Un especialista artificial para interpretar electroencefalogramas

No es de extrañar que desde hace tiempo se busquen algoritmos capaces de ayudar al médico en la interpretación. Sin embargo, las herramientas informáticas que existían hasta ahora no eran lo suficientemente precisas y a menudo generaban diagnósticos falsos positivos. El modelo de inteligencia artificial SCORE-AI, según los autores del estudio, supera estas limitaciones. Es capaz de distinguir los EEG anormales de los normales y de clasificar las anomalías según categorías de relevancia clínica: epileptiforme-focal, epileptiforme-generalizada, no epileptiforme-focal y no epileptiforme-difusa. SCORE-AI es la primera herramienta totalmente automática capaz de alcanzar una precisión comparable a la de un especialista humano. El área bajo la curva ROC oscila entre 0,89 en el reconocimiento de anomalías no epileptiformes-focales y 0,95 para el reconocimiento de EEG normales. La concordancia de opiniones en la clasificación entre la inteligencia artificial y los expertos es similar a la concordancia entre distintos expertos. SCORE-AI también coincide más a menudo con el consenso de expertos que los expertos humanos individuales. En general, el rendimiento de SCORE-AI parece bastante comparable al de un buen experto de carne y hueso.

Para conseguirlo, SCORE-AI se entrenó con una cantidad considerable de datos: 30.493 EEG anonimizados, de pacientes mayores de tres meses, obtenidos del Hospital Universitario de Haukeland (Bergen, Noruega) y del Centro Danés de Epilepsia de Dianalund (Dinamarca), evaluados y clasificados de forma independiente por 17 expertos, para minimizar el sesgo. A continuación, el modelo se validó con un conjunto de 9.785 EEG del Hospital Universitario de Oslo (Noruega), completamente independientes de los utilizados para el entrenamiento del modelo y clasificados por otro conjunto de especialistas. 

Los autores del estudio ya han integrado el algoritmo en Natus NeuroWorks, uno de los paquetes de software de EEG más populares. En el futuro, esto debería permitir a los médicos utilizar el juicio de la inteligencia artificial dentro de una interfaz familiar, sin necesidad de software adicional. 

Esto no significa que la experiencia del médico haya quedado obsoleta. Como señalan Jonathan K. Kleen y Elan L. Guterman en el editorial que acompaña al estudio en JAMA Neurology, "SCORE-AI no es un especialista en epilepsia, aunque es igual de bueno en algunas tareas. La clasificación de las anomalías en focales o generalizadas y en epileptiformes o no epileptiformes es útil, pero no abarca toda la variedad de hallazgos EEG que influyen en el diagnóstico y tratamiento de las epilepsias. Entre ellos se encuentran la lateralidad, la localización y la amplitud de las descargas epileptiformes. Además, SCORE-AI no ha sido entrenado para interpretar EEG en pacientes gravemente enfermos ni en lactantes". Además, prosiguen Kleen y Guterman, la utilización de estas herramientas lleva a plantearse cuestiones no triviales: "¿El rendimiento del modelo seguirá siendo el mismo en todos los centros médicos en los que se utilice? ¿Qué responsabilidad se asume si el médico no está de acuerdo con la interpretación de la inteligencia artificial?". 

No obstante, la existencia de herramientas automáticas como SCORE-AI representa un avance potencialmente importante para el diagnóstico de la epilepsia y la interpretación de los EEG, que ahora podrían realizarse con mayor precisión incluso en zonas y situaciones en las que todavía escasean los médicos con formación específica.

Este contenido fue publicado originalmente en Univadis Italia.