La inteligencia artificial avanza en la detección y el tratamiento del ACV

Una app que reconoce si una persona está sufriendo un ataque cerebrovascular (ACV) a partir de una foto de su cara y una grabación de su voz, un dispositivo similar a un reloj inteligente que detecta parámetros que pueden anticipar un ataque en pacientes de alto riesgo y un resonador que combina imágenes con datos clínicos y hasta seis biomarcadores para determinar el tipo de lesión cerebral en no más de tres minutos. Estos son algunos de los desarrollos experimentales que empresas y startups del mundo están llevando adelante con inteligencia artificial (IA) para la detección temprana y la atención del ACV.

Los avances se presentaron en la 35° Semana del Intervencionismo Mínimamente Invasivo (SIMI), que comenzó este lunes en Buenos Aires con 2300 inscriptos y referentes locales e internacionales de la especialidad. "En medicina, no hay que pensar que la IA está por venir: ya está presente. En el tratamiento del ACV, en neurología, estamos utilizando un software con IA que detecta qué pacientes hay que tratar y cómo hay que tratarlos. Eso es un paso que ya se dio. Ahora, estamos en el siguiente: la integración de la IA a la tecnología disponible", detalló Pedro Lylyk, presidente del Comité Organizador del encuentro.

El ACV es una emergencia que demanda atención inmediata: por cada minuto de demora, se estima que el cerebro pierde una cantidad de neuronas equivalente a un envejecimiento de entre tres y seis años. Ocurre cuando un coágulo o el desprendimiento de una placa aterosclerótica obstruye una arteria cerebral e interrumpe la irrigación (tipo isquémico) o cuando se rompe la pared arterial (tipo hemorrágico). El más prevalente en el país es el primero. Según datos del Ministerio de Salud difundidos en mayo pasado, se producirían unos 50.000 ataques por año.

En la primera de las tres jornadas, invitados internacionales debatieron sobre técnicas, terapias y la necesidad de redefinir el circuito que sigue un paciente una vez trasladado a un centro especializado. Dos de las principales empresas que comercializan los equipos utilizados en las unidades de ACV expusieron cómo están acoplando la IA a tomógrafos, resonadores y angiógrafos. Referentes de Estados Unidos y Alemania anticiparon cómo se trabaja experimentalmente con esta herramienta para reducir tiempos de espera, desde la lectura de imágenes hasta la selección de pacientes para los tratamientos disponibles.

"¿Dónde empieza todo? En la casa de un paciente", planteó Tudor Jovin, director del Instituto de Neurología Cooper, de la Universidad Rowen, en Nueva Jersey. "En el futuro, el diagnóstico del ACV se hará fuera del hospital", afirmó. Jovin se refirió a proyectos en desarrollo para anticipar cada vez más la detección, como una app que logró reconocer señales de alarma físicas en la imagen de una persona fuera del hospital o en el triage de una guardia, wearables similares a relojes inteligentes que estiman el riesgo de tener un ACV o un equipo por imágenes que en dos o tres minutos podría determinar qué tipo de ACV cursa un paciente. Señaló, además, que un problema que atraviesan es la falta de financiamiento suficiente en comparación con otros campos en los que se investiga el uso de IA.

"Hay que empezar a plantearse cómo trabajar con ella, no ir en contra. Me gusta más hablar de progreso porque está impulsado por personas. Hay que tener resguardos con los desarrollos que vayan apareciendo en salud, pero hay que aprender a convivir con la IA", dijo Jens Fiehler, director del Departamento de Neurorradiología Diagnóstica e Intervencionista del Centro Médico Universitario Hamburgo-Eppendorf. Recordó que hace una década un artículo en la revista New England Journal of Medicine predecía que en cinco años esa herramienta reemplazaría a los radiólogos. "No pasó", enfatizó. Y destacó que "la inteligencia humana es distinta a la inteligencia artificial: la segunda no puede generar nuevos datos".

Más cercano en el tiempo, según Lylyk, director general del centro ENERI Clínica La Sagrada Familia, podrían verse los resultados de agregar IA a los equipos robóticos para las intervenciones endovasculares. Una experiencia previa, inicialmente orientada a la cardiología, estaría allanando ese camino con buenos resultados. "Se está trabajando en esa integración en robots para la primera fase del tratamiento de un paciente con un ACV isquémico, que es cuando buscamos llegar al coágulo y sacarlo. Luego seguirán las demás fases que, para los profesionales, son todavía más relevantes", explicó el especialista argentino. "Ahora estamos aplicando la IA al diagnóstico con imágenes por tomografía para definir a qué paciente hay que tratar y a cuál no porque el daño de hacerlo puede ser muy grande. La que va a venir es la que nos va a asistir en encontrar los riesgos, que el mismo equipo te detenga al reconocer alguno y no permita avanzar con la guía durante un cateterismo", continuó.

Todo esto se apoya en una base de datos que centros especializados en la atención del ACV en el mundo, incluido ENERI, alimentan con miles de imágenes durante los procedimientos y los diagnósticos. "¿Cómo saber que se va a dañar algo si no se tienen previamente 30.000 casos analizados?", señaló Lylyk. "Ese es el gran poder de la IA", destacó. "Si esto se asocia a la robótica, que es el siguiente paso, a futuro llevará a que también realice el acceso al detectar dónde está la arteria y colocar el primer catéter para seguir avanzando", estimó.

De eso, no se habla

Pero la gran deuda pendiente en el tratamiento del ACV es la rehabilitación de una cantidad no menor de pacientes. De eso, según insistió Lylyk, no se habla. Lo mismo sucede con los pacientes que tuvieron un infarto cardíaco. "En la actualidad, salvamos a casi un 50% de los pacientes", refirió el neurólogo. Mientras que alrededor de la mitad se recupera "muy bien", el resto queda con alguna secuela de la movilidad. "Esta es la gran frontera que hay que ir a buscar para también poder recuperar a esos pacientes", agregó. Los motivos van desde las barreras con las coberturas hasta la falta de centros especializados.