Evaluación de resonancias magnéticas cerebrales con la ayuda de inteligencia artificial

En casi todos los países del mundo, la proporción de personas mayores en la población está aumentando. Para 2050, se espera que la cantidad de personas mayores de 65 años se duplique en comparación con 2020, pasando del 9,3 % a más del 16 % de la población mundial. Por lo tanto, la Organización Mundial de la Salud (OMS) espera un aumento significativo de las enfermedades neurodegenerativas como la demencia: en la actualidad, aproximadamente 55 millones de personas en todo el mundo padecen esta enfermedad debilitante y desorientadora. Se espera que esta cifra aumente a alrededor de 78 millones en 2030 y 139 millones en 2050.

Grecia es solo un ejemplo de una población en la que la proporción de personas mayores se está expandiendo y, con ello, la incidencia de enfermedades neurodegenerativas. Entre estos, la enfermedad de Alzheimer es la más prevalente y representa el 70% de los casos de enfermedades neurodegenerativas en Grecia. Según las estimaciones publicadas por la Sociedad de Alzheimer de Grecia, 197.000 personas padecen la enfermedad en la actualidad. Se espera que este número aumente a 354.000 para 2050.

El Dr. Andreas Papadopoulos 1 , médico y coordinador científico de Iatropolis Medical Group, un proveedor de diagnóstico líder cerca de Atenas, Grecia, explica el papel clave del diagnóstico temprano: “La probabilidad de desarrollar Alzheimer puede ser solo del 1% al 2 % a los 65 años. Pero luego se duplica cada cinco años. Las drogas existentes no pueden revertir el curso de la degeneración; solo pueden ralentizarlo. Por eso es crucial hacer el diagnóstico correcto en las etapas preliminares, cuando aparece el primer trastorno cognitivo leve, y filtrar a los pacientes de Alzheimer 2 .

Enfermedades como el Alzheimer u otras patologías neurodegenerativas se caracterizan por tener una progresión muy lenta, lo que dificulta reconocer y cuantificar los cambios patológicos en las imágenes de resonancia magnética del cerebro en una etapa temprana. Al evaluar las exploraciones, algunos radiólogos describen el proceso como uno de "estimación", ya que los cambios visuales en la anatomía altamente compleja del cerebro no siempre son posibles de observar bien con el ojo humano. Aquí es donde las innovaciones técnicas como la inteligencia artificial pueden ofrecer apoyo en la interpretación de imágenes clínicas.

Una de estas herramientas es AI-Rad Companion Brain MR 3 . AI-Rad Companion Brain MR, parte de una familia de soluciones de soporte de decisiones basadas en IA para imágenes, es un software de volumetría cerebral que proporciona cuantificación volumétrica automática de diferentes segmentos cerebrales. “Es capaz de segmentarlos entre sí: aísla el hipocampo y los lóbulos del cerebro y cuantifica los volúmenes de materia blanca y materia gris para cada segmento individualmente”, dice el Dr. Papadopoulos. En total, tiene la capacidad de segmentar, medir volúmenes y resaltar más de 40 regiones del cerebro.

Calcular las propiedades volumétricas manualmente puede ser una tarea extremadamente laboriosa y que requiere mucho tiempo. "Más importante aún, también implica un grado de observación precisa que los humanos simplemente no pueden lograr", dice el Dr. Papadopoulos. Papadopoulos siempre ha sido uno de los primeros en adoptar y dio la bienvenida a las innovaciones tecnológicas en imágenes a lo largo de su carrera. Esta herramienta impulsada por IA significa que ahora también puede comparar las cuantificaciones con datos normativos de una población sana. Y no se trata solo de la automatización: el software muestra los datos en un informe estructurado y genera un mapa de desviación resaltado basado en la configuración del usuario. Esto permite al usuario monitorear también los cambios volumétricos manualmente con todos los datos clave preparados automáticamente de antemano.

Las oportunidades para una observación y evaluación más precisas de los cambios volumétricos en el cerebro alientan a Papadopoulos cuando considera cuán importante es la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas. Él explica: “En las primeras etapas, los cambios volumétricos son pequeños. En el hipocampo, por ejemplo, hay una reducción de volumen del 10% al 15%, que es muy difícil de detectar para el ojo. Pero los cálculos objetivos proporcionados por el sistema podrían ser de gran ayuda”.

El objetivo de la IA es aliviar a los médicos de una carga considerable y, en última instancia, ahorrar tiempo cuando se integra de manera óptima en el flujo de trabajo. Una función extremadamente valiosa para esta herramienta de posprocesamiento impulsada por IA en particular es que puede visualizar una desviación de las diferentes estructuras que pueden ser difíciles de identificar a simple vista. Papadopoulos ya reconoce que la mayor ventaja de su trabajo es “el marco objetivo que proporciona AI-Rad Companion Brain MR en el que puede basar su evaluación subjetiva durante un examen”.

AI-Rad Companion 4 de Siemens Healthineers apoya a los médicos en su rutina diaria de toma de decisiones de diagnóstico. Para mantener un flujo de valor continuo, nuestras herramientas impulsadas por IA incluyen actualizaciones periódicas de software y actualizaciones que se implementan para los clientes a través de la nube. Los clientes pueden decidir si desean integrar un enfoque totalmente basado en la nube en su entorno de trabajo aprovechando todos los beneficios de la nube o un enfoque híbrido que les permita procesar datos de imágenes dentro de la configuración de TI de su propio hospital.

La próxima versión de software de AI-Rad Companion Brain MR contendrá nuevos algoritmos que son capaces de segmentar, cuantificar y visualizar hiperintensidades de materia blanca (WMH). Junto con los criterios de McDonald, informar WHM ayuda en la evaluación de la esclerosis múltiple (EM).

Una funcionalidad, también de otros miembros de la familia de productos AI-Rad Companion, es la cuantificación. Tener acceso a los números facilita la comparación de la progresión de una enfermedad a lo largo del proceso del paciente. Además, la cuantificación puede tener un impacto positivo en la objetividad de los informes en los casos en los que intervienen diferentes radiólogos.

Teniendo en cuenta el potencial y la gama de soluciones de soporte de decisiones basadas en IA para imágenes en una rutina de trabajo clínico, la familia de aplicaciones AI-Rad Companion seguirá creciendo, cubriendo diferentes modalidades y regiones corporales adicionales. Siemens Healthineers está comprometido con las innovaciones continuas para que sus clientes puedan brindar atención médica innovadora.

1 El Dr. Andreas Papadopoulos es empleado de una institución que recibe apoyo financiero de Siemens Healthineers para colaboraciones
2 Las declaraciones de los clientes de Siemens Healthineers descritas en este documento se basan en los resultados que se lograron en el entorno único del cliente. Debido a que no existe un hospital o laboratorio "típico" y existen muchas variables (p. ej., tamaño del hospital, combinación de muestras, combinación de casos, nivel de TI y/o adopción de automatización), no puede garantizarse que otros clientes logren los mismos resultados. â€
3 AI-Rad Companion Brain MR no está disponible comercialmente en todos los países. No se puede garantizar su disponibilidad futura”.
4 AI-Rad Companion consta de varios productos que son dispositivos (médicos) por derecho propio y productos en desarrollo. AI-Rad Companion no está disponible comercialmente en todos los países. No se puede garantizar la disponibilidad futura.

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Este contenido fue producido por Siemens Healthineers. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.