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IA podría mejorar precisión y seguridad del tratamiento de enfermedades cerebrales con ultrasonido enfocado

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 10 Jan 2024
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Imagen: Sistemas de navegación guiados por simulación (Fotografía cortesía de KIST)
Imagen: Sistemas de navegación guiados por simulación (Fotografía cortesía de KIST)

La tecnología de ultrasonido enfocado representa un método innovador y no invasivo para apuntar y tratar varios milímetros de tejido cerebral, incluso en sus regiones más profundas, sin necesidad de incisiones quirúrgicas. Este método se ha mostrado prometedor en el tratamiento de afecciones neurológicas persistentes, como la depresión y la enfermedad de Alzheimer, al minimizar el daño al tejido sano adyacente y reducir los efectos adversos como complicaciones e infecciones. Sin embargo, su adopción más amplia se ha visto obstaculizada por los desafíos en el ajuste en tiempo real de las distorsiones de las ondas de ultrasonido causadas por los contornos únicos del cráneo de cada paciente. Los investigadores ahora han logrado un avance significativo al crear una tecnología de simulación acústica en tiempo real impulsada por IA generativa, diseñada para predecir y corregir instantáneamente cualquier desalineación en el foco del ultrasonido debido a la distorsión del cráneo durante la terapia.

Actualmente, se utilizan sistemas de navegación basados en imágenes médicas previas al tratamiento para estimar la posición del foco acústico invisible, que proporciona detalles de la orientación relativa del paciente y del transductor de ultrasonido. Sin embargo, estos sistemas pueden fallar ya que no pueden compensar las distorsiones de las ondas ultrasónicas inducidas por el cráneo y, aunque se han probado varios métodos de simulación para compensar esta limitación, generalmente requieren demasiado tiempo para un uso clínico práctico. Para abordar esta brecha, un equipo de investigación del Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología (KIST, Seúl, Corea del Sur) ha innovado una tecnología de simulación de ultrasonido enfocada en tiempo real utilizando una red neuronal generativa adversaria (GAN), un modelo de aprendizaje profundo ampliamente utilizado para la generación de imágenes médicas. Esta solución impulsada por IA reduce drásticamente el tiempo de actualización de los datos de simulación tridimensional que reflejan cambios en las ondas de ultrasonido de 14 segundos a tan solo 0,1 segundos. Sorprendentemente, mantiene un error de presión acústica máxima promedio inferior al 7 % y un error de posición focal inferior a 6 mm, ambos dentro de los márgenes de error aceptables de los métodos de simulación existentes, mejorando así su viabilidad clínica.

Además, los investigadores desarrollaron un sistema de navegación basado en imágenes médicas para validar la eficacia de la nueva tecnología, con el objetivo de una rápida integración en entornos clínicos reales. Este innovador sistema puede proporcionar simulaciones acústicas en tiempo real a una frecuencia de 5 Hz, dependiendo de la colocación del transductor de ultrasonido. Ha demostrado con éxito la predicción en tiempo real de la energía del ultrasonido y los puntos de enfoque dentro del cráneo durante la terapia. Anteriormente, debido a los extensos tiempos de cálculo, era crucial una planificación previa precisa para posicionar el transductor de ultrasonido de modo que utilizara la información de la simulación de manera efectiva. Sin embargo, con este sistema de navegación guiado por simulación de última generación, los médicos ahora pueden ajustar dinámicamente el enfoque del ultrasonido en tiempo real, basándose en la retroalimentación instantánea de la simulación. En el futuro, este avance está preparado no solo para mejorar la precisión de los tratamientos con ultrasonido enfocado, sino también para garantizar una atención más segura al paciente al adaptarse rápidamente a cualquier problema imprevisto que surja durante el procedimiento.

"A medida que esta investigación mejore la precisión y seguridad del tratamiento de enfermedades cerebrales con ultrasonido enfocado, surgirán más aplicaciones clínicas", dijo el Dr. Kim Hyungmin de KIST, quien dirigió el equipo de investigación. "Para uso práctico, planeamos verificar el sistema diversificando el entorno de sonicación de ultrasonido, como transductores de ultrasonido de matriz múltiple".

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