Una plataforma de tele-radiología para el diagnóstico de enfermedades respiratorias por posibles casos de covid-19, basada en modelos de inteligencia artificial y que podría ser usada en los servicios de radiología de hospitales de alta y baja complejidad del país, es validada clínicamente por expertos médicos para su posible implementación en las instituciones de salud.
Es un sistema de información que utiliza dos modelos matemáticos para el análisis de imágenes diagnósticas de rayos X (radiografía convencional) y tomografía computarizada (TC) de tórax, que servirá de apoyo a la toma de decisiones médicas y la detección temprana de neumonía. Este desarrollo, en el que participan investigadores eafitenses y que se encuentra en etapa de validación por los expertos clínicos, tendría un impacto en la prestación de servicios de salud, sobre todo en instituciones que cuentan con áreas de radiología convencionales.
“Uno de los problemas con el diagnóstico de coronavirus es que algunos de los signos son inespecíficos. Esos signos en imagen no son tan típicos y es aquí donde sirve la inteligencia artificial. Lo que aspiramos es conseguir un examen lo suficientemente sensible y específico para que al paciente que tiene signos típicos de coronavirus, lo detectemos. Somos conscientes de que va a haber un espectro de pacientes que no vamos a poder detectar, pero es parte de la validación clínica que vamos a realizar”, dice el investigador y experto en radiología Emmanuel Salinas Miranda, quien adelanta una instancia posdoctoral en el Hospital Monte Sinaí, en Canadá, con estudios en inteligencia artificial e imágenes diagnósticas.
Este avance es resultado de un equipo interdisciplinar que reúne a expertos en medicina, ingenieros matemáticos y diseñadores de software. Participan científicos de las instituciones Hospital Pablo Tobón Uribe, Clínica CES, la IPS Universitaria y Fundación Universitaria San Vicente de Paúl. Y desde la academia, EAFIT, Universidad de Antioquia, CES e Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM) aportan el conocimiento desde los Grupos de Investigación en Modelado Matemático (EAFIT), Radiología (CES), y Sistemas Embebidos e Inteligencia Computacional –Sistemic- (U. de A.).
“Hay varios modelos que están avanzados, tanto para radiografías como tomografías. A la vez estamos recolectando la base de datos y tenemos una epidemiología de los pacientes que vamos a incluir. Sabemos sobre la disponibilidad de las imágenes y en ese proceso estamos en la parte clínica”, comenta el radiólogo Emmanuel Salinas, que destaca que este inciativa se realiza bajo lineamientos de trato ético de los datos de los pacientes.
Este proyecto liderado por EAFIT es un de los 25 seleccionados para ser financiados por el Ministerio de Ciencia Tecnología e Innovación (Minciencias), a través de una convocatoria nacional para enfrentar la contingencia del covid-19. Los eafitenses Olga Lucía Quintero Montoya, doctora en Ingeniería de Sistemas de Control e investigadora principal de este proyecto; y Christian Andrés Díaz León, ingeniero biomédico, participan desde la Universidad en esta propuesta titulada Viabilidad y validación de la aplicación de modelos de inteligencia artificial para la detección de neumonía en los servicios de radiología de hospitales de tercer y cuarto nivel.
“La idea es diagnosticar a través de Rayos X o tomografías del tórax, analizando los pulmones con el uso de métodos de inteligencia artificial y modelado matemático. El objetivo es que se pueda diagnosticar de manera temprana, viendo que las pruebas convencionales que se utilizan se demoran un tiempo en lograr el resultado”, dice Christian Andrés Díaz León, coinvestigador y quien tiene la experiencia de liderar Simdesign, un programa de innovación médica que reúne a personal de la Universidad CES, EAFIT y Hospital Pablo Tobón Uribe.
Los modelos matemáticos aplicados a este desarrollo están basados en la experticia médica. Con los algoritmos se podrá detectar rápidamente los patrones de pacientes infectados por el nuevo coronavirus a través de las imágenes diagnósticas, un examen que es esencial dentro de los servicios de salud para detectar enfermedades pulmonares.
"Es un proyecto de viabilidad y validación del uso de una herramienta de inteligencia artificial en la práctica médica, en este caso, para abordar un apoyo diagnóstico en el contexto del covid-19. Cuando se habla de viabilidad la pregunta es cómo en la práctica médica puede ser utilizada de manera que agregue valor. En nueve meses que hagamos una validación con todos los médicos, vamos a poner a dominio público el sistema de tele-radiología", sostiene Olga Lucía Quintero, que resalta el compromiso del equipo médico en este proceso y la confianza puesta en la Universidad para su desarrollo.
Algoritmo para la salud
A partir de la base científica del equipo de ingenieros matemáticos y radiólogos, quienes al día de hoy han analizado alrededor de 10 mil imágenes diagnósticas para este propósito, este conocimiento podrá transferirse a un algoritmo que permita realizar dictámenes oportunos en pacientes con enfermedades respiratorias. De esta manera, sostiene la ingeniera Olga Lucía, se pone la matemática al servicio de la medicina. Con esta herramienta de tamizaje, por ejemplo, se podrá impactar las regiones de Colombia donde el sistema hospitalario no dispone de servicios de tele-radiología.
