Crean un sistema de inteligencia artificial que diagnostica las hemorragias cerebrales
Un equipo de investigadores del Departamento de Radiología del Hospital General de Massachusetts (Estados Unidos) ha desarrollado un sistema que utiliza la inteligencia artificial para diagnosticar y clasificar rápidamente las hemorragias cerebrales. Un sistema que, a juicio de los investigadores, podría convertirse en una herramienta "indispensable" para los servicios de Urgencias de los hospitales que evalúan a los pacientes con síntomas de un accidente cerebrovascular potencialmente mortal.
Para desarrollar este sistema, que ha sido publicado en la revista 'Nature Biomedical Engineering', los investigadores introdujeron primero 904 tomografías computarizadas de cabeza, cada una de las cuales contaba con alrededor de 40 imágenes individuales. Todas ellas fueron etiquetadas por un equipo de cinco neurorradiólogos en relación a si mostraban uno de los cinco subtipos de hemorragia, según la ubicación dentro del cerebro, o no tenían hemorragia.
Una vez que se creó el sistema modelo, los investigadores lo probaron en dos conjuntos separados de tomografías computarizadas: un conjunto retrospectivo tomado antes del desarrollo del sistema, que constaba de 100 exploraciones con o sin hemorragia intracraneal, y una serie prospectiva, tomada después de la creación del modelo, de 79 exploraciones con o sin hemorragia.
En su análisis del conjunto retrospectivo, el sistema modelo fue tan preciso en la detección y clasificación de las hemorragias intracraneales como lo habían sido los radiólogos que habían revisado las exploraciones. Además, en el análisis del conjunto prospectivo, demostró ser incluso mejor que los profesionales no expertos.
"Muchos servicios no tienen acceso a neurorradiólogos capacitados, especialmente por las noches o durante los fines de semana, lo que puede requerir que profesionales no expertos determinen si una hemorragia es la causa de los síntomas de un paciente. Por tanto, el uso de nuestro sistema podría hacer que esos sanitarios sean más eficientes y ayude a garantizar que los pacientes reciban el tratamiento adecuado", han zanjado los investigadores.
