Desarrollan sistema de Inteligencia Artificial que ayuda a detectar aneurismas cerebrales

Un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford ha desarrollado una herramienta basada en Inteligencia Artificial capaz de ayudar a los médicos a detectar un aneurisma cerebral, una patología que hace que aparezcan ensanchamientos en las paredes de las arterias cerebrales, lo que puede llevar a infartos, daño cerebral o a la muerte. Los detalles de la herramienta, así como los resultados alcanzados durante sus pruebas, se han publicado en el sistema JAMA Network Open.

El sistema que ha dado origen a la herramienta emplea un modelo de deep learning denominado HeadXNet, con el que se encarga de identificar áreas del cerebro que tienen más probabilidad de sufrir un aneurisma. Su finalidad, como hemos mencionado, es aumentar la capacidad de los médicos para identificar aneurismas, y hacerlo además con más precisión.

Según el equipo desarrollador de la herramienta, gracias a ella, los médicos han sido capaces de identificar seis aneurismas más que sin ella en un conjunto de 100 escáneres del cerebro en los que hay aneurismas.

Los investigadores que han desarrollado el sistema han utilizado un total de 611 informes de exámenes de TACs de angiografías recopiladas a lo largo de 14 años en el Centro Médico de la Universidad de Stanford. A partir de ellas diseñaron una red neuronal esférica y en 3D capaz de procesar datos de imágenes. Con esta red han podido mejorar los datos de diagnósticos de los aneurismas cerebrales, aunque alertan de que todavía los avances son limitados.

Así, los investigadores han incidido en la necesidad de mejorar el sistema y hacer más investigaciones para expandir y evaluar la eficacia del algoritmo utilizado en la detección y diagnósticos de aneurismas. Así, han avisado de que el estudio se ha realizado únicamente con datos de una institución académica, y de que los resultados pueden variar cuando se apliquen a datos de otras instituciones, con distintos escáneres y protocolos de imagen.

Además, el algoritmo, tal como está en la actualidad, se centra únicamente en aneurismas que no se hayan roto. Esto implica que el modelo no se ha probado en diversos escenarios. Entre ellos, en la detección de aneurismas tras su ruptura, o de los que están asociados con malformaciones arteriovenosas, esto es, con una conexión anormal entre venas y arterias que rodea al sistema de capilares.

Por lo tanto, la herramienta debe probarse y desarrollarse más para mejorar su capacidad de detección. Eso sí, en cualquier caso, dado que ya cuenta con la habilidad de detección de aneurismas, y de mejorar la capacidad de los médicos para detectar los que todavía no se han roto, los convierte en muy útiles para poder tratarlos cuanto antes mejor.