Una herramienta de inteligencia artificial ayuda a los radiólogos a detectar aneurismas cerebrales (JAMA Netw Open)


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Una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por investigadores de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) podría ayudar a los radiólogos a detectar y diagnosticar aneurismas cerebrales.

La herramienta, cuyo funcionamiento ha sido publicado en JAMA Network Open, destaca las áreas de imágenes cerebrales que probablemente contengan una aneurisma. "Esta investigación es un ejemplo de cómo los humanos se mantienen implicados en el proceso de diagnóstico, ayudado por una herramienta de inteligencia artificial", ha afirmado la autora principal del artículo, Allison Park.

Esta herramienta, que se basa en un algoritmo llamado HeadXNet, mejoró la capacidad de los médicos clínicos para identificar correctamente los aneurismas a un nivel equivalente a encontrar 6 aneurismas más en 100 exploraciones que contienen aneurismas. También, según han explicado sus creadores, mejoró el consenso entre los clínicos interpretadores.

Combinar imágenes cerebrales en busca de signos de un aneurisma puede significar desplazarse por cientos de imágenes. Los aneurismas tienen muchos tamaños y formas y se inflan en ángulos complicados, algunos se registran como una simple señal dentro de la sucesión de imágenes de película. "La búsqueda de un aneurisma es una de las tareas más intensivas y críticas para el trabajo que realizan los radiólogos", ha explicado otra de las autora principales, Kristen Yeom.

Para entrenar su algoritmo, describieron aneurismas clínicamente significativos detectables en 611 angiografías por tomografía computarizada. "Etiquetamos a mano cada vóxel, el 3D equivalente a un píxel, diferenciando si era o no parte de un aneurisma", explican.

Después del entrenamiento, el algoritmo decide para cada vóxel de una exploración si hay un aneurisma presente. El resultado final de la herramienta HeadXNet son las conclusiones del algoritmo superpuestas como un resaltado semitransparente en la parte superior de la exploración. Esta representación de la decisión del algoritmo facilita que los clínicos aún vean cómo se ven los escaneos sin la entrada de HeadXNet.

Asimismo, otros clínicos probaron HeadXNet evaluando un conjunto de 115 exploraciones cerebrales para detectar una aneurisma, una vez con la ayuda de HeadXNet y una vez sin ella. El resultado fue que con la herramienta los clínicos identificaron correctamente más aneurismas y, por lo tanto, redujeron la tasa de pérdida.

Si bien el éxito de HeadXNet es prometedor, el equipo ha advertido que "es necesaria más investigación para evaluar la generalización de la herramienta de inteligencia artificial antes del despliegue clínico en tiempo real, dadas las diferencias en hardware de escáneres y protocolos de imagen en los diferentes centros hospitalarios".