IA y rayos X: Identificar los muchos rostros del COVID-19

Una herramienta digital de diagnóstico que utiliza inteligencia artificial y cómputo en la nube para leer con precisión una gran cantidad de radiografías de tórax, más rápido que un radiólogo, ayuda a los doctores a identificar, clasificar y monitorear a pacientes con COVID-19.

El radiólogo surcoreano, doctor Kyu-mok Lee, dice que las capacidades de análisis rápido de Lunit INSIGHT CXR, permiten a los médicos identificar de manera rápida lo que él describe como “las muchas caras del COVID-19”, para que puedan agilizar la atención del paciente y detener la transmisión comunitaria.

Identificar y aislar a los pacientes sospechosos de manera rápida, se ha vuelto fundamental para controlar la propagación del coronavirus, incluso a medida que avanzan los programas de vacunación. Pero hacer eso puede ser un gran desafío cuando los procesos de prueba, dotación de personal, y otros recursos, se ven afectados por un número desbordante de pacientes.

Es por eso que hospitales, centros de detección y clínicas en varios países recurren cada vez más a exámenes rápidos y precisos de rayos X de tórax, asistidos por IA para la clasificación de casos de COVID-19.

Los algoritmos de Lunit han sido entrenados para leer rayos X y, en un principio, podían detectar signos de 10 enfermedades importantes del tórax, incluidos cánceres, con una tasa de precisión del 97% al 99%.

Cuando apareció la pandemia, sus desarrolladores los adaptaron de manera rápida para que también buscaran signos de COVID-19: incluida la neumonía, que a menudo está presente en pacientes infectados.

Al innovar con agilidad, la empresa de software surcoreana Lunit ha creado una valiosa y rápida herramienta de soporte para los profesionales médicos que intentan gestionar casos de pandemia.

Lee y su equipo de radiología se unieron a la primera línea de COVID-19 cuando el primer brote pegó a Seúl, hace cerca de un año.

En un principio trabajaron en un centro comunitario de tratamiento en un importante hospital de la ciudad que tenía un desbordamiento en cascada de casos. Miles de personas fueron examinadas todos los días en el punto álgido del brote.

Entonces, como ahora, los médicos necesitaban formas rápidas y precisas de determinar qué pacientes habían contraído el virus, y en qué niveles, para poder aislarlos y tratarlos de manera adecuada.

Los pacientes con sospecha de COVID-19 pueden presentar síntomas muy diferentes y a diferentes niveles de intensidad. Algunos tienen signos reveladores como tos, fiebre, fatiga y dolores y molestias. Algunos tienen casos leves y otros severos, mientras que algunos aparecen como asintomáticos.

Los pacientes asintomáticos no muestran signos inmediatos de infección. Pero aún pueden eliminar el virus y, sin saberlo, transmitirlo a otros, lo que representa una amenaza potencial para la comunidad en general.

Junto con Corea del Sur, la tecnología se ha adoptado en Tailandia, Indonesia, México, Italia y Francia. En Brasil, uno de los países más afectados, un importante grupo de salud lo utiliza para examinar radiografías de tórax de pacientes con síntomas leves de COVID-19. Los trabajadores médicos pueden clasificar los casos más rápido y de manera más eficaz en hospitales con un gran número de pacientes pero con pocos radiólogos.

La tecnología de Lunit no solo ayuda a los doctores que son expertos en leer imágenes de rayos X, sino también a los que no tienen grandes habilidades en radiología. Esto ha resultado valioso durante la pandemia.

“En el tratamiento (COVID-19) han participado médicos de diversos campos como la ortopedia, psiquiatría y medicina familiar. No son radiólogos entrenados, por lo que tienen una capacidad limitada para leer los resultados de las pruebas de rayos X”, comentó Lee.

“Los rayos X sólo aparecen en blanco y negro, lo que significa que hay casos en los que las lesiones no son perceptibles al ojo humano. La solución de Lunit tiene la ventaja de mostrar lesiones en colores vivos, lo que las hace más notorias”.