“El objetivo es permitir a los profesionales de la salud, no solo de los centros urbanos sino los rurales, con una aplicación móvil o un computador tomar una foto a la radiografía o poner la información si tienen acceso a tomografía, y hacer un diagnóstico preliminar”, indica el ingeniero biomédico Christian Díaz. “Hay una limitante de capacidad en la elaboración de estas pruebas que se hacen en laboratorio, usando serologías o PCR. En zonas apartadas es más difícil tener este diagnóstico”.
Esta herramienta tiene una potencial aplicación en muchos municipios de Colombia donde no tienen acceso a la lectura o interpretación de un estudio por imagen, el cual es realizado por especialistas en radiología. Con este proyecto se pretende en corto tiempo obtener una adecuada valoración de la radiografía de tórax en pacientes sospechosos y confirmados por covid-19, lo que ayudará al manejo de pacientes en su posterior recuperación.
En estos casos, la inteligencia artificial es un área del conocimiento que experimenta actualmente un apogeo por su amplio campo de aplicación en la industria, en particular, en el sector de la salud donde experimenta grandes avances. En la ruta de atención en salud, por ejemplo, esta tecnología puede tener aplicaciones sencillas desde agendar una cita médica y enviar reportes de manera automática a los pacientes, hasta diseñar modelos de predicción a tratamientos y pronósticos médicos para diferentes tipos de cáncer.
“Los dos modelos que se van a generar los estamos planeando para que queden en las instituciones. Además, el sistema para desplegar los modelos va hacer un sistema libre y disponible para el sector salud”, complementa el radiólogo Emmanuel Salinas.
Voces de las entidades aliadas
• “Las instituciones incluidas son centros de referencia en la ciudad para esta enfermedad, así que el trabajo conjunto ayudará a tener una adecuada información sobre las imágenes obtenidas en estos pacientes. Destaco el esfuerzo realizado de los participantes del estudio en tan corto tiempo, para brindar una herramienta que en un futuro próximo ayude a instituciones alejadas de las principales ciudades a contar con una adecuada valoración de las imagen diagnóstica realizada a los enfermos”, Milena Alcázar Paternina, radióloga y epidemióloga clínica, e investigadora de la IPS Universitaria.
• “Este proyecto nos parece muy interesante ya que las imágenes del tórax juegan un papel muy importante en esta patología. Realizar trabajos entre varias instituciones es fundamental para hacer un trabajo investigativo adecuado. Esto refleja que cuando hablamos de la salud de la población debemos estar unidos si queremos obtener mejores resultados”, Beatriz Molinares Arévalo, coordinadora Radiología Universidad CES.
• "La importancia de este estudio en Colombia tiene al menos dos puntos a destacar, el primero y más importante es caracterizar los hallazgos por imágenes de esta enfermedad y reconocer las características propias de nuestra población, las coincidencias con otras poblaciones y la concimitancia con otras enfermedades prevalentes aquí, sobretodo las infecciosas. El segundo, es que al conocer nuestros patrones de enfermedad, podremos construir un sistema diagnóstico de apoyo para instituciones que no cuenten con la tecnología o el talento humano entrenado en este tipo de hallazgos. El poder ofrecer esta ayuda a instituciones remotas o con recursos limitados, ayudará a una rápida selección de pacientes con hallazgos sugestivos de la enfermedad o sugerir otro diagnóstico en el contexto clínico de los pacientes. Desarrollar este tipo de proyectos en Colombia demuestra la tenacidad y alto nivel científico de los profesionales en este país", Sergio Álvarez, jefe Departamento de Radiología. Hospital Pablo Tobón Uribe de Medellín.
• "Este proyecto brindará herramientas que permitan realizar una detección temprana de signos de neumonías virales y bacterianas en RX y tomografías de pulmón, de tal manera que se pueda actuar de manera oportuna y lograr así una atención médica prioritaria. Esto se hace en el contexto de regiones del país que no cuentan con recursos suficientes y adecuados y, además, poseen al menos equipos de radiología convencional. Al confluir diferentes instituciones en la investigación acerca del covid-19 estamos sumando fuerzas para avanzar rápidamente y mostrar que así somos mejores y lograremos mayores resultados", Juan Guillermo Paniagua, investigador y docente de la Facultad de Ingeniería del ITM.
Los otros proyectos de EAFIT que serán financiados por Minciencias para combatir el covid-19 son:
• Desarrollo a escala piloto de una membrana de filtración basada en nanofibras para el manejo de pacientes con infecciones agudas respirables-covid-19, a cargo de Mónica Lucía Álvarez Lainez.
• Plataforma web para la recolección de datos, visualización, análisis, predicción y evaluación de estrategias de control de la enfermedad producida por SARS-CoV-2 mediante herramientas de modelación matemática, simulación e inteligencia artificial, liderado por la profesora María Eugenia Puerta Yepes.
• Y, con EAFIT como coejecutora con la Alianza Caoba y otras instituciones, el proyecto Desarrollo y evaluación de modelos matemáticos y epidemiológicos que apoyen la toma de decisiones en atención a la emergencia por SARS-COv-2 y otros agentes causales de IRA en Colombia utilizando Data Analytics y Machine Learning, con el profesor Edwin Montoya Múnera.
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Alejandro Gómez Valencia
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