Neurocientífica cree que su IA para hemorragias cerebrales puede superar las evaluaciones humanas

En el mundo de la Dra. Natasha Ironside, hay varios cerebros trabajando. Está su cerebro, por supuesto; es residente de neurocirugía de la Universidad de Virginia y siempre está pensando en cómo mejorar los resultados de los accidentes cerebrovasculares en el cerebro de sus pacientes. Y luego está el «cerebro» artificialmente inteligente que ella creó para ayudar con el problema.

Mientras era estudiante de investigación en la Universidad de Columbia, aprendió por sí misma a codificar, y la herramienta de inteligencia artificial posterior que programó pudo cuantificar de manera rápida y precisa la extensión de las hemorragias cerebrales, o hematomas, y la hinchazón (edema) capturada en las tomografías computarizadas.

«Durante este período, me di cuenta de que medir manualmente los volúmenes de la hemorragia y del edema circundante en las tomografías computarizadas era increíblemente desafiante y requería mucho tiempo», dijo Ironside. «Necesitábamos una forma de medición más eficiente y estandarizada».

En Columbia, su IA se desempeñó tan bien o mejor que los médicos que trabajan con programas existentes para comprender el alcance de la hemorragia intracerebral o sangrado en el tejido cerebral. Esa es la segunda causa principal de accidente cerebrovascular, por lo que tener la comprensión más rápida y precisa de los parámetros de una lesión puede ayudar a los médicos como ella a salvar vidas.

«Demostramos que la herramienta de inteligencia artificial puede replicar análisis humanos y evaluaciones de imágenes basadas en máquinas semiautomáticas, con alta precisión», dijo Ironside. «También demostramos que el programa de IA realiza análisis a un ritmo mucho más rápido».

Publicó los hallazgos en la revista Carrera en 2020.

Entonces, ¿qué tan rápido es rápido? Los médicos tardan unos 25 minutos en promedio en cuantificar tanto el hematoma como el edema en una tomografía computarizada. Su herramienta de inteligencia artificial puede calcular estos volúmenes en aproximadamente 30 segundos.

«Esto es especialmente importante cuando se trata de una gran cantidad de tomografías computarizadas en un entorno clínico, cuando se necesita una toma de decisiones rápida para implementar los tratamientos de manera oportuna», dijo.

Dado que su IA se desempeñó con éxito en el estudio preliminar, ideó un estudio más definitivo colaborando con varios otros sistemas médicos universitarios, incluido UVA Health. Ese estudio ahora está terminando. El estudio incluye a seis evaluadores expertos «ciegos» (neurorradiólogos, neurocirujanos y neurólogos) que analizan tomografías computarizadas de pacientes con hemorragias cerebrales.

El objetivo del estudio adicional es establecer de manera indiscutible que las mediciones del programa de IA son equivalentes a las realizadas por expertos humanos.

Entre otras funciones, el nuevo estudio aclara los parámetros de lo que constituye una medida «equivalente» y minimiza los sesgos potenciales entre los evaluadores. Se impide que los evaluadores e investigadores vean los resultados, y el estudio está siendo supervisado por una junta de supervisión independiente.

Actualmente, no existen métodos estandarizados para probar la seguridad y confiabilidad de los programas de IA en el cuidado de la salud. Ironside espera que su estudio, que ha denominado QUANTUM (cuantificación de volúmenes de hematoma y edema perihematomal en hemorragia intracerebral), establezca el estándar en el futuro.

Chen, un graduado del Departamento de Neurocirugía de la UVA que ahora es un nuevo miembro de la facultad en la Universidad de Texas, dijo que está emocionado de ver la tecnología de Ironside probada a una escala tan amplia.

«La validación rigurosa de la IA es fundamental para proporcionar una base sólida para sus aplicaciones futuras y más amplias en la atención y la medicina del accidente cerebrovascular», dijo Chen.

Los resultados del estudio QUANTUM se esperan para finales de este año.