Mientras se cumplen los primeros días de los tests rápidos en los trenes y estaciones de subte para detectar coronavirus en paralelo a la instalación de cámaras térmicas para advertir de las personas que tienen fiebre, también avanzan las soluciones de inteligencia artificial (IA) que permiten identificar patrones del covid-19 en radiografías y tomografías de pacientes, sintomáticos y asintomáticos. Complementarán a los tests de detección precoz y los PCR. La expectativa es que permitirán tomar mejores medidas sanitarias y diagnósticos individuales antes los distintos casos.

Distintas empresas de IA están desarrollando algoritmos que permitirán encontrar estos patrones en las imágenes tomadas a través de radiografías o tomografías computadoras, un complemento de los PCR. La razón de avanzar hacia nuevas soluciones responde al hecho de que a menos un 50% de los casos de coronavirus diagnosticados en China o en Islandia, donde se realizaron testeos masivos, fueron asintomáticos.

"Desde la inteligencia artificial es posible realizar diagnósticos en pocos segundos con radiografías. Se trata de una solución que está en crecimiento, puesto que se necesitan bases de datos más grandes, es decir, contar con suficiente cantidad de radiografías o tomografías computadas que permitan determinar la diversidad de cepas del coronavirus", explicó a iProfesional Raúl Urrutigoity, director comercial de Neuralys, una empresa dedicada a la inteligencia artificial aplicada a la medicina.

Cualquier sistema de IA requiere de enormes bases de datos para, a la hora de iniciar el proceso de aprendizaje mediante machine learning, la información que arroje tenga el mayor grado de precisión posible. Y a partir de esto se inicia una de sus mayores ventajas, que consiste en la detección temprana y rápida del virus en el paciente.

Si un test de detección rápido demora seis horas en dar un resultado, la IA puede realizar esa misma tarea en unos pocos minutos. Hay quienes aseguran que se puede lograr en un minuto. La combinación de los tests PCR (que otorgan alta confiabilidad) junto con la detección de información adicional en imágenes mediante IA podrían lograr resultados más rápidos para tratar mejor a los pacientes y definir mejores políticas en cuestiones sanitarias.

En general, los distintos sistemas ya disponibles usan un algoritmo de aprendizaje con IA entrenado para comparar los escaneos de personas con o sin la enfermedad y, así, buscar las marcas asociadas con el covid19. En Argentina ya hay un puñado de empresas que brinda distintas soluciones basadas en esta tecnología.

"El banco de imágenes que estamos usando es un banco de imágenes público, del que participa la Sociedad Radiológica Americana (RSNA). También estamos trabajando con un banco de imágenes público que ofrece SERAM (Sociedad Española de Radiología Médica) y, a su vez, estamos armando nuestro propio banco de imágenes con dos instituciones prestigiosas de Argentina, CEMIC, Sanatorio Méndez-Diagnóstico Mediter) que nos brinda la certeza de que las imágenes son fiables porque conocemos la fuente y, de este modo, alimentamos el algoritmo de IA", dijo, por su parte, Agustín Fernández Viña, coordinador médico de Sistema B, una empresa de telemedicina que está brindando servicios gratuitos de telediagnóstico a hospitales con pacientes con covid-19.

Uno de los países que trabaja en la conformación de ese banco de datos es Ecuador que, con más de 22.700 casos confirmados al cierre de este artículo, de acuerdo a los datos de la Johns Hopkins University, es uno de los países de la región más afectados por el coronavirus. Es la razón por la que se convirtió, a su vez, en el primero en contar con un sistema auxiliar de diagnóstico con inteligencia artificial.

A través de la implementación de una solución de IA basada en un software en la nube de Huawei es posible analizar en tres minutos los resultados de las tomografías de pacientes sospechados de haberse contagiado el virus.

Tal como ocurre con otros casos en marcha, este software posee miles de imágenes almacenadas de lesiones sospechosas de los pulmones de pacientes afectados por el covid-19. Como esa base es mundial es posible comparar los resultados que se obtienen en los hospitales de Ecuador y, así, llegar a un diagnóstico más rápidamente.

La expectativa del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS) es que este sistema les permita ayudar a diagnosticar rápidamente al menos unos 3.000 casos sospechosos por mes.

