Inteligencia Artificial ayudaría a detectar aneurismas cerebrales

Con un tipo de Inteligencia Artificial denominada aprendizaje profundo se podrían detectar aneurismas cerebrales potencialmente mortales en la angiografía por tomografía computarizada
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Con un tipo de Inteligencia Artificial -IA- denominada aprendizaje profundo se podrían detectar aneurismas cerebrales potencialmente mortales en la angiografía por tomografía computarizada según un estudio adelantado por científicos chinos y posteriormente publicado en la revista “Radiology”.

Recordemos, que los aneurismas cerebrales son zonas débiles de los vasos sanguíneos del cerebro que si no son tratados a tiempo pueden romperse o filtrarse con resultados generalmente fatales. La detección de estos aneurismas es necesaria ya que el riesgo de ruptura depende del tamaño la forma, la forma y la ubicación del aneurisma, para determinar todos estos factores es necesario caracterizar el problema.

Para analizar estos aneurisma los médicos suelen acudir a la angiografía por tomografía computarizada; un examen que aunque es sumamente preciso puede pasar por alto los aneurismas de tamaño pequeño debido a la complejidad de los vasos sanguíneos cerebrales.

Xi Long, autor principal del estudio y medico del Departamento de Radiología del Hospital Unión del Tongji Medical College, en Wuhan (China) explica que diariamente los profesionales de la salud se enfrentan a casos en que el ojo humano pasa por alto algunas lesiones importantes durante una evaluación de rutina con apoyo de imágenes radiológicas.

El aprendizaje profundo tiene un potencial enorme como apoyo complementario para lograr una interpretación más precisa de los aneurismas cerebrales. Este tipo de IA se entrena con imágenes existentes y con base en ello reconoce anomalías que pueden ser de difícil reconocimiento. Esta herramienta se ha utilizado recientemente como apoyo diagnóstico en radiografías de tórax.

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Impacto de la IA en detección de aneurismas cerebrales

El Dr. Long junto con su equipo científico desarrolló un algoritmo extremadamente sensible y totalmente automático para detectar posibles aneurismas en imágenes de angiografía por tomografía computarizada. Haciendo uso de más de 500 tomografías de diferentes pacientes lograron entrenar el sistema de IA. Posteriormente, lo pusieron a prueba con con 534 tomografías en las que se evidenciaban al menos 649 aneurismas.

El algoritmo fue capaz de detectar 633 de los 649 aneurismas cerebrales logrando un porcentaje de sensibilidad de 97.5%. Además encontró ocho nuevos aneurismas que no habían sido vistos por los médicos en la evaluación inicial. Los porcentajes muestran que este tipo de IA mejoró el desempeño de los radiólogos, ayudando notablemente a radiólogos menos experimentados.

“El sistema de aprendizaje profundo desarrollado ha demostrado un rendimiento excelente en la detección de aneurismas. Encontramos algunos aneurismas que los lectores humanos pasaron por alto en los informes iniciales, pero el sistema de aprendizaje profundo los describió con éxito” resalta, el doctor Long.

Los hallazgos hechos hasta el momento sugieren que el algoritmo será una herramienta potencial de apoyo diagnóstico que podrá ser usada para tener una segunda opinión durante la interpretación de imágenes de angiografía por tomografía computarizada de cabeza.

No obstante, el equipo médico reconoce que el sistema tiene algunas limitaciones ya que puede pasar por alto aneurismas muy pequeños o aneurismas ubicados cerca de estructuras de densidad similar como los huesos. Además, es susceptible a detectar falsos positivos, es decir que puede identificar erróneamente estructuras similares a los aneurismas como aneurismas por lo que requiere una revisión cuidadosa de un ojo humano.

“En pocas palabras, el sistema de aprendizaje profundo está destinado a ayudar a los lectores humanos, no a reemplazarlos”, concluye, el Dr. Long.

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