Inteligencia Artificial
Cómo la IA puede ayudar a prevenir enfermedades y detectar cardiopatÃas en ecografÃas prenatales
Según datos recabados por la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos (NLM, por sus siglas en inglés), solo el 34% de las cardiopatÃas congénitas se detectan antes del nacimiento. No obstante, el diagnóstico antes del nacimiento, permitirÃa garantizar la mejor recuperación posible.MADRID (Portaltic/EP) .- La Inteligencia Artificial (IA) encuentran cada vez más horizontes que alcanzar y ha demostrado ser una tecnologÃa beneficiosa en el ámbito de la salud, ya que puede resultar muy útil a la hora de prevenir enfermedades, como es el caso de las cardiopatÃas fetales, que serán más fáciles de detectar gracias a un nuevo software que, impulsado por IA, analiza en tiempo real las ecografÃas prenatales en búsqueda de posibles sÃntomas.
En una sociedad en la que la tecnologÃa y la digitalización están cada vez más integradas, la IA destaca como herramienta para ayudar a los usuarios en su dÃa a dÃa, ya sea a la hora de ejecutar tareas en distintos ámbitos o para mejorar su vida a nivel creativo, de seguridad o de salud.
Esta tecnologÃa se suele visualizar en forma de asistente para ofrecer información, llevar a cabo recomendaciones o, incluso, generar contenido como imágenes y vÃdeos. Por ejemplo, mediante chatbots como ChatGPT, desarrollado por OpenAI, Gemini (Google) o Meta AI (Meta), entre otros. Asimismo, se trata de una tecnologÃa que también se aplica frecuentemente en el sector de la ciberseguridad, de cara a impulsar herramientas que frenen ataques maliciosos, o en el sector laboral, para mejorar el rendimiento.
Sin embargo, otro de los ámbitos en los que también está despuntando la adopción de tecnologÃas de IA es en el del cuidado de la salud, donde tiene múltiples usos. Es el caso de la detección de cardiopatÃas fetales, uno de los defectos de nacimiento más comunes en todo el mundo.
Según datos recabados por la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos (NLM, por sus siglas en inglés), solo el 34% de las cardiopatÃas congénitas se detectan antes del nacimiento. No obstante, el diagnóstico temprano, antes del nacimiento, permitirÃa garantizar que el bebé reciba una atención optimizada después del parto y que, con ello, obtenga la mejor recuperación posible.
Ante esta problemática, la IA ha resultado ser útil y capaz de ayudar a los médicos a identificar o descartar signos sugestivos de cardiopatÃas congénitas de forma más rápida y precisa, lo que mejora el pronóstico de los niños afectados.
Esta aplicación de la IA en el cuidado de la salud viene de la mano de la compañÃa francesa BrightHeart, que se ha apoyado en el modelo de IA de código abierto DINOv2, desarrollado por Meta, para crear un nuevo software que permite identificar este tipo de enfermedades en bebés prenatales.
Dificultad para identificar cardiopatÃas congénitas
Según han explicado la compañÃa y Meta en un comunicado conjunto, las cardiopatÃas congénitas a menudo se pasan por alto debido a la complejidad del examen de ultrasonido, dado que se requiere un "alto nivel de conocimientos y experiencia" necesarios para una detección adecuada de la enfermedad.
A esto se le añade que la variedad de presentaciones morfológicas de cardiopatÃas congénitas en un corazón fetal "normalmente mide menos de 1 cm", lo que hace más difÃcil su detección y agrava las consecuencias de pasar por alto esta enfermedad. Teniendo esto en cuenta, desde BrightHeart decidieron desarrollar un software que, mediante capacidades de IA, ayudase a los médicos a identificar estas enfermedades.
Durante la etapa de investigación y desarrollo de este software la compañÃa optó por utilizar DINOv2, dado que requerÃan de herramientas que no solo "cumplieran con estrictos estándares de privacidad y seguridad", sino que también ofrecieran resultados "a una velocidad récord".
Teniendo esto en cuenta, según ha explicado el cientÃfico de datos principal de Brightheart, Eric Askinazi, DINOv2 permitÃa acelerar el proceso de desarrollo de su producto, ya que, al ser un modelo previamente entrenado, les posibilitaba centrarse en integrar la tecnologÃa directamente su solución, en lugar de comenzar a desarrollarla de cero.
En concreto, el modelo DINOv2 utiliza el aprendizaje autosupervisado para obtener una comprensión más profunda de las imágenes y el vÃdeo. En palabras de Meta, esto permite un rendimiento de clasificación de vÃdeo "extremadamente preciso", lo que puede ayudar en la detección de estos defectos cardÃacos congénitos al analizar imágenes de exámenes médicos de ultrasonido.
IA para analizar ecografÃas prenatales
Por tanto, la compañÃa entrenó sus modelos utilizando DINOv2 como base para analizar videoclips de exámenes de ultrasonido e identificar si el examen es normal o, por el contrario, señalar si presenta signos que puedan indicar la presencia de una cardiopatÃa congénita.
AsÃ, al realizar un examen de ultrasonido antes del nacimiento, el software analiza y procesa las transmisiones de vÃdeo mediante los algoritmos de IA entrenados. Es decir, evalúa en tiempo real la integridad del examen durante la captura de la ecografÃa y examina detalladamente la morfologÃa del corazón fetal, realizando hallazgos sospechosos o confirmando su ausencia.
Con todo ello, con las capacidades de IA del nuevo software, se espera que la tasa de diagnóstico prenatal de cardiopatÃas congénitas "aumente significativamente", ayudando asà a evitar posibles complicaciones después del nacimiento.
Además, este software fue recientemente autorizado por la Administración de Alimentos y Medicamentos estadounidense (FDA), lo que, según Askinazi, no habrÃa sido posible sin DINOv2, que ha permitido que el producto se apruebe "en un tiempo récord" para comenzar a utilizarse.
"Estamos satisfechos con el rápido desarrollo del producto hasta ahora, y ahora el objetivo es ponerlo en manos de los médicos para acelerar la mejora de la atención al paciente", subrayó Askinazi.