En Estados Unidos, que está a punto de alcanzar el millón de afectados, también se están apoyando en la IA para detectar rápidamente la enfermedadz. "En San Diego se aplicó un algoritmo de inteligencia artifiial en más de 2.000 radiografías que ayudaron a identificar las neumonías tempranas en pacientes con covid-19. La Mayo Clinic, junto con el Departamento de Salud, desarrollaron herramientas de IA para identifiar zonas de mayor transmisión del virus", explicó, a su turno, Alejandro Galassi, cofundador de Neuralys.

El trabajo que, por ejemplo, realiza Sistema B incorpora tanto radiografías y tomografías de pacientes con pulmón sano como con coronavirus sintomáticos y asintomáticos.

"Una vez que tengamos el banco de imágenes actualizado y, de acuerdo a los procesos realizados y certificados según los protocolos establecidos por el comité de IA, se podrá en utilización con el fin de que los médicos puedan apoyarse en la IA e imágenes radiológicas. Así, y de acuerdo al diagnóstico hecho, se toman las decisiones adecuadas", agregó Fernández Viña. El sistema se está implementando en hospitales de la Argentina, Chile y Colombia.

Grandes bases de datos

Conformar esa base de datos resulta estratégica. En la visión de Neuralys, un modo de poder hacerse de esa información es a través de pull testings, como se impulsaron en Londres. Allí, aquellos pacientes que ingresaron a la guardia de distintos hospitales eran divididos en grupos y sometidos al test PCR.

"A partir de los resultados se volvieron a subdividir a las personas en los grupos de positivos y negativos, además de un cuestionario para categorizar y rotular a quienes tenían más o menos probabilidades de desarrollar la enfermedad. En esa instancia se usan reactivos que vuelven a indicar cuáles tienen más o menos chances de contraer el virus", agregó Urrutigoity.

Esta metodología permitiría aumentar de manera significativa la cantidad de individuos testeados y detectar mejor a los asintomáticos. Con otra ventaja, ayudar ahorrar recursos al hospital con casos que no alcanzan a ser testeados pero que, por prevención, deben ser igualmente aislados.

El uso de soluciones de IA para cumplir con las demandas y exigencias que impondrá la atención de pacientes con covid-19 en los hospitales permitirá hacer más eficientes esos flujos de trabajo, al permitir que los resultados mejoren entre un 30% a un 40% y que los costos de tratamiento se reducan hasta un 50%, sostuvo un informe de Frost & Sullivan.

En el caso de Ecuador mencionado más arriba la base de datos se construye a partir de la transmisión de imágenes de tomografías desde los hospitales de cada red hacia el de referencia, sea que esté ubicado en Quito o en Guayaquil. Allí, los datos de esa red, conformada por 14 centros sanitarios, se compatibilizan con algoritmos generados por miles de tomografías tomadas durante la epidemia en China y, luego, el sistema devuelve un primer diagnóstico de compatibilidad.

"El secreto es la amplitud y la calidad de la base de datos, y que esas bases de datos se puedan compartir para que el algoritmo, con metodología científica, tenga mayor nivel de precisión", agregaron desde Neuralys.

Las soluciones de IA de Huawei disponibles en Ecuador, y que brinda mediante Huiying Medical Technology, están comenzando a implementarse en distintos países de Asia Pacífico. El primer caso fue el del hospital Rumah Sakit Pusat Pertamina (RSPP) de Yakarta, el mayor de una red de 16 hospitales de esa zona, con un objetivo claro, ayudar a bajar la tasa de mortalidad en ese país que oscila entre el 9% y el 10 por ciento.

La expectativa es que, a partir del uso de IA, se pueda reducir esa tasa a partir de una detección de identificación más rápida de pacientes afectados por coronavirus y, así, mejorar también los diagnósticos y tratamientos. Malasia, Tailandia y Bangladesh fueron otros países que incorporaron también estas soluciones de inteligencia artificial, acompañadas por otras de telemedicina.

En todos los casos, la expectativa es que incorporación de tecnología de IA permitirá ayudar a tener resultados más rápidamente sin dejar de lado ninguna de las medidas tomadas hasta ahora, como los testeos en sus diversas variantes. Esa complementariedad permitiría, sí, alcanzar mejores pronósticos y escenarios de previsibilidad lo que se traduciría en una mejor gestión de los recursos sanitarios y de la atención de los pacientes.