La intención es añadir marcadores pronósticos al algoritmo para que la placa de tórax sirva para predecir cuáles pueden evolucionar a críticos

Este proyecto está siendo liderado por el Dr. Max Hardy-Werbin, investigador del Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas y médico adjunto del Servicio de Urgencias, y el Dr. Joan Gibert, bioinformático de la sección de biología molecular del Servicio de Anatomía Patológica. El doctor José María Maiques, jefe del Servicio de Radiología, comenta que la afectación radiológica por covid con una buena fiabilidad, para los casos que sí sean positivos, sirve de base para el desarrollo de modelos que, analizando la información digital oculta al ojo humano, aporten información de valor pronóstico en la enfermedad, como por ejemplo, la necesidad de ventilación mecánica o de respuesta a tratamiento. Esto se conoce como radiómica y que, de la mano de la inteligencia artificial está cada vez más presente en el diagnóstico por la imagen.

Rapidez de diagnóstico

Los departamentos implicados en este proyecto han sido muy diversos, fruto de una estrecha colaboración entre los médicos de los servicios de Urgencias, del Laboratorio de Biología Molecular del Servicio de Anatomía Patológica, de Radiología, de Enfermedades Infecciosas y de las direcciones de Innovación y Transformación Digital e Informática.

El desarrollo de la primera versión del algoritmo se inició en plena crisis sanitaria, durante los inicios de la pandemia de covid-19, con la idea de encontrar herramientas adicionales a los test PCR y análisis para ayudar a afinar el diagnóstico. Si bien estos ensayos con inteligencia artificial no sustituyen a otros métodos de detección de la enfermedad, sí son de gran ayuda para hacerlo de forma mucho más rápida. En la práctica, gracias al elevado nivel de fiabilidad que se ha logrado con el algoritmo, tan pronto se realiza la radiografía de los pulmones y se introducen los datos en el sistema puede dictaminarse si hay signos o no de covid, un diagnóstico que se complementará con otras herramientas como los test PCR.

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