MÁS FIABLE QUE LOS HUMANOS

Una inteligencia artificial para detectar la gravedad de las lesiones cerebrales

Permitirá tratamientos específicos para los más afectados, ya que calculará cómo se va a desarrollar la lesión

Foto: Ejemplos de tomografías computarizadas. Foto: University of Cambridge.
Ejemplos de tomografías computarizadas. Foto: University of Cambridge.

Investigadores británicos de la Universidad de Cambridge y del Imperial College de Londres han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que puede detectar e identificar diferentes tipos de lesiones cerebrales.

En un artículo publicado en la revista científica 'The Lancet Digital Health', los investigadores sostienen que han validado y probado clínicamente esta inteligencia artificial en grandes conjuntos de tomografías computarizadas, y han descubierto que ha sido capaz de detectar, segmentar, cuantificar y diferenciar con éxito diferentes tipos de lesiones cerebrales.

Las lesiones cerebrales afectan a unas 60 millones de personas cada año, siendo la principal causa de mortalidad en los adultos jóvenes. Cuando un paciente ha tenido una lesión en la cabeza, generalmente se hace una tomografía computarizada para verificar si hay sangre en o alrededor del cerebro, y para ayudar a determinar si se requiere cirugía.

Ayuda rápida a los diagnósticos

Con esta inteligencia artificial, según los investigadores, se podrán desarrollar tratamientos más personalizados para este tipo de lesiones. "La tomografía computarizada es una herramienta de diagnóstico increíblemente importante, pero rara vez se usa cuantitativamente", explica David Menon, del Departamento de Medicina de Cambridge y coautor del estudio. "A menudo, gran parte de la valiosa información disponible en una tomografía computarizada se olvida, y como investigadores, sabemos que el tipo, el volumen y la ubicación de una lesión en el cerebro son importantes para los resultados de los pacientes".

"Queríamos diseñar y desarrollar una herramienta que identificara y cuantificara automáticamente los diferentes tipos de lesiones cerebrales"

"La evaluación detallada de una tomografía computarizada puede tardar horas, especialmente en pacientes con lesiones más graves", añade Virginia Newcombe, también del Departamento de Medicina de Cambridge en declaraciones recogidas por Neuroscience News. "Queríamos diseñar y desarrollar una herramienta que pudiera identificar y cuantificar automáticamente los diferentes tipos de lesiones cerebrales para poder utilizarla en la investigación y explorar su posible uso en un entorno hospitalario".

Para ello, los investigadores desarrollaron una herramienta de aprendizaje automático basada en una red neuronal artificial y la entrenaron con más de 600 tomografías computarizadas diferentes, mostrando lesiones cerebrales de diferentes tamaños y tipos. Luego, la pusieron a prueba con un gran conjunto de existente de exploraciones de tomografía computarizada, siendo capaz de clasificar las partes individuales de cada imagen y decir si eran normales o no. Esto podría ser útil para futuros estudios sobre cómo progresan las lesiones en la cabeza, ya que la inteligencia artificial puede ser más consistente que un humano en la detección de cambios sutiles a lo largo del tiempo. "Esperamos que nos ayude a identificar qué lesiones se hacen más grandes y progresan, y entender por qué progresan, para que podamos desarrollar un tratamiento más personalizado para los pacientes en el futuro", señala Menon.

Grave o no

Al mismo tiempo, los investigadores, que actualmente están planeando utilizar la IA sólo para la investigación, afirman que, con la validación adecuada, también podría ser usada en ciertos escenarios clínicos, como en áreas con recursos limitados, donde hay pocos radiólogos. Una lesión cerebral solo es visible para el 10-15% de los pacientes a través de una tomografía computarizada, por lo que la IA podría ayudar a identificar a estos pacientes que necesitan tratamiento adicional y enviar a casa a aquellos sin una lesión cerebral.

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