China desarrolla IA para evaluar a pacientes con lesiones cerebrales

Investigadores y doctores chinos construyen un modelo de inteligencia artificial con imágenes médicas para ayudar a determinar si los pacientes con daño cerebral severo podrían recuperar el conocimiento.

La lesión cerebral grave puede conducir a trastornos de la conciencia (DOC por sus siglas inglés). Algunos pacientes pueden recuperarse de una lesión cerebral aguda, pero otros caen en DOC crónica, también conocido como estado vegetativo. No pueden comunicarse ni actuar conscientemente.

China tiene más de 500.000 pacientes con DOC crónica causada por trauma cerebral, apoplejía y otras enfermedades cerebrales, con 70.000 a 100.000 nuevos casos cada año. La mayoría de los pacientes permanecen postrados en la cama, y requieren cuidados laboriosos, lo que genera un gran estrés y altos costes para sus familias.

La mayoría de los médicos evalúan las posibilidades de recuperación de acuerdo con tres indicadores principales: la edad del paciente, la causa y la duración del trastorno. Los estudios han demostrado que los pacientes con lesión cerebral traumática tienen una mayor probabilidad de recuperación que aquellos con lesión cerebral no traumática, y es más probable que los pacientes jóvenes tengan un resultado favorable que los pacientes mayores.

Los médicos también observan las acciones de los pacientes, con pruebas como aplaudir o seguir los ojos, para encontrar evidencia de conciencia.

Sin embargo, las evaluaciones de comportamiento son subjetivas y vulnerables a la interpretación personal. Para los médicos, la falta de experiencia, el entrenamiento deficiente o la ignorancia de otros problemas de salud del paciente pueden dar lugar a juicios erróneos, dijo Song Ming, investigador principal del estudio.

Investigadores de la Academia de Ciencias de China, junto con médicos del Hospital General del Ejército de Liberación del Pueblo y del Hospital General del Comando Militar de Guangzhou, durante cinco años desarrollaron un modelo de inteligencia artificial, que puede hacer una evaluación basada en imágenes de redes funcionales cerebrales.

"Cuando un cerebro funciona, se involucran múltiples regiones cerebrales y forman una red que trabaja en conjunto. Al igual que dos teléfonos móviles, aunque no hay un cable que los vincula, tienen una conexión funcional cuando las personas hacen una llamada telefónica", dijo Song.

Para estudiar las funciones cerebrales de los pacientes con DOC, la IRM funcional en reposo (IRMf), una técnica de imagenología médica, se ha utilizado ampliamente en los últimos años. A través de la exploración de IRM, Song y su equipo de investigación han encontrado características típicas observadas en las redes cerebrales funcionales de los pacientes con DOC, que pueden ser biomarcadores para rastrear el nivel de conciencia y predecir la posibilidad de recuperación.

Para entrenar a la inteligencia artificial, los desarrolladores la alimentaron con decenas de miles de imágenes cerebrales de 63 pacientes con DOC al menos un mes después de su lesión cerebral.

El modelo diagnosticó pacientes que recuperarían la conciencia y aquellos que no lo harían con una precisión del 88 % en 100 casos.

La investigación fue publicada recientemente en la revista internacional eLife.

Los revisores de la revista quedaron impresionados por el tamaño de muestra utilizado en el documento, pero Song pensó que aún se necesitaban más datos para confirmar la validez y confiabilidad del modelo.

"Creemos que el modelo puede hacer una evaluación precisa y podría ayudar a las familias de pacientes con DOC a comprender los resultados por adelantado y tomar una decisión informada", dijo Song.

No es la primera tecnología de inteligencia artificial para ayudar a los médicos. En junio, un hospital de Beijing fue noticia tras revelar un sistema de inteligencia artificial que puede diagnosticar tumores cerebrales y pronosticar la expansión del hematoma de forma más rápida y precisa que los médicos.

Song pensó que la mayoría de las investigaciones y aplicaciones se centraban en enfermedades que los médicos pueden observar a través de imágenes médicas.

En este estudio, los médicos no pueden ver directamente la red funcional cerebral y su relevancia para DOC.

"Por lo tanto, el modelo también proporciona una nueva pista para comprender la enfermedad", dijo Song.