Facebook y la imagen médica.


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Se acaba de hacer público que la Universidad de Nueva York (NYU) y Facebook están desarrollando un trabajo conjunto de mejora de imagen médica mediante sistemas inteligentes automatizados. El proyecto se denomina "fastMRI", y se ha propuesto reducir hasta en un 90% el tiempo necesario para capturar una resonancia magnética válida, aplicando herramientas de inteligencia artificial (IA). El trabajo se anunció mediante un post en el blog de Facebook, y tiene el interesante propósito de reducir el tiempo necesario para la exploración de 50 a 5 minutos.

Técnicamente, la estrategia planteada es la de reconstrucción de imagen, o dicho en otras palabras, tomar menos información desde el tomógrafo y “rellenar” lo que falta mediante cálculos de un algoritmo. Los investigadores de esta innovación creen que es hacer algo similar a lo que hace el cerebro de una persona para distinguir con éxito algunos objetos en la oscuridad. Aunque no se tenga una visión completa de lo que estamos mirando, se puede completar de manera rápida y precisa la información faltante. "Usando IA, creemos que puede ser posible capturar menos datos y, por lo tanto, obtener imágenes más rápidamente, mientras se preserva o incluso mejora el contenido de información de las imágenes de RM", afirmaron los promotores. El beneficio para el paciente es evidente: una menor exposición y menores molestias durante una exploración mucho más breve.

Para conseguir que el sistema funcione se está entrenando a una red neuronal artificial propiedad de Facebook, y para ello la NYU ha proporcionado a esta empresa cerca de 3 millones de imágenes de resonancias de rodilla, cerebro e hígado. Con este material se ensayan sistemas de aprendizaje automatizado que puedan proporcionar un modelo de análisis eficaz. "Unos pocos píxeles que falten o que sean interpretados incorrectamente podrían significar la diferencia entre una exploración totalmente limpia u otra en la que los radiólogos encontraran un ligamento roto o un posible tumor".

Con posterioridad, y caso de que se obtenga un algoritmo presuntamente eficaz, habrá que desarrollar estudios de comparación clínica para asegurar que esta tecnología sea válida y no produzca una disminución significativa de la información analizable. Si se lograra, tendría como consecuencia la posibilidad no sólo de evitar molestias a los pacientes, sino mejorar la rentabilidad de los aparatos instalados y reducir la listas de espera.  

 

¿Qué hace Facebook en esto?

La pregunta es obvia. Facebook es una red social, y puede extrañar que se embarque en un proyecto tan especializado como este. Pero tiene detrás algunas razones poderosas.

En los sistemas algoritmicos de imagen están ya presentes desde hace tiempo en los servicios que proporcionan las redes sociales y las aplicaciones de los gigantes de la tecnología. Google y Apple los usan para mejorar las fotografías de los móviles y para crear álbumes de almacenamiento inteligente, lo que ya es habitual para cualquier usuario. Facebook ya ha demostrado que es capaz de hacer muchas cosas con este tipo de tecnologías aplicadas a la imagen: desde ayudarnos a etiquetar a amigos en la red, hasta presentarnos publicidad personalizada en Instagram mediante el análisis de las fotos que nosotros mismos tomamos.

Pero Facebook, en paralelo con otras tecnológicas, tiene algunas otras ventajas para poder adentrarse en el campo de la IA aplicada al sector médico. Una nada desdeñable es que cuenta con personal cualificado (ingenieros informáticos expertos en redes neuronales) a los que puede pagar y mantener en plantilla, cosa que no está al alcance de muchas pequeñas empresas. Este tipo de perfiles son actualmente los más cotizados del mundo, y el único sitio donde pueden desarrollar proyectos de cualquier tipo son en las grandes compañías que pueden pagarlos.

Además, el sector salud puede presentar una enorme oportunidad para una empresa que forzosamente ha de ir cambiando su modelo de negocio. Actualmente, Facebook tiene más de 2.000 millones de usuarios recurrentes, pero muestra signos de dificultad para captar nuevos, por la simple razón de que ya abarca una parte mayoritaria de la población mundial. Algo nuevo tendrá que presentar cada año a los inversores para que mantengan el interés por los posibles beneficios. El de la salud es un mercado enorme, con grandes oportunidades sin explotar, y las compañías tecnológicas tradicionales todavía no tienen mucha presencia en él, a pesar de que últimamente están haciendo esfuerzos más sistematizados. Existen enormes retos comerciales relacionados con el desarrollo de algoritmos aplicables a cuestiones tales como la ayuda diagnóstica, los recursos que se pueden ofrecer a los pacientes, la aceleración de las pruebas rutinarias, la mejora en el manejo de los grupos de riesgo, y así sucesivamente. Facebook ha contratado últimamente a diversos expertos en el campo de la salud para que se acerquen a los hospitales y trabajen en aplicaciones médicas, lo que augura interesantes novedades muy próximamente.