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10 ago 2022 - 12 ago 2022

Algoritmo de IA lee imágenes de ultrasonido de dispositivos portátiles y teléfonos inteligentes

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 07 Apr 2022
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Imagen: Los investigadores están enseñando a la IA a leer el ultrasonido fetal para identificar pacientes de alto riesgo (Fotografía cortesía de la Universidad Northwestern)
Imagen: Los investigadores están enseñando a la IA a leer el ultrasonido fetal para identificar pacientes de alto riesgo (Fotografía cortesía de la Universidad Northwestern)

La tecnología de ultrasonido es cada vez más portátil y asequible. Sin embargo, hasta la mitad de todos los padres biológicos en los países en desarrollo no son examinados durante el embarazo porque los dispositivos portátiles existentes requieren un técnico capacitado para manipular con precisión la sonda de ultrasonido para capturar las imágenes correctas. Además, la imagen debe ser interpretada por un radiólogo o un obstetra especialmente capacitado que están limitados en muchas comunidades desatendidas y países en desarrollo. Ahí es donde entra la inteligencia artificial (IA).

La Universidad Northwestern (Evanston, IL, EUA) y Google Health (Menlo Park, CA, EUA) están colaborando en un proyecto para llevar el ultrasonido fetal a los países en desarrollo mediante la combinación de IA, dispositivos de ultrasonido portátiles de bajo costo y un teléfono inteligente. El proyecto desarrollará algoritmos que permitan a la IA leer imágenes de ultrasonido de estos dispositivos tomadas por trabajadores de la salud comunitarios poco capacitados e incluso por personas embarazadas en el hogar, con el objetivo de evaluar el bienestar tanto de los padres como del bebé. Las imágenes de ultrasonido sin procesar se enviarán a un teléfono inteligente, donde la IA distinguirá características críticas como la edad y la posición del feto. El dispositivo de bajo costo tomará la imagen, la enviará al teléfono inteligente y luego la IA proporcionará una lectura de factores como la edad y la posición del feto. Luego, Google Health puede desarrollar una IA que hará la interpretación fetal.

En el primer paso para desarrollar los algoritmos, los investigadores realizarán investigaciones con pacientes embarazadas en las que realizarán su propio ultrasonido con un dispositivo portátil de bajo costo. Los técnicos de Northwestern también realizarán ecografías fetales en pacientes e incluso participarán familiares. Luego, los pacientes tendrán una ecografía fetal clínica regular. Todas las imágenes y otros datos relacionados con el embarazo se descargarán en una base de datos.

Los participantes del estudio utilizarán dispositivos de ultrasonido portátiles que han sido preinstalados con la aplicación personalizada de Google Health para recopilar, procesar y administrar los "barridos ciegos" de ultrasonido fetal. Los  “barridos ciegos” de ultrasonidos consisten en seis barridos de ultrasonido a mano alzada a través del abdomen para generar una imagen de computadora. El objetivo es recopilar un amplio conjunto de datos e información relacionada, incluidos informes sobre la restricción del crecimiento fetal, la ubicación de la placenta, la edad gestacional y otras condiciones y factores de riesgo relevantes. Los datos se recopilarán en los tres trimestres y de un grupo representativo diverso de pacientes. El estudio recopilará imágenes de ultrasonido de varios miles de pacientes durante el próximo año. La IA recibirá imágenes profesionales y de aficionados a través de las muchas condiciones que los médicos normalmente quieren monitorear, como la edad del feto y si tiene un defecto cardíaco. Al tener capturas de imágenes una al lado de la otra, la IA puede adaptarse para interpretar la captura de imágenes de aficionados y aprender a interpretarlas con mayor precisión.

“Queremos hacer que el ultrasonido fetal de alta calidad sea tan fácil como tomar su temperatura”, dijo el Dr. Mozziyar Etemadi, profesor asistente de anestesiología en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern y líder del proyecto en Northwestern. “El poder real de esta herramienta de inteligencia artificial será permitir una clasificación más temprana de la atención, de modo que un proveedor de salud comunitario con poca capacitación pueda realizar escaneos de los padres biológicos. Los pacientes no tienen que ir a la ciudad para conseguirlo. La IA ayudará a informar qué hacer a continuación, si el paciente está bien o si necesita ir a un nivel superior de atención. Realmente creemos que esto salvará la vida de muchos padres que dan a luz y bebés”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Northwestern
Google Health


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