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Inteligencia artificial. Un software que aprende rápido a identificar cuadros neurológicos

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Lo diseñaron dos argentinos: un médico y un especialista en ciencias de la computación; permite leer imágenes médicas y optimizar consultas, y reduce el error diagnóstico en un 15%.

El médico neurólogo Mauricio Farez y el doctor en computación Diego Szelak desarrollaron “Ental Pic” un software que utiliza inteligencia artificial para la lectura de imágenes médicas y la optimización de consultas. Diseñaron un sistema que le permite al médico tener un diagnóstico con un nivel de precisión superior al 93%, solo con algunas preguntas que deberá responder el paciente antes de la consulta. En el caso de las imágenes, el sistema logra un informe médico un 90% más rápido que un especialista y reduce en un 15% el error de diagnóstico.

Ambos científicos describen un conflicto entre el tiempo que necesita un médico para lograr un buen diagnóstico y el que en realidad tiene, además de la imposibilidad de lograr un seguimiento de la evolución del paciente.

En un hospital, el médico está 15 minutos con cada paciente, y un médico privado 30 minutos, en promedio. La cefalea (dolor de cabeza), el problema neurológico más frecuente en el mundo, tiene un impacto enorme en la calidad de vida y es imposible tratarla en una consulta tan corta.

Con el sistema de optimización de consultas, el paciente responde preguntas sobre sus dolencias, y el algoritmo, sobre la base de miles de historias clínicas cargadas en el sistema, evalúa cuál es el diagnóstico del paciente con la misma precisión que un neurólogo experimentado. A través de machine learning, la precisión va en aumento según el número de casos que vaya analizando, ya que los médicos luego nutren al sistema con su propia opinión. Así, el especialista tendrá una comprensión profunda del cuadro antes de encontrarse con el paciente.

En cuanto a la lectura de imágenes médicas, hay afecciones que para el ojo humano son difíciles de detectar. “Las cefaleas muchas veces generan atrofia cerebral, y los reportes indican que solo uno de cada cinco médicos detecta este problema a tiempo.

Una resonancia cerebral puede arrojar más de 190 imágenes para lograr una visión en tres dimensiones del cerebro. Entre esta cantidad de imágenes, muchas veces se complica encontrar una anormalidad en el tamaño o una potencial lesión.

El software mejora la detección de lesiones en un 40%, y mientras a un médico le lleva, en promedio, una hora y media analizar las imágenes, el sistema lo resuelve en cinco minutos. Es decir, disminuye el tiempo de diagnóstico en más del 90%.

Estas son herramientas que, por un lado, optimizan el tiempo del especialista y, por el otro, permiten tener datos que antes no se tenían. Por ejemplo, calcular el porcentaje de atrofia cerebral. En general se realiza visualmente, pero este software proporciona un porcentaje.

Hoy, Entelai es la única empresa en América Latina que cuenta con la aprobación de sus procesos y algoritmos por entidades de evaluación de tecnologías, en este caso, la Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología Médica (Anmat).

Actualmente, están desarrollando sistemas para la detección del cáncer de mama, tomografías de tórax y abdomen. También trabajan para el análisis del fondo de ojo, con el objetivo de lograr una detección temprana de las patologías que suelen causar la ceguera, como las cataratas o la retinopatía diabética. En el futuro, la inteligencia artificial va a ser una herramienta ineludible para la medicina.


La Nación ( Argentina )  / Farmanuario.