El aprendizaje automático va con la corriente

Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) entrenado para escuchar a los pacientes orinar puede identificar flujos anormales y podría ser un medio útil y rentable para monitorear y manejar pacientes de urología en el hogar. Se presenta hoy en el congreso anual de la Asociación Europea de Urología (EAU22), en Amsterdam.

La herramienta de aprendizaje profundo, Audioflow, funcionó casi tan bien como una máquina especializada utilizada en clínicas y logra resultados similares a los de los residentes de urología en la evaluación del flujo urinario. El estudio actual se centra en el sonido creado por la orina en un entorno insonorizado, pero la ambición es crear una aplicación para que los pacientes puedan controlarse a sí mismos en casa.

Los síntomas del tracto urinario inferior, problemas relacionados con el funcionamiento de la vejiga y la uretra, son comunes y afectan aproximadamente al 60 % de los hombres y al 57 % de las mujeres.

La uroflujometría es una herramienta importante para la evaluación de pacientes con síntomas, pero los pacientes tienen que orinar en una máquina durante las visitas ambulatorias. Se les pide que orinen en un embudo conectado al uroflujómetro que registra información sobre el flujo. Durante la pandemia de COVID-19 se ha restringido el acceso a las clínicas, e incluso donde los pacientes pueden asistir, la prueba puede llevar mucho tiempo con colas para usar una sola máquina.

El Dr. Lee Han Jie y sus colegas del Hospital General de Singapur colaboraron con colegas del departamento de ingeniería para desarrollar un algoritmo y reclutaron a 534 participantes masculinos entre diciembre de 2017 y julio de 2019 para entrenarlo y validarlo. Los participantes utilizaron la máquina de uroflujometría habitual en una habitación insonorizada y registraron su micción con un teléfono inteligente.

Usando 220 grabaciones, la IA aprendió a estimar la tasa de flujo, el volumen y el tiempo, lo que puede indicar cuándo hay una obstrucción o si la vejiga no funciona bien. Fue entrenado para escuchar y analizar el flujo urinario masculino que es diferente al de las mujeres y necesitaría una muestra separada para aprender a analizar la micción femenina.

Los resultados se compararon con una máquina de uroflujometría convencional y con un panel de seis residentes de urología que calificaron por separado el conjunto de datos. La IA estuvo de acuerdo con la uroflujometría convencional en más del 80% de los registros, y en comparación con los urólogos especialistas y residentes externos para la identificación de flujos anormales, logró una tasa de concordancia del 84%.

El Dr. Lee dice: «Hay una tendencia hacia el uso del aprendizaje automático en muchos campos, porque los médicos no tienen mucho tiempo. Al mismo tiempo, particularmente desde la pandemia, hay un cambio hacia la telemedicina y menos atención hospitalaria. Estábamos ansiosos por desarrollar una forma de monitorear a nuestros pacientes para ver cómo les iba entre las visitas al hospital».

«Nuestra IA puede superar a algunos no expertos y se acerca a los consultores senior», continúa. «Pero el beneficio real es tener el equivalente de un consultor en el baño contigo, cada vez que vas. Ahora estamos trabajando para que el algoritmo pueda funcionar cuando hay ruido de fondo en el entorno doméstico normal y esto hará que la verdadera diferencia para los pacientes».

Audioflow ahora se implementará como una aplicación para teléfonos inteligentes a través de médicos de atención primaria para que pueda probarse en el mundo real y aprender de diferentes conjuntos de datos en diferentes entornos de ruido.

Christian Gratzke, profesor de Urología en el Hospital Universitario de Freiburg y miembro del Comité de Urología del Congreso Científico EAU22, dice: «Darles a los pacientes la capacidad de medir el flujo urinario en casa es más cómodo para ellos y reduce el tiempo de espera en la clínica. Esta es una buena -estudio realizado con un número significativo de pacientes y representa un enfoque prometedor para desarrollar una aplicación portátil que se puede usar en casa. Espero ver los resultados en el mundo real».