Resumen para apurados
- El CSIC de España presentó un software que reduce las resonancias cerebrales de 40 a 8 minutos para optimizar y agilizar el diagnóstico médico de los pacientes.
- El sistema evita sesgos y problemas de privacidad al entrenar a la IA con simulaciones matemáticas del movimiento del agua en el cerebro, sin usar imágenes de pacientes.
- Esta innovación se aplicará mediante software en resonadores actuales, lo que duplicará la atención diaria, reducirá costos y disminuirá la ansiedad de los pacientes.
El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) de España presentó un avance disruptivo en el área de la neuroimagen. El trabajo fue desarrollado en el Instituto de Neurociencias de Alicante (un centro mixto del CSIC y la Universidad Miguel Hernández) fue liderado por los investigadores Silvia De Santis y Maximilian Eggl. Los científicos lograron reducir el tiempo de las resonancias cerebrales avanzadas hasta en un 90%, bajando estudios complejos de 40 minutos a menos de 10 minutos.
A diferencia de lo que venían gestionando las multinacionales la dificultad fue resuelta por los españoles por otra vía. En lugar de entrenar los modelos con datos reales de pacientes, el equipo ha utilizado un modelo basado en la física del proceso de difusión en el tejido cerebral para generar simulaciones que imitan de forma realista las resonancias magnéticas de pacientes reales.
Hasta ahora, para que la IA aprendiera a "rellenar los espacios en blanco" de una resonancia rápida, se necesitaban bases de datos con millones de imágenes de pacientes reales. Los problemas eran la dificultad de conseguir las imágenes, roza temas de privacidad médica y puede arrastrar sesgos. Por ejemplo, si solo se entrena con imágenes de adultos sanos, puede fallar al diagnosticar a un anciano enfermo.
¿Qué hizo el CSIC? Simulaciones matemáticas puras, en lugar de fotos de personas reales, crearon un software basado en las leyes de la física. Simularon de forma matemática exacta cómo se mueve el agua a través del tejido cerebral.
Usaron esas simulaciones físicas ultraprecisas para entrenar a la IA. Como los datos se generan en una computadora, pueden crear infinitos escenarios de cerebros sanos o enfermos sin depender de ningún paciente real. Este enfoque no solo acorta el tiempo en el tubo a unos pocos minutos, sino que además permite hacer resonancias avanzadas en hospitales comunes que antes no tenían el tiempo ni los recursos para realizar estudios tan largos.
“Pasar de 40 minutos a unos 8 aproximadamente para obtener la misma información. Este procedimiento permitiría aumentar el número de pacientes atendidos en el mismo tiempo y hacer el sistema mucho más eficiente”, coinciden ambos investigadores.
Sin cambio físico
No hace falta tirar a la basura un resonador de millones de dólares para tener esta tecnología. En lugar de gastar entre U$S 1 y 3 millones en una máquina nueva, compran una actualización tecnológica que optimiza sus equipos actuales. Esto permite amortizar la inversión inicial mientras duplican la cantidad de pacientes que pueden atender por día.
La mayoría de las clínicas que tienen resonadores modernos (de los últimos 5 a 10 años) simplemente compran una actualización de software o una licencia de uso. El técnico del fabricante va al hospital, instala el nuevo programa en la consola de control donde trabaja el radiólogo y ya puede empezar a trabajar. El hardware físico (el túnel, los imanes superconductores) sigue siendo el mismo, pero ahora el software sabe cómo reconstruir imágenes nítidas usando una fracción de los datos.
