Corazones auscultados con inteligencia artificial

El corazón duele. O no. Son muchas las enfermedades que acechan al principal órgano del aparato circulatorio. Están ahí, silentes, y en el peor momento dan la cara. En ocasiones esa cara se funde a negro y la vida se escapa entre los dedos. En otros instantes es un aviso, una segunda oportunidad, para cambiar los hábitos. El estrés, la pereza insuperable de ir al gimnasio o salir a pasear, el tabaco, el alcohol, el nivel de colesterol en sangre elevado y la comida envasada deben dejarse de lado. Una dieta saludable y ejercicio son los mejores aliados para tener una salud cardiovascular de hierro.

Son dolencias que acortan vidas, minan la productividad económica y aumentan los costes médicos. Ponerlas en cuarentena para siempre es un objetivo prioritario, si bien para arrinconarlas es necesario detectarlas. La resonancia magnética cardíaca se presenta como la herramienta más utilizada en la cuantificación de los volúmenes de las diferentes cámaras del corazón. No obstante, el análisis e interpretación de este tipo de imágenes no se postula como una tarea inmediata, sino que requiere de un tiempo por parte de los profesionales, especialmente a la hora de cuantificar el ventrículo derecho. Implica «una pérdida de tiempo» que provoca «una disminución de la calidad asistencial» sobre los enfermos.

Con este problema de fondo, el equipo Medical Datalab ha propuesto una aplicación informática que permite, por una parte, agilizar el proceso de segmentación de los ventrículos derecho e izquierdo y miocardio; y por otra, proporcionar a cada paciente la posibilidad de sufrir uno de los cuatro tipos de cardiopatías considerados o de estar sano. Todo ello a partir de la resonancia magnética cardíaca en fase de sístole y de diástole, es decir, en menor y mayor dilatación. Para este propósito, explica Gonzalo Martín, miembro del equipo salmantino, una vez realizada la segmentación, se tomaron en cuenta diversos parámetros para clasificar a los pacientes tales como el volumen de las cámaras en ambas fases, el peso, la altura o la fracción de eyección de ambos ventrículos, al igual que haría un cardiólogo. De esta forma, la tasa de acierto en la clasificación de pacientes resultó de un 82%.

El proyecto, desarrollado en colaboración con el servicio de Cardiología del Hospital Universitario de Salamanca, en concreto con los doctores Ana Martín y Manuel Barreiro, es innovador porque en la actualidad ni hospitales ni clínicas en España implementan técnicas de inteligencia artificial para la automatización de procedimientos como éste. En este sentido, manifiesta que este tipo de iniciativas permiten incluir «poco a poco» esta tecnología en ámbitos como la medicina y el cuidado de las personas.

La magia que se encuentra dentro de la aplicación se realiza de la mano de machine learning y deep learning, dos aliados que albergan gran cantidad de técnicas y algoritmos, y que se encuentran dentro de la inteligencia artificial. «Las dos tecnologías hacen referencia a sistemas capaces de aprender por sí solos para que la intervención humana sea mínima». Todo el proceso se lleva a cabo en un servidor en la nube.

La iniciativa ganó el primer premio HackForGood por ahorrar tiempo al facultativo, pudiendo dedicarlo a pacientes o a otros requerimientos de su tratamiento. También ofrece la ventaja de la alta precisión con la que detecta el estado del enfermo. Además, en muchas ocasiones, las técnicas de inteligencia artificial permiten descubrir patrones o variables que afectan al resultado que, de otra forma, nunca se hubieran localizado. «Permite ahorrar tanto tiempo como dinero, debido a que la aplicación tarda como mucho unos 30 segundos en dar el diagnóstico, llegando a obtener en algunos casos el resultado en apenas siete segundos, mientras que un cardiólogo debe dedicar mucho más tiempo. El ahorro de dinero se debe a que todo el proceso se realiza en un servidor en la nube cuyo coste por hora es muy bajo», resume Martín.

La idea del proyecto se originó como una resolución a los retos de un hackatón en el que se intentan resolver problemas de índole social mediante el uso de la tecnología. «Observamos una problemática en el proceso de tratamiento de las resonancias magnéticas cardíacas, las cuales permiten a los médicos realizar el diagnóstico de unas determinadas cardiopatías. Es por ello que decidimos atajar este problema. Y lo conseguimos», celebra el estudiante salmantino, antes de comentar que se encuentra en una fase «muy prematura» y apenas tiene «meses de vida». A pesar de ello, no descartan añadir más funcionalidades que puedan ayudar a los médicos en aquellas tareas donde encuentren dificultades o vean que el procedimiento pueda llegar a automatizarse.

En esta línea, Martín expone que «España no es pionera en inteligencia artificial en el día a día de los ciudadanos». Al otro lado de la balanza, dice, se encuentra Estados Unidos que lleva años implementando las técnicas de inteligencia llevadas a cabo por máquinas en muchos sectores, como medicina, justicia, entre otros. Quizá, la principal diferencia del programa, según sostiene, es la sencillez para su funcionamiento, debido a que el médico sólo necesita seleccionar la resonancia magnética en su ordenador desde la aplicación y tendrá el resultado que necesita, el cual podrá evaluar según su criterio. «Lo que debe prevalecer por encima de todo es la sencillez en el uso y la facilidad de interpretación», puntualiza.

Aunque son conscientes de que el camino es «difícil», el siguiente paso será llevar a cabo estudios piloto en clínicas privadas, en vista de que son más pequeñas y es más sencillo hacer el seguimiento. Sin embargo, el objetivo final sería que todos los hospitales pudieran implementar este sistema por las ventajas que ofrece. De momento, van a seguir trabajando para afinar aspectos, ya que en un año tienen que presentarlo en los premios Big Day, que se celebrarán en Madrid. Están contentos y tienen «muchas ganas y esperanzas» de tender puentes entre personas y tecnologías.