Uno de los grandes retos al que nos enfrentamos como país en la lucha contra el COVID-19 es la falta de recursos adecuados para diagnosticar y tratar a los pacientes que presenten síntomas. Como sabemos, las pruebas se administran solo en casos específicos, y pareciera que cualquier persona es vulnerable a sufrir complicaciones.
Pero muchas enfermedades tienen un patrón, y factores que indican el riesgo que corre un paciente de tener síntomas graves. A simple vista tal vez sea difícil de detectar, pero para la Inteligencia Artificial, lo único que hace falta es un poco de data.
El Dr. Guillermo Elizondo, jefe del departamento de radiología de la Universidad Autónoma de Nuevo León, junto con el Dr. Eduardo Hernández-Rangel saben que un diagnóstico temprano puede salvar vidas, y armaron un equipo de médicos especialistas, ingenieros expertos en inteligencia artificial y desarrolladores de software para crear una base de datos de imágenes de radiología que les permita hacer justo eso, entender mejor a las enfermedades y determinar qué pacientes requieren mayor atención.
“Desde hace más de 3 años trabajamos con Inteligencia Artificial para la detección automática de diferentes enfermedades. Lo que hicimos la primera vez fue crear un algoritmo que ayuda a detectar y caracterizar nódulos pulmonares y dar una probabilidad diagnóstica, en ese caso de si era maligno o no”.
Después del éxito de su primera prueba, el Dr. Hernández-Rangel y su equipo entraron en un concurso internacional de la Sociedad Norteamericana de Radiología, en el cual debían crear un algoritmo para la detección de neumonía con base en 100,000 imágenes de pacientes de todo el mundo. Analizando estas imágenes se dieron cuenta de algo particular, en la actualidad no existe una base de datos que sea representativa de la población mexicana.
A raíz de esto decidieron enfocarse en un nuevo proyecto, y desde hace un año han estado trabajando en una plataforma con la intención de crear una base de datos nacional que almacene datos de diferentes enfermedades representadas en estudios de imagen.
¿Por qué es importante crear una base de datos nacional?
“Las enfermedades no siempre se manifiestan de forma idéntica, entre una persona y otra. De igual forma sucede entre pacientes de diferentes países”, nos explicó el Dr. Hernández-Rangel, “Por eso es tan importante que nosotros como mexicanos tengamos un grado de representación en el análisis incluso de imágenes”.
Esta plataforma almacena y cataloga imágenes de distintas partes del cuerpo con diversas enfermedades, con la intención de crear una base de datos que conjunte el mayor número de estudios posibles, para que se puedan desarrollar herramientas “open source” de inteligencia artificial.
La intención es que esta tecnología llegue a cualquier hospital, incluso a las zonas más marginadas, para que los algoritmos gratuitos puedan ser utilizados para diagnosticar y ayudar a los pacientes.
¿Cómo ayuda esto a diagnosticar a pacientes con COVID-19?
El Dr. Hernández-Rangel y su equipo se adelantaron a una necesidad. “Cuando comenzó el contagio sabíamos que las pruebas no iban a ser suficientes. Las radiografías de tórax pueden mostrar hallazgos característicos en los pulmones, quizá desde etapas más tempranas, en pacientes que empiezan a tener sintomatología a los cuales ni siquiera les van a hacer una prueba”.
“Imagínate que a la mayoría de los casos sospechosos les pudiéramos tomar una radiografía, y detectar los patrones de repetición que, para el ojo humano, no son perceptibles, pero para la máquina lo pueden llegar a ser”.
“De esta forma, podríamos acercarnos de forma más rápida a un posible diagnóstico por medio de estudios de imagen, disminuyendo el riesgo de contagio”. Pero para lograr su objetivo, necesitan primero “alimentar” al algoritmo con imágenes de pacientes infectados.
“Dentro de la plataforma hicimos una sección especial para pacientes con COVID-19, que estamos poniendo a la disposición de Instituciones de salud mexicanas, públicas o privadas, y de médicos certificados, para que puedan subir imágenes de pacientes confirmados”.
¿Cómo funciona?
Este algoritmo funciona con “machine learning”, o aprendizaje por medio de computadoras. Primero se cargan cientos de imágenes de tomografías de pacientes contagiados de la enfermedad. Así, el algoritmo “aprende” a encontrar coincidencias. Adicional a esto, los doctores alimentan el algoritmo con datos del paciente como su edad, hábitos, exposición a químicos o factores de riesgo, etc. De esta forma el algoritmo eventualmente puede detectar desde los primeros síntomas si un paciente tiene daños característicos de cierta enfermedad, así como su probabilidad de sufrir complicaciones.
¿Cómo se ve el COVID-19?
Como sabemos, la complicación más grave de esta enfermedad son los daños a los pulmones que provoca. Existen diferentes microorganismos que pueden dañar los pulmones, como bacterias, virus, hongos y parásitos. “El COVID-19 presenta características específicas, las cuales no se presentan de forma habitual en ninguna de las infecciones por cualquiera de los otros organismos“.
La ventaja de esto es que, gracias a la forma única en la que se presenta, se puede detectar por medio de imágenes.