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Inteligencia artificial reduciría tiempo para diagnosticar el cáncer
La plataforma Empatía es un conjunto integrado de herramientas de inteligencia artificial para visualizar e interpretar imágenes médicas de gran dimensión. Fotos: Unimedios
La histopatología o estudio de los tejidos enfermos permite identificar patrones anormales y diagnosticar enfermedades como el cáncer.
Colombia podría beneficiarse no solo al reducir el tiempo de diagnóstico, sino al contar con tratamientos mucho más personalizados.
Una de las posibilidades que brinda esta tecnología es que las láminas que lo requieran pueden ser examinadas por un patólogo especialista de cualquier lugar del mundo desde un navegador por internet.
En la actualidad el Grupo de Investigación Cimalab alimenta un banco de imágenes también que se constituye en matriz para avanzar en los cursos de patología de la Universidad.
En Colombia, el cáncer tiene una incidencia estimada de 182 por 100.000 habitantes y una mortalidad cercana a 84 por 100.000 habitantes. Algunas de esas muertes se hubieran podido evitar con una detección temprana, un control de la enfermedad más preciso y una terapia orientada por el tipo y grado de la patología.
Pensando en esto, expertos de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) y la Universidad de los Llanos (Unillanos) crearon la Red de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación en Patología Digital (RedPat) cuyo objetivo es aumentar las capacidades de servicios de apoyo diagnóstico y patológico del cáncer.
Uno de los primeros resultados de este trabajo conjunto es la plataforma Empatía, que reúne herramientas de inteligencia artificial para visualizar e interpretar imágenes médicas de gran dimensión.
El profesor Eduardo Romero Castro, del Departamento de Imágenes Diagnósticas de la Facultad de Medicina de la UNAL, explica que “el procesamiento de esta información médica ha sido poco explorado en Colombia y brinda la oportunidad de tener conjuntos de datos consolidados para la investigación, no solo con las láminas digitalizadas, sino con el pronóstico, el seguimiento y la información clínica del paciente.
Señala además que el proceso inició con la robotización de un microscopio que digitaliza las placas de las muestras con una resolución muy alta (100 megapíxeles y aproximadamente 20 GB).
En su operatividad, los resultados de las pruebas automáticas van en la misma dirección del test genético, siendo consistente en develar las diferencias entre los pacientes con alto y bajo riesgo, a partir de cuantificaciones en torno a células cancerosas.
“De una sola muestra biológica en el vidrio ubicado bajo la óptica, y que se pigmenta tras procesos químicos, es posible derivar más de 50.000 imágenes que facilitan la segmentación automática de núcleos permitiendo establecer sus alteraciones o determinar la cantidad de mitosis, por ejemplo”.
Todo lo anterior se conoce como “patología computacional”, es decir, el conjunto de métodos que les ayudan a los médicos a tomar mejores decisiones.
“Los algoritmos segmentan los núcleos y con esa información calcula la superficie, el área, la textura y el estado metabólico de las células, que sirven para tener mucha más precisión sobre las conductas médicas”, indica el experto.
La descripción de las células alimenta algoritmos de inteligencia artificial para determinar qué tan grave es el cáncer, cuánto es el tiempo de sobrevivencia de quien lo padece, cómo hacer una correlación entre la distribución de las células y la respuesta eventual del paciente y la posibilidad de que la enfermedad remita.
El médico cirujano destaca que es muy probable que esta iniciativa sea pionera en el mundo en esta área y en América Latina.
La RedPat dotó a las dos universidades con escáneres comerciales, más avanzados que el microscopio robotizado, tecnología que permite digitalizar las láminas histológicas de manera más rápida. También cuenta con plataforma web, que busca poner a disposición de la comunidad la infraestructura informática de la Red.
Según el académico, “se trata de una iniciativa que permitirá estudiar nuestras propias enfermedades, dejar de utilizar métodos descriptivos y de referencia de países extranjeros y desarrollar conocimiento propio. Estas son herramientas de análisis que eventualmente nos llevarían a entender mejor la enfermedad de cada paciente y avanzar en un tratamiento individual y personalizado”.
El estudiante de doctorado Charlems Álvarez, uno de los seis estudiantes de posgrado que forma parte del proyecto, explica que con la plataforma web están creando un sistema de información que soporta los procesos de gestión de elementos de patología real y herramientas de detección y predicción, que facilitarán el trabajo de los patólogos, y las colecciones de datos de pacientes en Colombia.
“En este momento, el Grupo de Investigación Computer Imaging and Medical Applications Laboratory (CIM@LAB) de la UNAL y el Grupo de Investigación en Tecnologías Abiertas (GITECX) de Unillanos trabajan en la versión final de la plataforma, la cual posee tres roles principales: recepcionista, histotecnólogo y patólogo”, explica el estudiante Álvarez.
“El recepcionista se encarga de hacer toda la gestión inicial para crear un caso de estudio patológico; el histotecnólogo realiza el procesamiento del tejido y el montaje en láminas; y el patólogo revisa y emite un diagnóstico”.
El proyecto se adelanta con recursos del Fondo de Ciencia y Tecnología e Innovación del Sistema General de Regalías, de manera colaborativa desde la UNAL, Unillanos, el Hospital Universitario Nacional (HUN) y el Hospital Departamental de Villavicencio.
