La IA en las ecografías
Ampliación del acceso a las ecografías con IA
La ecografía es una herramienta versátil de detección temprana de enfermedades y cada vez más accesible que proporciona vistas dinámicas en tiempo real de los principales sistemas de órganos. Estamos desarrollando modelos de inteligencia artificial (IA) para facilitar la interpretación de información de salud importante a partir de ecografías. Nuestro objetivo es ampliar el acceso a la atención en áreas donde la disponibilidad de ecografistas capacitados es limitada.
Los costos de las ecografías disminuyeron, pero acceder a ellas aún no es tan fácil
Los avances en la tecnología de sensores lograron que los dispositivos de ultrasonido sean más asequibles y portátiles, y ahora pueden integrarse directamente con los smartphones. Esto podría revolucionar la atención médica, ya que más personas en regiones de bajos recursos podrían acceder a las ecografías.
No obstante, capturar e interpretar las ecografías es una técnica médica compleja que requiere años de capacitación y experiencia, y en estas regiones, escasean los ecografistas profesionales. Esto tiene repercusiones reales. Por ejemplo, hasta el 50% de las personas embarazadas en entornos de bajos recursos no acceden a ecografías durante la gestación, lo que puede causar demoras en el diagnóstico y el tratamiento de complicaciones que tal vez tengan consecuencias graves.
Nuestra investigación demuestra que la IA puede identificar cierta información médica con la precisión de un ecografista capacitado
Estamos desarrollando modelos de IA para ampliar el acceso a las ecografías, lo que permitiría a las personas sin experiencia en ultrasonografía recopilar análisis clínicamente útiles. En un artículo reciente que publicamos, demostramos que quienes no son expertos pueden aprender fácilmente un procedimiento de operación llamado protocolo de barrido ciego para desempeñarse igual de bien que los ecografistas capacitados a la hora de determinar información importante, como la edad gestacional y la presentación fetal. De esta forma, las matronas, los trabajadores de la salud de primera línea y otras personas tendrían las herramientas necesarias para obtener estadísticas de salud importantes en poco tiempo y en función de las imágenes de ecografías.
Entrenamiento con miles de ecografías desidentificadas
El aprendizaje de nuestro modelo de AI se basó en identificar características y rasgos clave de miles de ecografías fetales y mamarias. Esta tecnología, luego de comprender indicadores visuales relacionados con la edad fetal, la presentación fetal, la densidad mamaria, etc., demostró una precisión equiparable a la de los ecografistas capacitados.
Validación de nuestra investigación con Northwestern Medicine
Aparte de trabajar en estudios de investigación fundacionales y de acceso abierto para demostrar cómo puede resultar útil esta tecnología, nos asociamos con Northwestern Medicine para seguir impulsando el desarrollo y las pruebas de estos nuevos modelos. Estamos trabajando con poblaciones diversas y explorando cómo ampliar nuestra tecnología a varios niveles de experiencia y tipos de tecnologías.
Profesora asistente de Obstetricia y Ginecología, Northwestern University
"Aunque la ecografía obstétrica es necesaria para optimizar la salud de las personas que dan a luz y la de sus bebés, sigue sin estar disponible para la mitad de los embarazos de todo el mundo. A partir del desarrollo de herramientas con tecnología de IA para resaltar los riesgos de salud, esperamos lograr que más personas embarazadas puedan acceder a los beneficios de las ecografías, incluso cuando no sea posible contar con operadores capacitados".
Asociación con Jacaranda Health para las ecografías de salud materna
Jacaranda Health es una organización sin fines de lucro con sede en Kenia cuyo objetivo es mejorar los resultados de salud para madres y bebés en hospitales públicos. En África subsahariana, la mortalidad materna sigue siendo alta, y hay escasez de trabajadores capacitados para operar ecógrafos tradicionales de alto costo. A través de esta asociación, llevamos a cabo investigaciones para comprender cuál es la mejor manera de realizar ecografías en Kenia y explorar cómo las nuevas herramientas de IA pueden mejorar las ecografías en los centros de atención para mujeres embarazadas.
Asociación con el Chang Gung Memorial Hospital para las ecografías mamarias
Las mamografías son el método de referencia a la hora de detectar el cáncer de mama, pero no están disponibles para todas las personas debido a sus altos costos. Además, no son tan efectivas en poblaciones con mayor densidad mamaria, lo que dificulta la detección temprana del cáncer. Nos asociamos con CGMH en Taiwán para explorar si nuestros modelos de IA pueden ayudar en la detección temprana de cáncer de mama con ecografías.