Cómo la IA puede detectar enfermedades que los médicos no buscan

La detección "oportunista" mediante IA puede encontrar enfermedades que los médicos no estaban buscando.

Cuando Will Studholme, de 58 años, acabó en urgencias de un hospital del NHS en Oxford en 2023 con síntomas gastrointestinales, no esperaba un diagnóstico de osteoporosis.

Esta enfermedad, estrechamente relacionada con la edad, provoca que los huesos se debiliten y se vuelvan frágiles, aumentando el riesgo de fracturas.

Resultó que el señor Studholme sufría un caso grave de intoxicación alimentaria, pero al inicio de la investigación de su dolencia, se le realizó una tomografía computarizada abdominal.

Posteriormente, esa exploración se analizó mediante tecnología de inteligencia artificial (IA), que identificó una vértebra colapsada en la columna vertebral del Sr. Studholme, un indicador temprano común de osteoporosis.

Tras realizarle más pruebas, el Sr. Studholme no solo obtuvo su diagnóstico, sino también un tratamiento sencillo: una infusión anual de un medicamento para la osteoporosis que se espera que mejore su densidad ósea.

"Me siento muy afortunado", dice el Sr. Studholme, "No creo que esto se hubiera detectado sin la tecnología de IA".

Mientras Will Studholme recibía tratamiento por intoxicación alimentaria, la IA detectó signos de osteoporosis.

No es raro que un radiólogo observe algo incidental en las imágenes de un paciente (un tumor no detectado, una anomalía en un tejido u órgano en particular) que no esté incluido en la revisión inicial.

Pero la aplicación de la IA en segundo plano para examinar sistemáticamente las exploraciones e identificar automáticamente los primeros signos de enfermedades crónicas comunes y prevenibles que podrían estar gestándose, independientemente del motivo por el que se solicitó la exploración originalmente, es algo novedoso.

El uso clínico de la IA para la detección oportunista o la obtención de imágenes oportunistas, como se la denomina, "apenas está comenzando", señala Perry Pickhardt, profesor de radiología y física médica en la Universidad de Wisconsin-Madison, quien se encuentra entre los desarrolladores de los algoritmos.

Se considera una práctica oportunista porque aprovecha imágenes que ya se han obtenido con otro fin clínico, ya sea por sospecha de cáncer, infección torácica, apendicitis o dolor abdominal.

Tiene el potencial de detectar enfermedades no diagnosticadas previamente en etapas tempranas, antes de la aparición de los síntomas, cuando son más fáciles de tratar o de prevenir su progresión. "Podemos evitar muchos de los problemas de prevención que hemos pasado por alto anteriormente", afirma el profesor Pickhardt.

Los exámenes físicos o análisis de sangre rutinarios a menudo no detectan estas enfermedades, añade.

Las tomografías computarizadas contienen mucha información que no se examina.

Según Miriam Bredella, radióloga de NYU Langone que también desarrolla algoritmos en este campo, las tomografías computarizadas contienen muchos datos relacionados con los tejidos y órganos del cuerpo que realmente no utilizamos.

Y si bien, en teoría, el análisis podría realizarse sin IA mediante mediciones realizadas por radiólogos, sería un proceso que consumiría mucho tiempo.

Además, señala que esta tecnología ofrece ventajas en cuanto a la reducción de prejuicios.

Se suele pensar que una enfermedad como la osteoporosis afecta principalmente a mujeres blancas, delgadas y mayores, por lo que los médicos no siempre se plantean buscar fuera de esa población.

Por otro lado, la obtención de imágenes de forma oportunista no discrimina de esa manera.

El caso del Sr. Studholme es un buen ejemplo. Al ser relativamente joven para tener osteoporosis, hombre y sin antecedentes de fracturas, es poco probable que le hubieran diagnosticado la enfermedad sin la ayuda de inhibidores de la aromatasa.

Además de la osteoporosis, se está entrenando a la IA para ayudar a identificar de forma oportuna enfermedades cardíacas, enfermedad del hígado graso, pérdida muscular relacionada con la edad y diabetes.