Puede ayudar al personal médico a tomar decisiones informadas. Pero el destino de un paciente no se pone sólo en las manos de la IA. Los casos que han sido señalados por la tecnología son seguidos, y los resultados son verificados dos veces por los médicos.

Lee dice que la escala de procesamiento y precisión de la tecnología de Lunit puede ayudar a liberar a los ocupados radiólogos.

“Una radiografía es una representación bidimensional comprimida de estructuras humanas tridimensionales. De manera inevitable, los órganos y las estructuras se superponen en las imágenes, lo que puede facilitar que el ojo humano pase por alto lesiones”, comentó.

“La realidad para los radiólogos, en especial en Corea, es que es imposible invertir mucho tiempo en leer cada radiografía, ya que tendrían que leer cientos de miles cada día”.

Al utilizar el poder del cómputo en la nube de Microsoft Azure, la tecnología de Lunit genera información de ubicación de lesiones detectadas en forma de mapas de calor. También genera puntuaciones de anomalías que reflejan la probabilidad de que la lesión detectada sea anormal y requiera una mayor investigación por parte de un radiólogo.

Incluso los radiólogos experimentados a veces pueden pasar por alto detalles vitales cuando están bajo presión. Lee recuerda un caso reciente en el que los algoritmos de Lunit encontraron una lesión relacionada con COVID-19 en el pulmón de un paciente que no había sido detectada por los doctores.

Si esto hubiera pasado desapercibido y sin tratamiento, el paciente habría desarrollado un caso mucho más grave, que habría significado hospitalizarlo. “La detección temprana de la lesión marcó una diferencia real”, comentó Lee.

La radiografía de tórax es todavía una herramienta complementaria a la prueba de reacción en cadena de la polimerasa, que es más definitiva, pero mucho más lenta, para COVID, mencionó Lee. Pero la solución de Lunit ha tenido un impacto en los esfuerzos para detener el brote.

El software de Lunit se mejora de manera continua, ha analizado más de 6.5 millones de imágenes de rayos X de tórax de más de 80 países de todo el mundo.

Los datos recolectados a partir de los diagnósticos también se utilizan para la investigación y el entrenamiento. La privacidad del paciente es protegida, ya que la información está despojada de identificación personal.

La tecnología de Lunit ha recibido reconocimiento a través de estudios publicados en importantes revistas que son revisadas por pares como Radiology, Lancet Digital Health, JAMA Network Open, Clinical Infectious Diseases y otros.

Lunit se fundó como empresa en 2013 para hacer de la medicina basada en datos e IA un nuevo estándar de atención.

“Estamos enfocados en especial en conquistar el cáncer, una de las principales causas de muerte a nivel mundial”, comentó el CEO Brandon Suh. “Desarrollamos soluciones de IA para diagnósticos y terapéuticos de precisión, para encontrar el diagnóstico correcto al costo adecuado, y el tratamiento correcto para los pacientes adecuados”.

“Al permitir un diagnóstico más preciso, eficiente y oportuno de las enfermedades del pecho, Lunit INSIGHT CXR puede ayudar a reducir la carga de los profesionales médicos. De esta manera, pueden aportar más valor a los pacientes, no sólo en circunstancias difíciles, como la actual crisis pandémica, sino también en entornos clínicos de rutina”.

Mientras tanto, la empresa ha conseguido avances importantes en el diagnóstico, impulsado por IA, de otras enfermedades. Por ejemplo, otra solución conocida como Lunit INSIGHT MMG, es tan precisa como un radiólogo promedio para identificar cáncer de mama en mamografías, según muestran estudios recientes.

Al alcanzar este hito, sus desarrolladores creen que podría tener un papel como lector de imágenes independiente, para reducir la carga de trabajo de los radiólogos y tal vez, incrementar la detección de cáncer en el futuro.

Imagen principal cortesía de Lunit.