La nueva IA puede detectar la osteoartritis temprana a partir de imágenes de rayos X

Investigadores de la Universidad de Jyväskylä y el Distrito de Atención Médica de Finlandia Central han desarrollado una red neuronal basada en IA para detectar una osteoartritis de rodilla temprana a partir de imágenes de rayos X. AI pudo hacer coincidir los diagnósticos de los médicos en el 87% de los casos. El resultado es importante porque las radiografías son el principal método de diagnóstico para la osteoartritis de rodilla temprana. Un diagnóstico temprano puede salvar al paciente de exámenes innecesarios, tratamientos e incluso cirugía de reemplazo de la articulación de la rodilla.

La osteoartritis es la dolencia relacionada con las articulaciones más común en todo el mundo. Solo en Finlandia, provoca hasta 600.000 visitas médicas cada año. Se ha estimado que le cuesta a la economía nacional hasta mil millones de euros cada año.

El nuevo método basado en IA fue entrenado para detectar una característica radiológica predictiva de osteoartritis a partir de rayos X. El hallazgo actualmente no está incluido en los criterios diagnósticos, pero los especialistas en ortopedia lo consideran un signo temprano de artrosis. El método se desarrolló en el Laboratorio de Inteligencia de Salud Digital de la Universidad de Jyväskylä como parte del proyecto AI Hub Central Finland. Utiliza tecnologías de redes neuronales que se utilizan ampliamente en todo el mundo.

«El objetivo del proyecto era entrenar a la IA para que reconociera una característica temprana de la osteoartritis a partir de una radiografía. Algo que los médicos experimentados pueden distinguir visualmente de la imagen, pero que no se puede hacer automáticamente», explica Anri Patron, el investigador responsable de el desarrollo del método.

En la práctica, la IA trata de detectar si hay picos en los tubérculos tibiales en la articulación de la rodilla o no. El pinchazo tibial puede ser un signo de osteoartritis.

Los investigadores evaluaron la confiabilidad del método junto con especialistas del Distrito de Salud de Finlandia Central.

«Se usaron alrededor de 700 imágenes de rayos X para desarrollar el modelo de IA, después de lo cual el modelo se validó con alrededor de 200 imágenes de rayos X. El modelo logró hacer una estimación del aumento que era congruente con la estimación de los médicos en un 87 % de los casos, lo cual es un resultado prometedor», describe Patron.

La IA puede apoyar el diagnóstico precoz de la osteoartritis en la atención primaria de salud

El docente Sami Äyrämö, jefe del laboratorio de inteligencia de salud digital de la Universidad de Jyväskylä, explica que el desarrollo de modelos de IA para el diagnóstico temprano de la osteoartritis está activo en todo el mundo.

«Previamente se han desarrollado varios modelos de IA para detectar la osteoartritis de rodilla. Estos modelos pueden detectar casos graves que cualquier especialista detectaría fácilmente. Sin embargo, los métodos desarrollados anteriormente no son lo suficientemente precisos para detectar las manifestaciones en etapa temprana. El método que se está desarrollando ahora tiene como objetivo, en particular, la detección temprana de rayos X, para lo cual existe una gran necesidad».

El objetivo es que, en el futuro, una IA sea capaz de detectar signos tempranos de osteoartritis de rodilla a partir de rayos X, haciendo posible que los médicos generales realicen el diagnóstico inicial con más frecuencia.

El proyecto se llevó a cabo en colaboración con el Distrito de Atención Sanitaria de Finlandia Central. El director ejecutivo del distrito de atención médica de Finlandia central y profesor de cirugía, Juha Paloneva, dice que la osteoartritis en etapa temprana se puede tratar de manera efectiva.

«Si podemos hacer el diagnóstico en las primeras etapas, podemos evitar la incertidumbre y los exámenes costosos como la resonancia magnética. Además, el paciente puede estar motivado para tomar las medidas necesarias para ralentizar o incluso detener la progresión de la artrosis sintomática. En el mejor escenario posible, el paciente podría incluso evitar la cirugía de reemplazo articular», resume Paloneva.

El trabajo se publica en la revista Diagnósticos.