DIAGNÓSTICO EN LÍNEA DEL CRECIMIENTO FETAL

“Atención especializada en salud materna fetal para mujeres en lugares distantes”.

J. Alberto Castro
Columnas
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El software médico se revela como uno de los instrumentos principales de la transformación digital en el sector salud porque el diagnóstico es clave para justificar un tratamiento especialmente diseñado para curar o aliviar una enfermedad, por lo que acertar en él supone una absoluta prioridad.

Ahora bien, estos softwares imprescindibles en las clínicas de los países avanzados se empiezan a desarrollar en el nuestro con el claro propósito de tener potentes herramientas de diagnóstico y de asistencia para que los médicos puedan emitir sus veredictos con mayores garantías.

Como consecuencia de la pandemia de Covid-19 surgen opciones como la del doctor Boris Escalante, creador del Sistema de Cómputo Auxiliar para el diagnóstico médico del nuevo coronavirus, que mediante técnicas de visión computacional e Inteligencia Artificial (IA) analiza en segundos imágenes de tomografía computarizada del tórax.

Gracias al esfuerzo conjunto de investigadores de la UNAM, el Instituto Nacional de Perinatología y la UAM hoy tenemos diferentes aplicaciones de software que resuelven algunas partes del diagnóstico de restricción del crecimiento fetal. Estas pruebas las hacen los perinatólogos durante el embarazo para evaluar si el feto crece normal conforme avanzan las semanas y poder estimar si al nacer tendrá la talla y peso normales que garanticen una vida sana.

En otros términos: pensemos en un ginecólogo o médico residente en una localidad lejana que toma las imágenes de ultrasonido de un feto del cual sospecha alguna alteración antes de enviar a la mujer embarazada a un hospital o centro médico de una gran ciudad; sube las impresiones al sistema de software de Inteligencia Artificial para conocer el estado de salud del bebé antes de nacer; el sistema en internet le envía los resultados: la recomendación de que la paciente continúe su embarazo o la de una necesaria y urgente atención médica especializada.

Uno de los principales artífices del software de IA es el doctor Fernando Arámbula Cosío, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, quien dice a Vértigo: “Las aplicaciones van dirigidas a definir si al nacer el bebé tendrá la talla y el peso normales que le asegurarán una vida sana. Si un bebé nace con restricciones de crecimiento es probable que tenga muchos problemas de salud. Un mal inicio de una nueva vida no es deseable. Por ello es muy importante el diagnóstico oportuno y promover que los bebés nazcan con la talla y el peso correctos”.

Dice el titular del Sistema automático de apoyo a riesgos en fetos con alteraciones en crecimiento que un proyecto de esta naturaleza solo es posible a través de la colaboración de un equipo multidisciplinario que integran investigadores del Instituto Nacional de Perinatología, coordinados por el doctor Mario Guzmán, un grupo de la UNAM que lidera Boris Escalante y otro grupo de la UAM que encabeza la doctora Verónica Medina.

“La idea es producir un diagnóstico a través del análisis de imágenes. Por ejemplo, tenemos una aplicación que estima los diámetros del cráneo y además verifica la irrigación sanguínea en el cerebro fetal con imágenes de ultrasonido doppler que miden directamente el flujo de sangre en el cerebro. El software lo analiza, se hace un estimado y una comparación del flujo normal contra algo anormal, que estudiará el experto”, sostiene.

Telemedicina: una realidad

Avezado en el análisis automático de imágenes médicas, comparte: “También una medición rutinaria para los ginecólogos a fin de determinar el tamaño del fémur por medio del ultrasonido puede analizarlo automáticamente el programa. Lo mismo ocurre con el abdomen y el cerebelo, que deben estar en un estándar para revelar crecimiento normal, pero si no lo están los expertos decidirán qué hacer”.

Creador de programas de cómputo para el análisis matemático de imágenes, Arámbula Cosío y su equipo desarrollaron algoritmos de Inteligencia Artificial que también pueden mejorar las imágenes de ultrasonido, varias de las cuales son difíciles de interpretar para precisar la detección de los órganos, por ejemplo, el cerebelo.

El innovador confía que desarrollan actualmente un algoritmo que pueda medir las contracciones del corazón del feto para estimar si es sano. “Se puede entrenar un algoritmo con contracciones normales y cuando grabamos el video de un nuevo feto y vemos que la curva se encoge y expande podríamos detectar anormalidades respecto de la población normal”.

Hasta el momento este diseñador de software y los investigadores de la UNAM crearon diferentes algoritmos que resuelven cada una de estas acciones, pero falta integrarlo y ponerlo en un solo sistema y un servidor único que tenga acceso remoto, además de la capacidad de procesar las imágenes para su análisis. El plan a largo plazo es montar este sistema en internet para auxiliar a los médicos residentes de clínicas en lugares apartados o inaccesibles en 2022.

Con experiencia en interpretación de imágenes de próstata y cerebelo, Arámbula Cosío sostiene que el enfoque de este software “es ampliar la atención especializada en salud materna fetal a mujeres ubicadas en lugares distantes. Imaginemos a una paciente cuyo médico ve la posibilidad de una complicación en su embarazo y surge la necesidad de trasladarla a una ciudad más o menos grande, a un centro especializado de atención para tener el diagnóstico. En este ejemplo puede tratarse de un diagnóstico equivocado y, sin embargo, ella ya se trasladó a esa ciudad, ya gastó dinero y no era necesario. Esto tendría que evitarse para que solo acudieran a esa cita pacientes que de verdad necesitan ese servicio. Habría menos carga económica”.

De acuerdo con el académico el diagnóstico a la distancia evitará los traslados innecesarios y acelerará la atención inmediata de mujeres embarazadas cuyo bebé presente alteraciones de crecimiento. La ventaja es que si en efecto tiene complicaciones llegará a tiempo para atenderse. Por otra parte, esta nueva práctica mejorará la tasa de detección correcta de la normalidad.

Convencido de los beneficios que pueden aportar los softwares y la IA a la salud, también piensa que no se debe confiar únicamente en las máquinas, ya que estas solo son herramientas de apoyo. Por el contrario, tiene la certeza de la importancia de los clínicos o expertos, porque ellos deben tener el control de todo, no dejar que las máquinas tomen decisiones. Las computadoras están diseñadas con parámetros humanos siempre como apoyos para el diagnóstico humano y para eso necesitamos expertos humanos. Por ello es indiscutible continuar con la formación de médicos especializados.

El universitario apunta que este tipo de proyectos muestran la posibilidad de encontrar alternativas para problemas de salud, combate a la pobreza, suministro de alimentos y atención a los retos del cambio climático. Hay muchas áreas en las cuales la Inteligencia Artificial puede apoyar a la sociedad.

RECUADRO

Defunciones fetales en México (2020)

Durante el año pasado se registraron 22 mil 637 muertes fetales, las cuales corresponden a una tasa nacional de 6.7 por cada diez mil mujeres en edad fértil.

Casi 82% (18 mil 762) de los fallecimientos ocurrió antes del parto, 15.6% (tres mil 531) durante el parto y solo en 1.5% (344) de los casos no se especificó.

Más de 81.7% de mujeres recibió atención prenatal, en tanto que 14.5% no la tuvo y 3.8% no especificó si recibió o no atención médica durante el embarazo.

Fuente: INEGI