La IA aplicada en medicina: cómo puede ayudar a prevenir enfermedades y detectar cardiopatías en ecografías prenatales

La Inteligencia Artificial (IA) cada vez encuentran más horizontes que alcanzar y ha demostrado ser una tecnología beneficiosa en el ámbito de la saludo, ya que puede resultar muy útil a la hora de prevenir enfermedades, como es el caso de las cardiopatías fetales, que serán más fáciles de detectar gracias a un nuevo 'software' que, impulsado por IA, analiza en tiempo real las ecografías prenatales en búsqueda de posibles síntomas.

En una sociedad en la que la tecnología y la digitalización están cada vez más integradas, la IA destaca como herramienta para ayudar a los usuarios en su día a día, ya sea a la hora de ejecutar tareas en distintos ámbitos o para mejorar su vida a nivel creativo, de seguridad o de salud.

Esta tecnología se suele visualizar en forma de asistente para ofrecer información, llevar a cabo recomendaciones o, incluso, generar contenido como imágenes y vídeos. Por ejemplo, mediante 'chatbots' como ChatGPT, desarrollado por OpenAI, Gemini (Google) o Meta AI (Meta), entre otros. Asimismo, se trata de una tecnología que también se aplica frecuentemente en el sector de la ciberseguridad, de cara a impulsar herramientas que frenen ataques maliciosos, o en el sector laboral, para mejorar el rendimiento.

Sin embargo, otro de los ámbitos en los que también está despuntando la adopción de tecnologías de IA es en el del cuidado de la salud, donde tiene múltiples usos. Es el caso de la detección de cardiopatías fetales, uno de los defectos de nacimiento más comunes en todo el mundo.

Según datos recabados por la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos (NLM), solo el 34 por ciento de las cardiopatías congénitas se detectan antes del nacimiento. No obstante, el diagnóstico temprano, antes del nacimiento, permitiría garantizar que el bebé reciba una atención optimizada después del parto y que, con ello, obtenga la mejor recuperación posible.

Ante esta problemática, la IA ha resultado ser útil y capaz de ayudar a los médicos a identificar o descartar signos sugestivos de cardiopatías congénitas de forma más rápida y precisa, lo que mejora el pronóstico de los niños afectados.

Esta aplicación de la IA en el cuidado de la salud viene de la mano de la compañía francesa BrightHeart, que se ha apoyado en el modelo de IA de código abierto DINOv2, desarrollado por Meta, para crear un nuevo 'software' que permite identificar este tipo de enfermedades en bebés prenatales.

DIFICULTAD PARA IDENTIFICAR CARDIOPATÍAS CONGÉNITAS

Según han explicado la compañía y Meta en un comunicado conjunto, las cardiopatías congénitas a menudo se pasan por alto debido a la complejidad del examen de ultrasonido, dado que se requiere un "alto nivel de conocimientos y experiencia" necesarios para una detección adecuada de la enfermedad.

A esto se le añade que la variedad de presentaciones morfológicas de cardiopatías congénitas en un corazón fetal "normalmente mide menos de 1 cm", lo que hace más difícil su detección y agrava las consecuencias de pasar por alto esta enfermedad. Teniendo esto en cuenta, desde BrightHeart decidieron desarrollar un 'software' que, mediante capacidades de IA, ayudase a los médicos a identificar estas enfermedades.

Durante la etapa de investigación y desarrollo de este 'software' la compañía optó por utilizar DINOv2, dado que requerían de herramientas que no solo "cumplieran con estrictos estándares de privacidad y seguridad", sino que también ofrecieran resultados "a una velocidad récord".

Teniendo esto en cuenta, según ha explicado el científico de datos principal de Brightheart, Eric Askinazi, DINOv2 permitía acelerar el proceso de desarrollo de su producto, ya que, al ser un modelo previamente entrenado, les posibilitaba centrarse en integrar la tecnología directamente su solución, en lugar de comenzar a desarrollarla de cero.

En concreto, el modelo DINOv2 utiliza el aprendizaje autosupervisado para obtener una comprensión más profunda de las imágenes y el vídeo. En palabras de Meta, esto permite un rendimiento de clasificación de vídeo "extremadamente preciso", lo que puede ayudar en la detección de estos defectos cardíacos congénitos al analizar imágenes de exámenes médicos de ultrasonido.

IA PARA ANALIZAR ECOGRAFÍAS PRENATALES

Por tanto, la compañía entrenó sus modelos utilizando DINOv2 como base para analizar videoclips de exámenes de ultrasonido e identificar si el examen es normal o, por el contrario, señalar si presenta signos que puedan indicar la presencia de una cardiopatía congénita.

Así, al realizar un examen de ultrasonido antes del nacimiento, el 'software' analiza y procesa las transmisiones de vídeo mediante los algoritmos de IA entrenados. Es decir, evalúa en tiempo real la integridad del examen durante la captura de la ecografía y examina detalladamente la morfología del corazón fetal, realzando hallazgos sospechosos o confirmando su ausencia.

Con todo ello, con las capacidades de IA del nuevo 'software' de Brightheart, se espera que la tasa de diagnóstico prenatal de cardiopatías congénitas "aumente significativamente", ayudando así a evitar posibles complicaciones después del nacimiento.

Además, este 'software' ha sido recientemente autorizado por la Administración de Alimentos y Medicamentos estadounidense (FDA), lo que, según Askinazi, no habría sido posible sin DINOv2, que ha permitido que el producto se apruebe "en un tiempo récord" para comenzar a utilizarse.

"Estamos satisfechos con el rápido desarrollo del producto hasta ahora, y ahora el objetivo es ponerlo en manos de los médicos para acelerar la mejora de la atención al paciente", ha sentenciado finalmente Askinazi.