Comienzo una saga relacionada con las enfermedades más recurrentes en nuestra sociedad, y cómo la IA (Inteligencia Artificial) puede contribuir en la mejora del bienestar y reducción de la mortalidad de los pacientes, generando nuevas capacidades en aquellas áreas científicas y tecnológicas del sector sanitario con las que diseñar y gobernar estrategias de investigación e innovación para la especialización inteligente, contribuyendo a un mayor retorno económico y social.

Pilar Ruiz Ayuso, consultora en Transformación Digital e IA en Ibermática/Digital.

Los transtornos neurológicos en cifras
Actualmente, los trastornos neurológicos son enfermedades del sistema nervioso central y periférico, principalmente provenientes del cerebro y la médula espinal, alterando su correcto funcionamiento. Según la OMS, están afectando a mil millones de personas, representando el 12% de la mortalidad a nivel mundial, lo que supone un desafío para la salud pública.

Dentro de las más conocidas, las tres enfermedades neurológicas que tienen mayor repercusión en la población y con mayor tasa de mortalidad son los accidentes cerebro vasculares que son la hemorragia cerebral/ictus, seguido del Parkinson, y por último nos encontraríamos con la enfermedad degenerativa más frecuente, principalmente en una población mayor de 60 años, que sería el Alzheimer.

Sólo en Europa, el coste económico de las enfermedades ligadas al cerebro se estima en unos 139.000 millones de euros (38.000 millones de euros en España). Esta evolución se prevé que siga al alza debido al envejecimiento prolongado de la población, segmento de la sociedad en que este tipo de trastornos serán más evidentes, ya que están estrechamente vinculados a la edad. Por ello resultará de especial importancia aplicar políticas de salud que promuevan la prevención de estas alteraciones y la atención precoz para minimizar la mortalidad, desarrollando nuevas herramientas y procedimientos clínicos que puedan reducir costes y proporcionar un servicio más eficaz a la hora de tratar estas enfermedades. La IA puede ser un aliado fundamental.

¿Qué es un ictus cerebral y de qué medios se disponen para su detección?
Las enfermedades neurológicas no son únicamente enfermedades degenerativas, sino que también hay enfermedades agudas como el ictus, que es un accidente cerebrovascular (trombosis) que afecta a los vasos sanguíneos que suministran sangre al cerebro. Ocurre cuando un vaso sanguíneo que lleva sangre al cerebro se rompe o se tapona por un coágulo, se bloquea el flujo de oxígeno y sangre que necesita el cerebro haciendo que parte del mismo deje de funcionar, provocando efectos secundarios gravísimos, incluso la muerte, por lo que un diagnóstico precoz del mismo se hace imperativo para obtener un tratamiento preventivo eficaz en tiempo y forma.

Los pacientes con ictus y los profesionales de la salud no siempre reconocen los síntomas de esta patología, ya que en ocasiones no hay una relación directa entre la naturaleza de los síntomas clínicos y la patología cerebro vascular. Actualmente, las mejores herramientas clínicas para su detección, a parte de los síntomas físicos, son las imágenes, y en ese sentido en los últimos 10 años el desarrollo de nuevas técnicas de adquisición de imágenes, como la resonancia magnética o la tomografía computarizada, han revolucionado la medicina actual permitiendo mejorar el diagnóstico y evaluación de la enfermedad.

Cada día se toman miles de imágenes en un hospital que son utilizadas por los clínicos en sus diagnósticos, evaluaciones, seguimiento de pacientes, planificaciones quirúrgicas, etc. Estas exploraciones de las imágenes se basan principalmente en un análisis visual de los radiólogos o neurólogos que son los encargados de procesarlas y cuantificarlas de manera manual, perdiendo lo que llamamos perspectiva comparada, que quiere decir que el juicio clínico realizado a un paciente lo realiza el profesional sanitario que le atiende basado únicamente en su experiencia clínica.

Aplicando la IA en casos de uso reales
Actualmente se están desarrollando proyectos de investigación para crear herramientas con IA, que den soporte a la toma de decisiones en la práctica clínica de la imagen cerebral, y que ayuden al diagnóstico, tratamiento y pronóstico precoz de esta patología. Se están elaborando varias líneas:

• Desarrollo de algoritmia que permita trabajar sobre las imágenes en 3D, ya que actualmente las imágenes que se utilizan se realizan en escáneres 2D. Disponer de visualizadores en 3D facilitará a los clínicos la exploración de anomalías o partes cerebrales interesantes a analizar en detalle, pudiendo discriminar partes y componentes no útiles para cada casuística.

• Sistema de soporte a decisiones, aplicando algoritmia para el diagnóstico, pronóstico y tratamiento personalizado en pacientes con este trastorno, para poder integrarlos en una herramienta de apoyo a la decisión a los clínicos que aglutine el conocimiento de casos previos, y sea capaz de analizar de forma automática la topología de las lesiones cerebrales, y predecir su evolución, a nivel físico y estructural, mejorando así la validación diagnóstica y terapéutica, ofreciendo información complementaria al juicio experto del neurólogo.

En este aspecto, el reto sería transformar datos en impactos “geoposicionados” en la estructura cerebral, y en base a dicha evolución, y analizando cómo la enfermedad va dañando en su avance, tanto a nivel macro, como a nivel neuronal, inferir qué repercusiones fisiológicas tienen dichos avances. Por lo tanto, la herramienta se convierte en un sistema predictivo visual, en el que, de forma analítica, se estudia el avance topológico de las enfermedades, no a nivel conceptual, sino a nivel físico, en un entorno virtual (gemelo digital del cerebro) que permitirá adelantarse a los acontecimientos futuros, y dar soporte a los neurocientíficos en sus decisiones, hibridando la IA con la neurocomputación.

Retos tecnológicos para el desarrollo de soluciones aplicados al ictus cerebral
Para asumir los retos tecnológicos a los que nos enfrentamos en el desarrollo de soluciones del ictus, tendrá que construirse una estrategia de gobierno adecuada, para que puedan gestionarse de manera eficiente, y así poder aportar el valor que se estima en el inicio de este tipo de proyectos, y serían los siguientes puntos:

• No existen actualmente en la práctica clínica neurológica sistemas que permitan integrar las resonancias magnéticas en un sistema que posteriormente permita su explotación desde un punto de vista de gestión/evolución de patologías cerebrales en base a la topología, morfología y funcionalidad del cerebro.

Hoy en día esta interpretación se realiza en base a análisis de expertos neurólogos sin apenas herramientas de apoyo a la toma de decisión. Esta circunstancia abre la puerta a desarrollar herramientas que faciliten la extracción automática de las características principales de las imágenes procedente de las resonancias magnéticas que permitan discernir las propiedades estructurales, volumétrica y funcionales de las distintas regiones cerebrales de cada paciente, buscando caracterizar dolencias determinadas.

• La utilización de las imágenes obtenidas mediante pruebas tomográficas es complicada, debido a que exigen una parte del procesamiento manual para cada estudio de cada problemática clínica concreta.

Se deben desarrollar herramientas que permitan realizar una segmentación automática de los componentes corporales de las imágenes 3D proporcionadas por los escáneres, para que los expertos clínicos puedan hacer uso focalizado de la parte que interese hacer su estudio.