Científicos checos enseñan a una inteligencia artificial a reconocer la neumonía
Los médicos podrían saber en cuestión de segundos si un paciente tiene neumonía gracias al trabajo de unos científicos de la Universidad Masaryk de Brno.
La neumonía se está convirtiendo en una de las principales complicaciones relacionadas con el coronavirus. A menudo, son precisamente estos pacientes con la enfermedad COVID-19 que han visto afectados sus pulmones los que acaban en las unidades de cuidados intensivos.
“Nuestra idea original era hacer una clasificación binaria, que nos dijera si el paciente tenía neumonía o no. Pero después nos dimos cuenta de que hay estudios dedicados a diferenciar si la enfermedad está provocada por virus, por bacterias o como resultado del COVID-19”.
Una de las pruebas habituales que se llevan a cabo para detectar este problema es la radiografía. Si pudieran procesarse cientos de radiografías en segundos, se podrían obtener los diagnósticos a mayor velocidad. Esto es lo que pensaron unos científicos de la Universidad Masaryk de Brno, que han enseñado a una inteligencia artificial a reconocer imágenes de rayos X.
Daniel Kvak y su mujer Karolína comenzaron a entrenar una red neuronal con radiografías. El proceso es muy rápido, como explica Kvak para la Radio Checa.
“Nos basta con tomar esta imagen, registrarla, y además del diagnóstico, nos da un porcentaje de cómo de preciso es”.
A pesar de su utilidad también en la lucha contra el coronavirus, la idea inicial era simplemente que la inteligencia artificial reconociera la neumonía. Sin embargo, los científicos descubrieron que podían conseguir resultados mucho más precisos, indica Daniel Kvak.
“Nuestra idea original era hacer una clasificación binaria, que nos dijera si el paciente tenía neumonía o no. Pero después nos dimos cuenta de que hay estudios dedicados a diferenciar si la enfermedad está provocada por virus, por bacterias o como resultado del COVID-19”.
El método de aprendizaje de esta red neuronal consiste en exponerla a miles de imágenes que ya han sido diagnosticadas por médicos humanos. Gracias a estas radiografías disponibles en bases de datos, el sistema aprende a diferenciar entre distintos tipos de neumonía y pulmones sanos.
“Aquí tenemos unas imágenes señaladas, que ya han sido controladas por un doctor que ha dado un diagnóstico. Por su puesto, en el futuro queremos hacer una doble validación de los datos, porque es algo muy importante”.
Según Daniel Kvak, uno de los mayores obstáculos para que este sistema de diagnóstico se use de manera general no es precisamente tecnológico, sino que tiene que ver con la obtención de datos personales sobre los pacientes.
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“Tenemos algunos obstáculos contra los que hay que luchar. Las imágenes de rayos X contienen información sensible, por lo que hay pasos que deben ser aprobados por una comisión ética. Se evalúa asimismo si tras los estudios hay suficientes expertos en el tema”.
Las perspectivas para el futuro son positivas. Aplicar la inteligencia artificial podría acelerar el trabajo tanto en hospitales como para los médicos de cabecera, que sabrían en cuestión de segundos si un paciente tiene neumonía, prosigue Kvak.
“La ventaja principal que podría tener es la posibilidad de registrar cientos de imágenes de una vez. El médico podría añadir cientos de imágenes de rayos X de sus pacientes y en unos segundos sabría el diagnóstico”.
Una vez arregladas las cuestiones éticas y de privacidad, habría que asegurar que las condiciones de seguridad cibernética de los centros son suficientemente seguras para almacenar los datos. Cuando estos últimos obstáculos se solucionen, estaremos ante un gran adelanto en los cuidados médicos.
