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"Cairus, una deidad para diagnosticar hemorragias cerebrales"

Bioing. Marco Espósito

El accidente cerebrovascular (ACV) y el traumatismo encéfalocraneano (TEC), constituyen actualmente los principales motivos de consulta neurológica en servicios de urgencias.  En este contexto clínico, la Tomografía Computada (TC) de cerebro es el método de primera línea por su amplia disponibilidad, permitiendo distinguir hallazgos críticos que ponen en riesgo la vida del paciente. 

La detección de las hemorragias cerebrales mediante TC requiere entrenamiento y capacitación de los profesionales, siendo su diagnóstico temprano un punto clave. Hoy en día, existe una alta demanda de personas que concurren a los servicios de urgencia y se realizan estudios diagnósticos, por lo que no resulta una tarea sencilla contar con informes inmediatos de estudios críticos para la vida del paciente. Dado el riesgo al que se expone al pasarse por alto una hemorragia, tener una herramienta que pueda asistir en la detección de estos hallazgos sería de gran utilidad.

Para dar con tal instrumento, el equipo de Diagnóstico por Imágenes (DxI), recurrió al desarrollo de nuevas herramientas basadas en la Inteligencia Artificial. Ya se han desarrollado proyectos, algunos de ellos con más de dos años de implementación en el Hospital, como TRx para el análisis de radiografías de tórax, y Artemisia, para el análisis de mamografías.

Para el nuevo desarrollo se utilizó un dataset de acceso gratuito de TC de cerebro sin contraste, publicado en una competencia internacional cuyo objetivo era encontrar soluciones a este mismo problema. El desafío planteaba generar un algoritmo capaz de detectar la presencia de hemorragias intracraneales en ese tipo de imagen. Con esta información, acercaron la propuesta al Programa de Inteligencia Artificial en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires, más conocido como pIASHIBA.

Así fue como inició el desarrollo Cairus, el proyecto designado para asistir en esta cuestión. Su nombre proviene de la mitología griega, y está asociado a los momentos importantes y oportunos. Distinto al Dios Cronos, cuyo dominio era el tiempo como un concepto lineal, el dios Cairus, era la personificación de las oportunidades y del tiempo de aprovecharlas. Esta es una cualidad que la herramienta en desarrollo brindaría a sus usuarios médicos.

Para cuidar la cabeza de los pacientes, este desarrollo requirió del trabajo conjunto de varios cerebros. Los proyectos abordados en el marco de pIASHIBA son llevados adelante por equipos multidisciplinarios, que permiten la creación de herramientas que ofrecen soluciones a las necesidades de los usuarios y que mejoran la calidad de la atención. El equipo de Cairus está integrado por médicos especialistas del servicio de DxI, profesionales del sector de Informática Clínica, y bioingenieros enfocados en el desarrollo de Inteligencia Artificial y en el software de la aplicación.

El tiempo es un aspecto central en este problema. Al haber una hemorragia, se interrumpe el suministro de oxígeno a algunas partes del cerebro. En el peor de los casos, esto pone en riesgo la vida del paciente, pero aun si esto se evita, con suficiente tiempo el sangrado puede causar daños neurológicos a largo plazo. 

Dar un tratamiento rápido a estas personas es fundamental, pero también lleva tiempo estudiar con cuidado una tomografía. Algunas hemorragias son más difíciles de detectar que otras, y no es lo único que un médico busca en estos estudios. Hay otros hallazgos críticos de igual urgencia que deben ser identificados, como fracturas, herniaciones, desviaciones de la línea media e hidrocefalias, entre otros. La dificultad del análisis, sumada a la frecuencia con la cual se realizan estos estudios, lleva a que el médico que se encuentra en la consola de DxI tenga un listado de estudios acumulados para informar.

Es en esa situación que Cairus podría prestar su ayuda. Momentos después de que un estudio de TC de cerebro se carga en el sistema, la aplicación podría descargarlo y comenzar su análisis. En pocos minutos, daría un resultado respecto al estudio: hay o no hay altas probabilidades de la existencia de una hemorragia. En caso de detectar un potencial riesgo, se daría aviso al médico para que revise el mismo con prioridad, y confirme con su experiencia la presencia del sangrado. Esta sugerencia estaría acompañada de un mapa de calor, mostrando sobre los cortes de la TC, los puntos en los cuales el modelo cree que se encuentra el sangrado. Así, el algoritmo daría la oportunidad de tomar una decisión importante en el momento justo, y facilitaría el inicio de un tratamiento temprano en caso de ser necesario.

La utilidad de Cairus no está solo en el ordenamiento de estudios por prioridad o riesgo. Si bien es su cualidad más importante, para hacer su alerta debe primero detectar esas hemorragias y esto tiene una utilidad evidente. La aplicación puede funcionar como una red de seguridad en el caso de que un paciente crítico, no sea inicialmente detectado por el médico. Esta función puede ser una ayuda, especialmente para los residentes en proceso de entrenamiento, a la hora de encontrar hemorragias difíciles de ver. Además, el uso de la herramienta no tiene por qué estar limitado a la guardia. Cada vez que se realice una TC de cerebro en el hospital, esta podría ser automáticamente enviada y analizada.

Si bien el enfoque del equipo ha estado en desarrollar y validar el clasificador, Cairus apunta a ser una herramienta de múltiples aplicaciones. En paralelo a la detección de hemorragias, se está trabajando en el procesamiento automático de las imágenes de tomografía. Esta funcionalidad busca quitar una carga de trabajo para el médico que necesita modificar la visualización de las imágenes y así poder hacer su diagnóstico. Actualmente, se contemplan dos tipos de procesamiento. Por un lado, está el cambio del espesor representado por cada imagen de la tomografía, en general usado para incrementarlo. Por otro lado, está el alineamiento de las imágenes del estudio a una posición estándar, que se obtendría si el paciente se encuentra en posición decúbito supino en la camilla y perfectamente recto en los tres planos anatómicos cuando se adquieren las imágenes.

En este momento se está trabajando en formas para mejorar el algoritmo de clasificación con algunas propuestas de ordenamiento de hemorragias intracraneales en sus distintos subtipos y la detección de otros hallazgos críticos, como fracturas, herniaciones e hidrocefalia. Cairus tiene un gran potencial de crecimiento y se espera pueda ser incorporado al flujo clínico en un futuro cercano y así sumarse al ecosistema de herramientas de Inteligencia Artificial a disposición de los médicos del hospital