Para detectar de forma rápida la neumonía y, por tanto, distinguir mejor entre los pacientes con Covid-19 que probablemente necesiten más atención de apoyo en el hospital y aquellos que podrían ser seguidos de cerca en el hogar, los radiólogos de UC San Diego Health y otros médicos están utilizando inteligencia artificial (IA) para aumentar el análisis de imagen pulmonar en un estudio de investigación clínica habilitado por Amazon Web Services (AWS).
Hasta ahora, la nueva capacidad de IA ha proporcionado a los médicos de UC San Diego Health una visión única de más de 2.000 imágenes. En un caso, un paciente en el Departamento de Emergencia que no tenía ningún síntoma de Covid-19 se sometió a una radiografía de tórax por otras razones. Sin embargo, la lectura de AI de la radiografía indicó signos de neumonía temprana, que luego fue confirmada por un radiólogo. Como resultado, el paciente fue examinado para detectar Covid-19 y se encontró que era positivo en la enfermedad.
"No hubiéramos tenido motivos para tratar a ese paciente como un caso sospechoso de Covid-19 o analizarlo si no fuera por la IA'', ha señalado Christopher Longhurst, director de información y director médico asociado de UC San Diego Health. ''Mientras todavía está en investigación, el sistema ya está afectando el manejo clínico de los pacientes'', ha añadido.
La nueva capacidad comenzó hace varios meses cuando Albert Hsiao, profesor asociado de radiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y radiólogo en UC San Diego Health y su equipo desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático que permite a los radiólogos usar IA para mejorar sus propias habilidades para detectar neumonía en las radiografías de tórax. Entrenado con 22.000 anotaciones por radiólogos humanos, el algoritmo superpone las radiografías con mapas codificados por colores que indican la probabilidad de neumonía.
''La neumonía puede ser sutil, especialmente si no es la neumonía bacteriana promedio y si pudiéramos identificar a esos pacientes temprano, antes de que pueda detectarlo con un estetoscopio, podríamos estar mejor posicionados para tratar a aquellos con mayor riesgo de enfermedad grave y muerte'', ha subrayado Hsiao.
Más recientemente, el equipo de Hsiao aplicó este enfoque de IA a 10 radiografías de tórax, publicadas en revistas médicas, de cinco pacientes tratados en China y Estados Unidos por Covid-19. El algoritmo localizó consistentemente áreas de neumonía, a pesar del hecho de que las imágenes fueron tomadas en varios hospitales diferentes, y variaron considerablemente en técnica, contraste y resolución.