Si bien la atención principal se centra en las tomografías computarizadas, por ejemplo del abdomen o el tórax, también se está trabajando para obtener información de otros tipos de imágenes, como radiografías de tórax y mamografías.

Los algoritmos se entrenan con miles de escaneos previos etiquetados, y es importante que los datos de entrenamiento incluyan escaneos de una amplia gama de grupos étnicos si la tecnología se va a implementar en una variedad diversa de personas, enfatizan los expertos.

Y se supone que debe haber un nivel de revisión humana: si la IA encuentra algo sospechoso, se enviará a los radiólogos para que lo confirmen antes de que se informe a los médicos.

La tecnología de IA utilizada para examinar la tomografía del Sr. Studholme pertenece a la empresa israelí Nanox.AI, una de las pocas compañías que trabajan en IA para la detección precoz de enfermedades; muchas más se centran en utilizar la IA para ayudar en el diagnóstico preciso y rápido de las afecciones específicas para las que se realizan las tomografías.

Nanox.AI ofrece tres productos de cribado oportunista destinados a ayudar a identificar la osteoporosis, las enfermedades cardíacas y la enfermedad del hígado graso, respectivamente, a partir de tomografías computarizadas rutinarias.

Los hospitales del NHS de Oxford comenzaron a probar el producto de Nanox.AI centrado en la osteoporosis en 2018, antes de su lanzamiento oficial en 2020.

Los resultados de los hospitales de Oxford muestran un aumento de hasta seis veces con respecto al promedio del NHS (Servicio Nacional de Salud del Reino Unido) en el número de pacientes identificados con fracturas vertebrales; pacientes a los que luego se les puede realizar una prueba de osteoporosis y comenzar un tratamiento para combatir la enfermedad, dice Kassim Javaid, profesor de osteoporosis y enfermedades óseas raras en la Universidad de Oxford, quien ha liderado la introducción del algoritmo.

Actualmente se están realizando ensayos adicionales del algoritmo en hospitales de Cambridge, Cardiff, Nottingham, Southampton y Bradford. «Queremos recopilar evidencia para poder utilizarlo en todo el NHS», afirma el profesor Javaid.

Si bien la tecnología puede beneficiar a las personas, existen ramificaciones más amplias que deben tenerse en cuenta, afirma Sebastien Ourselin, profesor de ingeniería sanitaria en el King's College de Londres y director del Centro de IA para la Atención Sanitaria Basada en el Valor.

Un problema importante que debe resolverse, señala, es el aumento en el número de pacientes que puede generar el uso de esta tecnología. "Esto incrementa la demanda del sistema de salud, no la reduce", afirma.

En primer lugar, las personas identificadas mediante pruebas de detección oportunistas como posibles portadoras de una enfermedad probablemente necesitarán pruebas de confirmación adicionales, lo que requiere recursos. Además, si la IA es imprecisa o demasiado sensible, esto podría resultar en una gran cantidad de pruebas innecesarias.

Entonces, es necesario contar con servicios para aquellas personas adicionales que finalmente reciban un diagnóstico.

La carga adicional es un desafío inherente a la tecnología, admite el profesor Javaid, pero existen soluciones.

Los pacientes con fracturas confirmadas en Oxford son derivados a un servicio de prevención de fracturas, atendido principalmente por enfermeras, para su seguimiento y así evitar sobrecargar a los médicos. «La IA te obliga a cambiar tu protocolo», afirma.

A largo plazo, según el profesor Javaid, detectar a un mayor número de personas con osteoporosis en fase inicial y brindarles el tratamiento preventivo necesario supondrá un ahorro para el Servicio Nacional de Salud (NHS). «Las fracturas son una de las principales causas de hospitalización», afirma.

El señor Studholme ha presenciado de primera mano los estragos de la osteoporosis: le provocó a su madre fracturas de ambas caderas. Antes se consideraba una enfermedad propia de la vejez, sin remedio, comenta. "Me siento muy afortunado de poder hacer algo antes de que mis huesos se conviertan en tiza", afirma.