Aconsejan el uso de radiografias para estudios de casos de coronavirus

Recomiendan usar radiografías y desaconsejan el uso de tomógrafos para los estudios de tórax de posibles contagiados de coronavirus -COVID-19-. La recomendación alude a la complejidad para esterilizar los tomógrafos y reporta los beneficios que la Inteligencia Artificial (IA) puede brindar para interpretar las imágenes radiográficas.

Acerca del priorizar radiografías, Eduardo Eyheremendy, jefe de diagnóstico por imágenes del Hospital Alemán y vicepresidente de la Sociedad Argentina de Radiología (SAR) expresó que “el Colegio Americano de Radiología (ACR, por sus siglas en inglés) acaba de lanzar sus recomendaciones, para que evitemos usar la tomografía en estos pacientes y en todo caso usemos radiografía de tórax en equipos portátiles que son fáciles de sanitizar y evitan dispersar la infección. En ese contexto y ante situaciones de estrés del sistema, tener un soporte para detectar mejor los casos sospechosos puede ser muy beneficioso para el paciente y el sistema de salud, ya que se puede optimizar el manejo de esos pacientes y dar prioridad a los casos de testeo”.

En este marco Entelai (https://entelai.com/), empresa argentina de software médico de Inteligencia Artificial (IA), puso a disposición su herramienta de manera libre y gratuita que permite, en menos de un minuto, confirmar o descartar sospechas de Coronavirus en radiografías de tórax. Su objetivo es reducir los tiempos, el uso de materiales y los esfuerzos médicos en las etapas iniciales de la infección.

La empresa señala que trabajó en los últimos días para adaptar su algoritmo de IA para ayudar a la detección de casos sospechosos de Covid-19. En menos de un minuto, Entelai Pic Covid-19 analiza una radiografía de tórax y ayuda al médico a detectar casos con Coronavirus y diferenciarlos de aquellos con otras neumonías o sin hallazgos compatibles de neumonía.

Independientemente de los síntomas -agrega la comunicación de Entelai-, como tos y fiebre, y de los hallazgos en radiografía de tórax, el diagnóstico de la enfermedad por el virus SARS-CoV-2 se hace por una técnica de laboratorio llamada PCR, según las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS). El diagnóstico de Covid-19 no se puede realizar únicamente con la interpretación (con o sin ayuda de IA) de la radiografía de tórax. Sin embargo, el test diagnóstico muchas veces no está disponible o existen demoras en la obtención de los resultados. Por lo tanto, detectar clínica y radiológicamente a los pacientes con mayor sospecha de la enfermedad puede ser de gran utilidad al momento de decidir el manejo y el abordaje diagnóstico-terapéutico de un paciente en la emergencia.

“Un sistema de IA entrenado para detectar casos sospechosos de Covid-19 en radiografía de tórax puede ser de ayuda para los profesionales de la salud. Ante este panorama decidimos trabajar para darle a los médicos en la primera línea una herramienta adicional que esperamos sea de utilidad durante el transcurso de la pandemia, ya sea para optimizar el abordaje diagnóstico-terapéutico, así como para optimizar el uso de recursos”, explica Mauricio Farez, CEO de Entelai.

“Los algoritmos de IA aprenden, como los médicos, a través del estudio y el análisis de casos. Pueden abstraer patrones, inferir los hallazgos clave entre una y otra enfermedad y, de esa manera, predecir o clasificar problemas médicos. Por ejemplo, ante una cantidad de imágenes de radiografías de tórax normales y un conjunto de radiografías de pacientes con neumonía, los médicos y la IA aprenden a distinguirlas por sus características, como la presencia de consolidación o manchas en la radiografía, entre otras”, agrega Farez.

El desarrollo

Para entrenar los algoritmos se obtuvieron más de 100 imágenes de pacientes confirmados con Covid-19, otros con neumonías similares y de un grupo control sin neumonía, respetando la distribución de edad y género. La distribución de edad o género es importante y que en cada grupo haya cantidades similares de mujeres y hombres y de un rango etario equivalente, para que el sistema aprenda a diferenciarlo de otras características ajenas a la presencia o no de Covid-19 como, por ejemplo, la osificación en menores que no está presente en adultos. Luego, además, se genera otro conjunto de datos separados con más de 100 imágenes que se usaron como control externo.

Como en todo modelo de IA, la regla general es que mientras mayor cantidad de imágenes se usen, mejor será el rendimiento del sistema.

“Si bien aún existen limitaciones en esta herramienta, ante la urgencia que demanda el actual estado de la pandemia a escala global, decidimos ponerla a disposición de manera gratuita y seguimos trabajando para incrementar el número de imágenes. Nuestro objetivo es que se convierta en un aporte más para la detección de los pacientes y la optimización de su manejo”, afirma Farez.